Nvidia新戰略，要推出自己的CPU產品，為擴大運算戰地搶進AI ...

黃仁勳也揭露未來4年資料中心產品藍圖，將由3種晶片組成，分別是CPU、GPU以及DPU，並且以每2年翻新一代架構的頻率，各別針對x86平臺、Arm平臺進行產品迭代 ... 移至主內容 按讚加入iThome粉絲團 文/余至浩 | 2021-04-13發表 不同於晶片龍頭英特爾正在為重返晶圓代工戰場而備戰，無獨有偶，另一家GPU大廠Nvidia也正在為了擴大資料中心戰地而積極布局，除了自己的GPU、DPU（資料處理器）產品之外，甚至接下來還將推出自己的伺服器CPU產品，來與老大哥互別瞄頭。

在13日舉行春季線上GTC大會上，Nvidia首度公開展示Arm架構一款全新伺服器CPU，強調可以提供TB級資料量吞吐的加速運算，也是該公司第一款資料中心等級的CPU。

這顆伺服器CPU的問世，也將是繼GPU、DPU後，Nvidia所推出的第3種運算基礎技術，用以重新架構資料中心推進AI的能力，更將替該公司搶進AI資料中心補足最後一塊拼圖。

甚至Nvidia執行長黃仁勳自己都說：「我們現在是一家3種晶片產品的公司。

」 在GTC大會第一天主題演講，黃仁勳一開場就回顧，作為一家全方位運算平臺公司至今推動的成果，包括在全球賣超過10億顆內含CUDA核心的GPU，推出2千支GPUApp，更有超過7,500家AI新創和250萬名開發者採用，針對GPU加速運算打造上千種應用。

至今累積CUDA下載量更達到2,400萬次，以及釋出多達150個SDK。

更可支援高達250exaFLOPS的全球雲端運算能力。

在整場主題演講中，黃仁勳的話題始終圍繞在如何重新架構資料中心提升推進AI的能力，他認為，這需要3種晶片的能力，分別是GPU、DPU，以及CPU。

其中，GPU向來是Nvidia的強項，去年該公司也開始加入DPU產品線，但唯獨缺少了CPU，Nvidia至今並沒有屬於自己的CPU產品。

一直以來，在AI伺服器當中，GPU雖然扮演重要關鍵，讓AI能更進一步延伸應用，但僅靠GPU仍無法獨自存在系統中，仍需要CPU的配合，因此，Nvidia一有新系統或運算平臺推出，如DGX等，仍需搭配其他家的CPU產品，主要是英特爾x86處理器。

黃仁勳就指出，x86伺服器架構的優勢在於，能在CPU、記憶體、PCIe和周邊設備上使用不同配置來執行工作任務滿足各種應用需求，然而在遇到大量資料處理時，現有x86處理器就容易遇到瓶頸，特別是像使用Transformer架構或個人化推薦系統的AI模型，因為需要在CPU與GPU之間往反處理大量資料，現有CPU架構很難滿足這樣的需求，例如目前x86架構CPU並不支援Nvidia的NVLink高速互連，用的還是傳統的PCIe，無法提供CPU至GPU的高速連接。

這正是Nvidia為何決定自己推出CPU的主因。

而Nvidia第一款CPU產品ProjectGrace，就是基於這樣設計理念而推出。

這也是繼去年併購Arm後，Nvidia第二款推出的Arm架構產品，更是該公司第一款資料中心等級CPU，黃仁勳也強調，Grace處理器使用的Arm核心是下一代主要商用伺服器晶片IP，儘管，官方並未透露這款CPU配置多少核心以及採用何種Arm架構及製程技術，但根據Nvidia說明，它是專為超大規模AI與高效能運算而設計，可以滿足TB級的資料量處理，效能可達目前最快伺服器的10倍。

官方另一項數據顯示，與現今DGX相比，配備GraceCPU的DGX，其運算效能至少提高5倍以上。

這顆Grace處理器本身也能提供比現有CPU還要更快的記憶體速度、加入更多通道可供CPU互連，以及提供專用GPU通道。

Nvidia表示，Grace採用第4代NVLink互連技術，讓CPU連接至NvidiaGPU可以實現每秒900GB頻寬速度，是現代最快伺服器的30倍，此外，這款CPU也支援最新的LPDDR5X記憶體，不僅記憶體容量翻倍，與DDR4相比，也將帶來更高的頻寬和10倍的能源效率。

