芯片市场新的竞争名目正在形成。

英伟达（NVIDIA）400亿美元收购Arm的生意还未最终杀青，但并不故障英伟达推出其首款基于Arm架构的数据中央CPU。今年的GTC 21依旧选择了线上的方式，英伟达首席执行官黄仁勋照样在自家厨房先容了AI、汽车、机械人、5G、实时图形、协作和数据中央等领域的最新希望。

虽然照样穿着皮衣的黄教主，但他今年更具摇滚气质。不仅推出了全球首款为terabyte 级别盘算设计的 CPU Grace，还将英伟达的数据中央产物蹊径图升级为GPU CPU DPU，只为提供10倍甚至更高的性能，保持其在AI领域的竞争力，也推动芯片行业的竞争进入“组合拳”时代。

不要忽略，作为一家系统公司，英伟达有更高远的目的。

黄仁勋说：“NVIDIA正在为当今时代的每一位‘达芬奇’推进他们的各项研究事情，包罗语言明白、药物研发或量子盘算等。英伟达将助力成就他们毕生的事业。”

1

英伟达首款数据中央CPU性能

提升一个数目级

英伟达宣布的首款数据中央CPU叫做Grace，是以美国水师少将、盘算机编程先驱Grace Hopper的名字命名。雷锋网领会到，Grace接纳台积电5nm工艺。

注重，Grace是一款高度专用型处置器，主要面向大型数据麋集型HPC和AI应用。也就是说，绝大多数的数据中央仍将继续使用现有的CPU，Grace主要将用于盘算领域的细分市场，预计2023年可以供货。

Grace在盘算的细分领域可以实现数目级的性能提升。黄仁勋称，基于Grace的系统与英伟达GPU慎密连系，性能将比现在最先进的NVIDIA DGX系统（在x86 CPU上运行）凌驾10倍。

Arm属于精简指令集，相比x86这样的庞大指令集实现高性能的挑战更大，英伟达分三步来实现逾越x86 CPU的性能。

第一，Grace内置下一代Arm Neoverse内核，每个CPU能在SPECrate2017_int_base基准测试中分数跨越300分，为Grace提供足够的盘算性能。

第二，有了足够的盘算性能，要知足AI盘算的需求，内存带宽成为瓶颈。因此，Grace接纳了新内存LPDDR5x手艺，带宽是LPDDR4的两倍，能源效率提高了10倍。

第三，CPU和GPU之间的数据传输速率同样限制了数据麋集的AI盘算，Grace接纳第四代NVIDIA NVLink，可以实现从CPU到GPU毗邻速率跨越900GB/s，相当于现在服务器14倍的带宽。

从盘算性能到解决带宽问题，再到CPU和GPU的慎密连系，使得英伟达的Arm架构Grace可以实现10倍的性能提升，到达一个数目级的提升。

Grace对于英伟达而言，是保持其AI竞争力的要害。由于超大规模的模子很难完全放进GPU内存，若是存储在系统内存，接见速率则会大大受限，若是选用其它CPU供应商的产物，不能实现最高的性能优化。

自研一款CPU，不仅可以实现更高性能，未来的迭代，以及举行系统优化也更容易。同时，英伟达还能辅助Arm将优势拓展到移动盘算之外，无论是对英伟达自身照样Arm而言都是优选。

事实，黄仁勋对于杀青收购Arm的生意持乐观态度。在宣布会后的电话集会上，黄仁勋示意现在收购事情在有序举行，信托羁系部门会支持这笔收购，2022年会有起劲正面的效果。

2

升级GPU CPU DPU三芯片系统公司

英伟达强劲的GPU加上最新宣布的CPU Grace，再加上最新更新的Bluefield DPU，组成了英伟达最新的数据中央芯片蹊径图。“我们每年都市宣布激悦耳心的新品。三类芯片，逐年飞跃，一个架构。”黄仁勋示意。

数据中央蹊径图包罗CPU、GPU和DPU这三类芯片，而Grace和BlueField是其中必不能少的要害组成部门。每个芯片架构历经两年的打磨周期（周期内可能泛起转变），一年专注于 x86 平台，另一年专注于 Arm 平台。

“现在市场上每年交付的 3000 万台数据中央服务器中，有 1/3 用于运行软件界说的数据中央客栈，其负载的增进速率远远快于摩尔定律。除非我们找到加速的设施，否则用于运行应用的算力将会越来越少。”黄仁勋说，“新时代的盘算机需要新的芯片、新的系统架构、新的网络、新的软件和工具。”

显然，英伟达推出自家的Arm架构CPU并非要与x86阵营的AMD和Intel争取市场，而是面向新兴的细分市场，通过三种芯片的组合实现差异化，并保持竞争力。

GPU是英伟达AI向导力的基石，黄仁勋说：“只需一张 GeForce 显卡，每个学生都可以拥有一台超级盘算机，这正是 Alex Krizhevsky、Ilya 和 Hinton 昔时训练 AI 模子 AlexNet 的方式。”

在今天的GTC上，英伟达还更新了DPU（Data processing unit，数据处置单元）。“现代超大规模云手艺推动数据中央从基础上走向了新的架构, 行使一种专门针对数据中央基础架构软件而设计的新型处置器, 来卸载和加速由虚拟化、网络、存储、平安和其它云原生AI服务发生的伟大盘算负荷。BlueField DPU正是为此而生。”黄仁勋云云注释。

