英伟达的DPU将在数据中心给英特尔带来惊喜-

英伟达的DPU将在数据中心给英特尔带来惊喜-

近几年关注科技圈的朋友总会发现,每次某厂商做重大发布时,发布会上总会出现“颠覆”、“极端”、“革命性”等概念。

前几天iPhone12发布的时候,蒂姆库克用了“新时代”这个词。准确的说,iPhone正式进入了5G时代的新时代。但是,国内消费者对5G并不陌生。苹果划时代的产品未能达到市场预期,当天股价下跌3800亿小目标。后来就靠销量来证明苹果是否进入了“新时代”。


与备受关注的消费电子领域相比,本文要重点关注大多数人不熟悉的数据中心行业及其上游的数据中心计算芯片。因为我们看到,随着云计算的大规模普及和AI计算的指数级增长,数据中心被提到了前所未有的重要位置。


最近参加一个数字通信行业的论坛,听中国ICT研究院的一位专家说,数据中心将成为继5G技术之后的下一个数字技术的制高点。从类似的角度来看,我们还在2020年NVIDIA Online GPU技术会议上听到黄仁勋表示,数据中心已经成为一个全新的计算单元。


黄仁勋之所以如此有信心,在于推出了全新的处理器DPU及其周边的软件生态架构DOCA。NVIDIA表示,DPU可以与CPU和GPU结合,形成完全可编程的单个AI计算单元,实现前所未有的安全性和计算能力支持。


那么,DPU真的能承担起与CPU、GPU同样的计算重要性,实现数据中心的一次伟大创新吗?创新点在哪里?这些仍然是我们需要检讨和研究的问题。


英伟达DPU的过“芯”之处


从NVIDIA介绍到GTC,DPU(Data Processing Unit)处理器其实就是一个SoC芯片,集成了ARM处理器内核、VLIW矢量计算引擎和智能网卡的功能,主要用于分布式存储、网络计算和网络安全。


DPU的主要功能是取代原来用于处理数据中心分布式存储和网络通信的CPU处理器资源。在DPU之前,智能网卡在网络安全和网络互连协议方面逐渐取代了中央处理器。现在,DPU的出现相当于智能网卡的升级版。一方面增强了智能网卡对网络安全和网络协议的处理能力,另一方面整合和加强了分布式存储的处理能力,从而在这两个领域更好地替代CPU,从而将CPU的计算能力释放给其他更多的应用。


NVIDIA在DP天富娱乐开户U的技术突破来自于对以色列芯片制造公司Mellano天富的收购,以及去年在该公司硬件的基础上开发的BlueField系列中的两个DPU—— NVIDIA BlueField-2 DPU和BlueField-2天富 DPU。


据介绍,BlueField-2 DPU具备NVIDIA Mellano天富 Conne天富t-6 SmartNIC的所有特性,加上8个64位A72ARM处理器内核,完全可编程,可提供200千兆位每秒的数据传输速率,从而加快了关键数据中心的安全、网络和存储任务。


的核心点是单个BlueField-2 DPU可以提供相当于消耗125个CPU内核的数据中心服务,从而有效释放CPU内核的计算能力资源。


英伟达的DPU将在数据中心给英特尔带来惊喜-


和BlueField-2天富 DPU具备BlueField-2 DPU等所有关键功能,其功能可以通过NVIDIA amp GPU的AI功能进行增强。在英伟达的路线图中,未来的Bluefield-4将推出CUDA和英伟达AI,这将大大加快网络中计算机视觉应用的处理速度。


另外值得注意的是,英伟达提出了一个兼容DPU处理器的软件开发套件—— DOCA(Da天富娱乐直属ta-Center-infra structure-On-A-Chip Architecture)。英伟达的专家将DOCA比作数据中心服务器领域的CUDA,旨在帮助开发者在DPU加速的数据中心基础设施上构建相应的应用,从而丰富DPU的应用开发生态。


从上面的介绍可以看出英伟达的两个野心,一个是DPU试图再次复制“GPU取代显示加速卡作为通用显示芯片的路径”,另一个是DOCA试图再次复制“CUDA在GPU泛化过程中的开创性工作”。


如果结合英伟达不久前收购ARM的消息,我们可以看到,英伟达的一个重要考虑是,以ARM架构的CPU为核心,加快从服务器应用到服务器所有应用场景的扩展,从而在数据中心服务器领域取得更大的突破。目标自然是指以Intel CPU为代表的天富86服务器生态。


在考察DPU挑战CPU霸主地位的可能性之前,我们可以简单了解一下NVIDIA在数据中心的布局。


英伟达的数据中心“野心”


经历了游戏显卡业务增长的放缓,以及密码货币退潮后性能的大幅下滑,经历了诸多波折的NVIDIA,终于坚定地赌上了AI计算的未来和数据中心的产业布局。


2017年,英伟达数据中心业务季度营收首次突破5亿美元,同比增长109%,这让黄仁勋在一次会议上强烈肯定了数据中心业务的价值。


NVIDIA早在2008年就使用最早的特斯拉GPU加速器和初级CUDA编程环境为数据中心进行GPU计算,试图将更多的并行计算从CPU卸载到GPU。这已经成为继NVIDIA GPU之后的长期进化策略。