瑞士國家超級運算中心下一代超級電腦Alps，將是第一個搭載NvidiaGrace處理器與新款GPU的超級電腦，其運算效能可達到20exaFLOPS，比現今最快超級電腦高出10倍，預計2年後正式上線。

除此之外，美國能源部的LosAlamos國家實驗室也宣布要利用Grace來打造超級電腦以支援國家級的科學研究計畫。

黃仁勳也揭露未來4年資料中心產品藍圖，將由3種晶片組成，分別是CPU、GPU以及DPU，並且以每2年翻新一代架構的頻率，各別針對x86平臺、Arm平臺進行產品迭代更新，比如第一年會先聚焦在x86平臺，隔年則會以Arm平臺產品更新為主。

根據Nvidia產品規畫，未來4年，旗下將有多款GPU、CPU及DPU產品推出，其中CPU部分，Nvidia第一款伺服器CPU產品Grace預計將在2023到2024年間推出，另外在2025年還有一款全新的CPU產品將亮相。

至於DPU部分，除了去年推出的第2代DPU產品BlueField之外，2022與2024年分別有第3代和第4代DPU產品發表。

至於GPU部分，在2022年、2024年同樣將各有一款採用下一代Ampere架構GPU產品推出。

儘管Bluefield-2才剛推出沒久，Nvidia同一天也提前公布第三代DPU產品Bluefield-3部分規格，擁有高達220億個電晶體，具備更強大加速運算處理能力，性能是前一代產品的10倍，在加密運算加速方面也有獲得4倍提升，並支援400GbE高速乙太網路連接。

同時也針對DPU推出DOCA1.0，可作為資料中心基礎架構SDK使用。

在DGX產品方面，Nvidia發表了新的DGX系統，除了有新一代DGXStation320G以及新的DGXSuperPOD系統，還推出可用於如GPT-3等Transformer架構的DGX產品Megatron，可大幅縮短超大型自然語言AI模型訓練的時間，不僅如此，還有一臺推論專用的DGX版本MegatronTriton，可以支援分散儲存、以及多節點、多GPU推論能力。

另外還釋出可用於藥物開發的加速函式庫套件Clara全新模型，包括MegaMolBART、ATAC-Seq、AlphaFold1、GatorTron等。

值得一提的是，Nvidia首度把量子運算加速開發工具帶進NvidiaGPU而釋出一個cuQuantum加速函式庫，它是一個可用於模擬量子電路的加速函式庫，通過使用NvidiaGPUTensorCores加快量子模擬器在量子電腦算法設計及驗證的速度，包含TensorNetwork和狀態向量（StateVector）等，以便研究人員可以更好地設計量子電腦並驗證結果。

cuQuantum本身亦可支援多種量子電路模擬框架，包括Qiskit、Cirq、ProjectQ、Q#等。

Nvidia表示，在執行cuQuantum效能測試時，狀態向量模擬在雙CPU伺服器上需要10天，但在DGXA100上只需2小時，DGX上的cuQuantum可以用比原本模擬高出10倍的量子位元來幫助研究人員加快新一代量子電腦的研發。

甚至以DGX在TensorNetwork模擬測試所花費時間更短，從9年縮短到只須4天。

在資料中心以外，Nvidia今年在其他應用領域也有新產品推出，例如在5G系統方面，Nvidia就發表一臺具備AI能力的5G基地臺，內建整合新GPU與DPU的AerialA100運算加速卡，可提供高達20Gbps網路存取速度。

另在NvidiaDrive自駕車平臺，也推出了新一代自駕車SoC晶片Altan，其運算能力可達到1,000TOPS（每秒兆次運算），較前一代Orin提高4倍之多，預計將搭載於2025年新款自駕車上。

此外，在3D模擬與協同作業平臺Omniverse採用方面，近來也有更多企業用戶案例，使用它來打造數位分身的基礎設施，如BMW、Bentley等。

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