去年10月，英伟达宣布首代DPU BlueField-2，能够卸载相当于30个CPU核的事情负载。今天宣布的最新一代BlueField-3 DPU，是专为AI和加速盘算设计，实现了10倍的性能提升，有16个Arm A78 CPU核，和4倍的加密速率，能够替换300个CPU核，能以400Gbps的速率，对网络流量举行珍爱、卸载和加速。

BlueField-3通过NVIDIA DOCA（集数据中央于芯片的架构）软件开发包为开发者提供一个完整、开放的软件平台，新一代DPU预计将于2022年第一季度宣布样品。

包罗黄仁勋在内的多位英伟达谈话人曾不止一次示意，英伟达是一家系统公司。作为系统公司，软件自然也是重点。

GTC 21上，黄仁勋宣布了用于训练Transformers的框架—— 英伟达Megatron。Transformers能够天生文档摘要、将电子邮件中的短语弥补完整、对考试举行评分、天生体育赛事现场谈论、甚至天生代码，已经辅助开发者在自然语言处置领域取得了突破性希望。

他还先容了英伟达用于盘算药物研发加速库Clara Discovery的一些新模子。

另有量子电路模拟器提供加速cuQuantum，目的是为加速有赖于量子位（或量子比特，能作为单个的0或1存在，也可以同时作为二者存在）的量子盘算研究，辅助研究职员设计出更完善的量子盘算机。

针对数据中央的平安，英伟达也推出了Morpheus数据中央平安平台，基于英伟达AI、BlueField、Net-Q网络遥测软件和EGX而构建，能够对完整的数据包举行实时检测。

面向会话式AI，英伟达Jarvis已经可用，其能够实现语音识别、语言明白、翻译和表达性语音。雷锋网领会到，Jarvis支持五种语言。

为加速包罗搜索、广告、在线购物等推荐系统的速率，黄仁勋宣布NVIDIA Merlin现可通过NGC（NVIDIA的深度学习框架容器目录）获取。

另有，为了辅助客户将自身专业知识应用于AI领域，黄仁勋宣布了NVIDIA TAO，可以运用客户和互助同伴的数据，对NVIDIA预训练模子举行微协调适配，同时珍爱数据隐私。

3

英伟达的“三芯”时代

有了全新的数据中央芯片蹊径图，匹配厚实的软件，英伟达能做什么？

首先是获益的就是数据中央。黄仁勋透露，基于今天新宣布的Grace CPU以及下一代GPU，瑞士国家超级盘算中央、苏黎世联邦理工大学将构建一台名为阿尔卑斯的超级盘算机，算力 20Exaflops（现在全球第一超算富岳的算力约为0.537Exaflops），将实现两天训练一次GPT-3模子的能力，比现在基于英伟达GPU打造的 Selene 超级盘算机快7倍。

另外，美国能源手下属的洛斯阿拉莫斯国家实验室也将在2023年推出一台基于Grace 的超级盘算机。

更进一步，英伟达可以扩展Arm从云到边缘的市场，包罗将基于AWS Graviton2的Amazon EC2实例与NVIDIA GPU相连系；通过新HPC开发者套件，为科学和AI应用的开发提供支持；提升边缘视频剖析和平安功效；打造新一类基于Arm并搭载NVIDIA RTX GPU的新款PC。

除了在高性能盘算市场，英伟达的三芯片组合也能提升其在自动驾驶汽车市场的竞争力。基于英伟达新一代GPU架构、全新Arm CPU以及深度学习和盘算机视觉加速器，黄仁勋推出了新一代面向自动驾驶汽车的NVIDIA DRIVE Atlan，该处置器性能最高达每秒跨越1000万亿次（TOPS）运算，约是上一代Orin处置器的4倍，跨越了绝大多数L5无人驾驶出租车的总盘算能力。

DRIVE Atlan SoC也集成BlueField DPU，可以支持自动驾驶汽车中的庞大盘算和AI事情负载。预计DRIVE Atlan将搭载在多家汽车制造商的2025年车型上。

“对于汽车而言，更高的算力意味着加倍智能化，开发者们也能让产物更快迭代。TOPS 就是新的马力。”黄仁勋说。

不仅云云，英伟达还推出了Hyperion 8 AV平台，这是一个先进的数据采集、开发和测试平台，包罗参考传感器、自动驾驶汽车和中央盘算机、3D地面真实数据纪录仪、网络以及所有需要的软件。

不难发现，面向AI、数据中央、自动驾驶这些新兴市场，再壮大的单芯片也很难知足需求，因此，英伟达将其数据中央芯片蹊径图升级为GPU CPU DPU，匹配的厚实软件，举行系统优化，能够辅助英伟达保持领先职位。

4

小结

对于以GPU见长的英伟达宣布CPU，许多人可能会示意惊讶。实在，去年以CPU见长的英特尔也宣布了自研GPU。AMD也在拥有CPU和GPU的基础上要收购FPGA。巨头们都做出了相同的选择，意味着的是芯片行业的竞争已经进入了新的阶段，靠单一的芯片已经很难知足AI、5G、自动驾驶等应用的需求，组合拳以及系统优化是未来的重点。

英伟达的优势在于，通过GPU CPU DPU的产物组合，能够最洪水平维持其在AI领域优势，加上软件和系统的优化，更好地知足新兴应用的需求，在新的市场占有向导力，而非与竞争对手抢夺已有的市场。好比，用英伟达Omniverse确立共享虚拟3D天下。

芯片行业新的竞争名目正在形成。