电子发烧友网报道(文/周凯扬)在不久前结束的GTC上,英伟达展示了Grace这一产品的实物,也象征着其正式入局ARM CPU市场。那么已经成为AI寡头的英伟达,为何要在当下选择自研ARM CPU呢?我们不妨来分析一下。
“蓄谋”已久的ARM CPU
Grace的推出可以说是蓄谋已久,甚至可能早于英伟达宣布收购ARM。我们先来看看Grace CPU公布消息的时间点,恰好在英伟达宣布终止收购ARM后的2022 GTC大会上,英伟达却依然坚持推出这一产品,并在今年的GTC上大肆宣扬。况且与当初的收购承诺一样,英伟达并没有获得所谓的“优势”,他们每个die所用的核心依然是公版的ARM Neoverse V2,只不过D2D的互联用到了其专利技术NVLink-C2C,在带宽上能够实现900GB/s的优异成绩。
鉴于服务器和数据中心还是由x86主导,而英伟达这个向来将x86生态贯彻到底的公司,为何要在这个时候进军ARM CPU呢?答案自然是需求已经开始出现了,否则英伟达也不可能去做亏本生意。
以亚马逊为例,AWS Graviton基本已经覆盖EC2实例的各大场景了,无论是通用实例,还是计算/内存/存储优化实例,又或是云游戏。对于亚马逊来说,ARM服务器实例提供了根据性价比的选择,又能够进一步促进其公有云业务的增长。
但Graviton从始至终还是AWS独占,其他的CSP同样有这方面的需求,而目前市面上入局的第三方CPU厂商并不多,有实力自研的更是少之又少,而英伟达此时入局,也给到尚在观望的云服务厂商一个不赖的选择。
对HPC与超算的影响
另外就是HPC和超算市场,这两个领域与其他TOB领域存在一大相似之处,那就是最终决定胜负的很可能还是生态。每当一个新的计算需求出现时,我们拼的都是性能,但这些需求逐渐沉淀下来后,大家都发现需要的其实只是生态,尤其是软件生态,而英伟达恰恰是个中翘楚。
就这几年间出现的一些GPU需求,比如深度学习、光线追踪等等,英伟达都成了最大的受益者,靠的就是CUDA等一系列软件生态的加持。如果在该硬件平台开发应用的大有人在,那么这个硬件平台无论怎么换代都有足够的开发者支持。
而在HPC和超算领域也是如此,一些软件应用其实与硬件平台存在较强的绑定关系,尤其是体现在GPU上,但一部分工作依然是交给CPU来完成。就拿曾经的超算王者,日本的富岳超级计算机为例,这台机器可以说是当代ARM计算机达到的顶峰了。
而这台基于A64FX打造的机器,已经针对不少HPC软件做了SVE优化,而Grace与其基本代码兼容。这也就是意味着这些软件可以轻易地移植到Grace上,直接享受超高的运行性能。
Grace面向的依然是小众市场
英伟达的Grace对于ARM在数据中心和HPC生态的发展无疑提供了巨大的助力,但这并不意味着ARM就能蚕食掉x86现有的份额,即便是英伟达CEO黄仁勋也很清楚地认识到了这一点。他表示,需要x86的客户依然占据主导,未来也会一直维持下去。
对于商用计算来说,他们没理由从x86转向ARM,甚至都不一定会转向Grace。不过英伟达已经看到了已经有云服务供应商开始选择ARM,所以他们也想打造这样的CPU来满足这一部分的需求,但他们明确表示,Grace面向的依然是一个小众市场。当然了,这也可能是扮猪吃老虎,要说英伟达没有一点野心肯定是不可能的。毕竟随着Grace、Grace Hopper以及后续迭代产品的出现,无论是数据中心还是HPC/超算市场,都将无法忽略这样一个性能怪兽。
“蓄谋”已久的ARM CPU
Grace的推出可以说是蓄谋已久,甚至可能早于英伟达宣布收购ARM。我们先来看看Grace CPU公布消息的时间点,恰好在英伟达宣布终止收购ARM后的2022 GTC大会上,英伟达却依然坚持推出这一产品,并在今年的GTC上大肆宣扬。况且与当初的收购承诺一样,英伟达并没有获得所谓的“优势”,他们每个die所用的核心依然是公版的ARM Neoverse V2,只不过D2D的互联用到了其专利技术NVLink-C2C,在带宽上能够实现900GB/s的优异成绩。