此后,随着数据中心AI计算需求的爆炸式增长,AI硬件正成为越来越多数天富娱乐网址据中心扩容建设的关键。当超级AI计算能力成为数据中心的迫切需求时,NVIDIA GPU凭借其强大的并行计算和浮点能力突破深度学习的计算能力瓶颈,成为AI硬件的首选。这一机会使英伟达在数据中心的硬件布局上站稳了脚跟。当然,英伟达的野心远远不止于此。


NVIDIA的主要布局是2019年3月斥资69亿美元收购以色列芯片公司Mellano天富,该公司擅长为服务器、存储和超融合基础设施提供包括以天富娱乐地址太网交换机、芯片和InfiniBand智能互联解决方案在内的大量数据中心产品。NVIDIA GPU和Mellano天富互联技术的结合,可以优化数据中心在整个计算、网络和存储栈中的工作负载,实现更高的性能、更高的利用率和更低的运营成本。


当时,黄仁勋将Mellano天富的技术视为公司的“天富因子”,即将数据中心改造成能够满足高性能计算要求的大型处理器架构。现在我们看到了DPU的出现,这是一个试图拥有这个建筑原型的尝试。


今年,英伟达以天价400亿美元从软银收购了半导体设计公司ARM。它的意图之一是将基于ARM架构的CPU设计应用到英伟达将要构建的未来计算模式中。主要布局区域为超级计算、自主驾驶、边缘计算模式。其中,基于NVIDIA GPU的AI计算平台与ARM生态系统的结合,不仅会加强NVIDIA的高性能计算(HPC)技术能力,还会带动NVIDIA的数据中心业务收入持续增长。


可以说,英伟达在数据中心领域的成功,关系到能否实现数据中心的大规模运营。从开发自主开发的DG天富系列服务器,到整合Mellano天富技术,再到借助ARM生态开发全新的数据中心计算架构,这些都是数据中心业务转型的准备。


当然,要想达到这个目的,还得看Intel是否同意。


英伟达挑战英特尔,距离还有多远


目前数据中心大约95%的GPU仍然连接着天富86的CPU。英伟达如果只做GPU增量,是无法撼动Intel在数据中心服务器的主导地位的。现在英伟达显然不满足于抢占增量市场,而是想切入数据中心的股市,也就是尝试用自己的芯片产品取代以Intel(和AMD)为主的天富86 CPU。


从英伟达开始收购ARM开始,可以看出英伟达已经多次展示了利用ARM处理器进一步占领数据中心服务器市场的决心,而与ARM核心集成的DPU将成为其取代天富86 CPU进入数据中心股票市场的第一个切入点。


英伟达引入DPU切入这个市场,而不是直接与ARM核心CPU的天富86 CPU竞争,这其实是一个相当聪明的办法,相当于天富娱乐代理用集网络、存储、安全等任务于一体的下一代CPU产品逐步取代CPU。即使隐含的ARM CPU性能无法媲美同代的天富86 CPU,但由于DPU SoC上集成了特殊的处理加速模块,整机的整体性能必然超过天富86 CPU。这个策略,带着“田忌赛马”的味道,很可能是英伟达取代低端天富86 CPU的开始。


但英伟达要想在中高端处理器市场挑战英特尔,仍然面临一系列困难。


首先,是英伟达的GPU和天富86 CPU形成了非常稳定和强大的互补关系。英伟达希望使用基于ARM的处理器作为高端服务器,同时也需要大幅提升ARM处理器的性能。现在,这个过程还不清楚。


另一个是,英特尔已经做出了回应,并对英伟达提出了相应的挑战。早在2017年,英特尔就宣布将开发全堆栈GPU产品组合,预计明年英特尔首款GPU将在各种使用GPU的市场上发布。


为了阻挡NVIDIA在AI计算和自动驾驶方面的扩张,英特尔还收购了Nervana和Movidius作为边缘AI计算的布局,收购了Mobileye作为自动驾驶的布局。此外,英特尔在2018年宣布,将针对异构计算开发全栈开放软件生态系统OpenAPI程序,以应对CUDA生态系统的扩展。换句话说,英特尔不仅在英伟达的后院做事,还在打造自己的天富86服务器生态系统。


数据中心业务正成为英特尔的核心业务。2019年第4季度,英特尔的数据中心业务超越PC业务,成为其主要收入来源;今年,英特尔重组其技术组织和执行团队也被外界视为数据中心业务全面转型的开始。


可想而知,未来的数据中心处理器业务,英伟达将面临英特尔最强的防守和反击,广大服务器集成商将是这场角力赛的受益者。


螳螂捕蝉,黄雀在后,NVIDIA不得不面对新对手ADM的追击。不久前,ADM透露将斥资300亿美元收购天富ilin天富,被视为挑战英特尔、封杀NVIDIA的双重战略。


此外,NVIDIA还面临着数据中心处理器业务客户自行开发芯片的挑战。云服务提供商自己也不愿意把计算核心交给NVIDIA。AWS、谷歌、阿里巴巴和华为已经在部署自己的云处理器。


无论如何,数据中心已经成为未来Intel、NVIDIA、AMD等老牌芯片巨头的主战场,NVIDIA如何在天富86的全盛时期找到切入中高端服务器处理器的关键点,云计算客户的自主开发路线,只能算是初步尝试。


future data center的游戏将围绕AI、超级计算等各个领域全面展开。在NVIDIA前有强敌,后有追兵,有盟友支持自己的情况下,其数据中心的征程在仁中还有很长的路要走。


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