鉴于服务器和数据中心还是由x86主导,而英伟达这个向来将x86生态贯彻到底的公司,为何要在这个时候进军ARM CPU呢?答案自然是需求已经开始出现了,否则英伟达也不可能去做亏本生意。
以亚马逊为例,AWS Graviton基本已经覆盖EC2实例的各大场景了,无论是通用实例,还是计算/内存/存储优化实例,又或是云游戏。对于亚马逊来说,ARM服务器实例提供了根据性价比的选择,又能够进一步促进其公有云业务的增长。
但Graviton从始至终还是AWS独占,其他的CSP同样有这方面的需求,而目前市面上入局的第三方CPU厂商并不多,有实力自研的更是少之又少,而英伟达此时入局,也给到尚在观望的云服务厂商一个不赖的选择。
对HPC与超算的影响
另外就是HPC和超算市场,这两个领域与其他TOB领域存在一大相似之处,那就是最终决定胜负的很可能还是生态。每当一个新的计算需求出现时,我们拼的都是性能,但这些需求逐渐沉淀下来后,大家都发现需要的其实只是生态,尤其是软件生态,而英伟达恰恰是个中翘楚。
就这几年间出现的一些GPU需求,比如深度学习、光线追踪等等,英伟达都成了最大的受益者,靠的就是CUDA等一系列软件生态的加持。如果在该硬件平台开发应用的大有人在,那么这个硬件平台无论怎么换代都有足够的开发者支持。
而在HPC和超算领域也是如此,一些软件应用其实与硬件平台存在较强的绑定关系,尤其是体现在GPU上,但一部分工作依然是交给CPU来完成。就拿曾经的超算王者,日本的富岳超级计算机为例,这台机器可以说是当代ARM计算机达到的顶峰了。
而这台基于A64FX打造的机器,已经针对不少HPC软件做了SVE优化,而Grace与其基本代码兼容。这也就是意味着这些软件可以轻易地移植到Grace上,直接享受超高的运行性能。
Grace面向的依然是小众市场
英伟达的Grace对于ARM在数据中心和HPC生态的发展无疑提供了巨大的助力,但这并不意味着ARM就能蚕食掉x86现有的份额,即便是英伟达CEO黄仁勋也很清楚地认识到了这一点。他表示,需要x86的客户依然占据主导,未来也会一直维持下去。
对于商用计算来说,他们没理由从x86转向ARM,甚至都不一定会转向Grace。不过英伟达已经看到了已经有云服务供应商开始选择ARM,所以他们也想打造这样的CPU来满足这一部分的需求,但他们明确表示,Grace面向的依然是一个小众市场。当然了,这也可能是扮猪吃老虎,要说英伟达没有一点野心肯定是不可能的。毕竟随着Grace、Grace Hopper以及后续迭代产品的出现,无论是数据中心还是HPC/超算市场,都将无法忽略这样一个性能怪兽。
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IP打造的处理器尤为引人关注: NVIDIA Grace:专为大规模人工智能和高性能计算应用而设计 BlueField-3 DPU:首款支持第五代PCIe总线并提供数据中心时间同步加速的DPU
消息称英伟达向中国提交收购Arm的审批申请
在今天,芯谋研究发文“英伟达的阳谋,收购Arm的危险讯号︱调研英伟达收购Arm影响”,文中指出芯谋研究通过走访调研以及智库分析,发现英伟达一旦收购Arm成功后,将造成以下“七宗罪”:破坏Arm开放性、破坏Arm
发表于 06-09 09:56
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如何有效的解决数据中心面临的挑战及问题
数据中心是全球协作的特定设备网络,用来在因特网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。数据中心大部分电子元件都是由低直流电源驱动运行的。 不同的数据中心架构 当前支持特定商业模式的数据中心
Fungible和英伟达在DPU赛道上的进展
电子发烧友网报道(文/周凯扬)上回我们提到了SmartNIC,以及这种智能网卡对于数据中心来说究竟起到了何种举足轻重的作用。然而,在英伟达于2020年提出DPU(data processing
英伟达推出NVIDIA Grace CPU
NVIDIA Grace CPU是首款面向AI基础设施和高性能计算的基于Arm Neoverse的数据中心专属CPU,是当今领先服务器芯片内存带宽和能效的两倍。
英伟达开启的DPU跑道
,也有不少人将其视为SmartNIC的变体。不管怎么说,DPU对于云原生和微服务等生态的发展,都起到了重要作用。2020年,收购了Mellanox的英伟达推出了这一概念下的首个产品BlueField,开启了一条数据中心的新战线。 BlueField-3 DPU / 英伟达 今年
每年换代一次,英伟达x86和Arm两手抓
电子发烧友网报道(文/周凯扬)经过一系列的收购后,如今AMD在计算引擎上已经拥有了相当多样化的产品方案,包括CPU、GPU、AI引擎、FPGA和DPU等等。但单看数据中心上的布局,英伟达明显要更为
工业富联采用基于英伟达的超级芯片NVIDIA Grace CPU
5月24日,工业富联宣布采用基于英伟达NVIDIA HGX、OVX和CGX系统设计的超级芯片NVIDIA Grace CPU和NVIDIA Grace Hopper Superchip,以满足超级数据中心及边缘运算等更高的算力需求。
英伟达Grace Hopper CPU架构
英伟达SCF 在各种 Grace 芯片单元(如 CPU 内核、内存和 I/O)之间提供 3.2 TB/s 的双向带宽,更不用说将芯片连接到主板上其他单元(无论是另一个Grace CPU还是Hopper GPU)的NVLink-C2C接口。
数据中心与网络架构
通常来说,如果一个数据中心服务器规模超过10万台,就可以称large-scale datacenter,也就是常说的大规模数据中心。大规模数据中心对于网络的要求有很多,但是突出的就在于稳定和简单
英伟达DRIVE Thor促进汽车底层架构改变
早在2015年,英伟达就开始推出适用于自动驾驶需求的Tegra X1,该芯片采用20nm工艺,算力为1TOPS,主要面向智能座舱。2018年,英伟达推出Parker,采用16nm工艺,算力为1TOPS,该芯片产品开始在特斯拉、沃尔沃等品牌中得到应用。
英特尔与谷歌开始为RISC-V进军数据中心铺路
电子发烧友网报道(文/周凯扬)数据中心作为CPU、GPU和加速器厂商最为关注的市场,自然也少不了RISC-V这个新架构来掺和一脚。我们在之前的文章中也对RISC-V在数据中心的进展做了一些介绍
浅谈数据中心网络基础技术
Clos Spine/Leaf两层结构 图3 常见的数据中心网络互联结构 2008年,美国加州大学圣迭戈分校的研究学者提出了将Clos架构用于数据中心中。
发表于 11-07 11:42
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超融合数据中心网络架构的典型特征与价值
结合业界在超融合数据中心网络技术中的实践与探索,对超融合数据中心网络架构的未来发展进行了展望。数据中心内数据处理包括数据的存储、计算和应用三个环节,分别对应三大资源区:
一大独大格局下,数据中心GPU的市场机会
一个原本高度成熟的市场,由双寡头走向渐有百花齐放之势,在任何领域应该都相当少见。本期封面故事从一些GPU新晋企业的动态出发,讨论如今的数据中心GPU的市场现状和未来趋势。 1993年,英伟达刚建立
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