开放式授权许可(“一箭发三芯”，英伟达进入CPU赛道)

Posted 2023-05-25

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开放式授权许可(“一箭发三芯”，英伟达进入CPU赛道)

文/李佳师

每年的NVIDIA GTC大会，都是英伟达创始人黄仁勋放大招的重要时刻。今年英伟达的发布会充满了浓浓的“ARM气息”。4月13日凌晨，英伟达举行了一年一度的NVIDIA GTC大会，黄仁勋在自家厨房对着镜头，宣布推出3款基于ARM IP打造的处理器：针对数据中心TB级加速计算而设计的CPU NVIDIA Grace、全新BlueField-3 DPU、1000TOPS算力的自动驾驶汽车SoC，而且黄仁勋强调未来的数据中心标配是“CPU+DPU+GPU”。

黄仁勋的此次发布，信息量巨大。看起来，英伟达是“一箭发三芯”，但事实上黄仁勋是向业界同时射出了“数支箭”，包括做CPU抢英特尔的饭碗、加注汽车自动驾驶“芯”力、协助亚马逊做自研芯片、推出量子计算框架布局又一个新的生态等。而这其中最为刺激业界神经的是英伟达终于做了CPU，真正和英特尔“针尖麦芒”对着干了。

首颗CPU“Grace”对标英特尔？

先来看英伟达首颗数据中心CPU— Grace 。这款 CPU 以计算机编程先驱Grace Hopper 的名字命名。按照英伟达的官方介绍，这是一颗高度专用型处理器，主要面向大型数据密集型 HPC 和 AI 应用。新一代自然语言处理（NLP）模型的训练会有超过1万亿的参数。

与英特尔CPU坚守的X86架构不同， Grace另起炉灶采用ARM架构。之所以采用新的架构，黄仁勋给出的理由是，原来的计算架构已经逼近极限，需要围绕以AI为核心设计新的计算架构，“而ARM是全球最受欢迎的CPU架构，因为它超级节能，而且采用开放式授权许可模式。”黄仁勋还认为未来的数据中心应该由“CPU+DPU+GPU”组成，而 Grace 和BlueField 是其中必不可少的关键组成部分。

与此同时，他强调 Grace与传统CPU不一样的地方在于有更强的AI和HPC能力。

“最尖端的人工智能和数据科学已经把现今的计算系架构推向了极致，处理着不可思议的数据量。Grace是专门为大规模AI和HPC设计的CPU。结合GPU和DPU，Grace将能提供英伟达所需的第三种基础计算芯片，让数据中心能以最先进的 AI技术为核心，重新进行架构。”黄仁勋说。

一直以来，英伟达都是用其GPU来对付英特尔的CPU等各种组合拳，现在黄仁勋终于有了CPU——一个专为处理大量AI数据任务而生的CPU。按照黄仁勋给出的说法，服务器用上这款CPU后， AI性能将超过x86架构CPU的10倍。

黄仁勋在谈及CPU+DPU+GPU将是未来AI数据中心标配时表示，这几个芯片每个芯片架构历经两年的打磨周期（周期内可能出现转变），一年专注于 x86 平台，另一年专注于ARM平台。

同时黄仁勋给出了明年将采用“CPU+DPU+GPU”带来极致效率提升的客户名单——瑞士国家计算中心（CSCS）正在打造一个算力可达20Exaflops的系统，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）也将为其研究人员配备新AI超算。

此外，云计算将是黄仁勋非常看好的典型数据中心场景。为此，不得不提及亚马逊。亚马逊AWS是全球最大的云服务提供商，“NVIDIA GPU+亚马逊自研CPU”来赋能亚马逊云服务将在今年下半年推出。

看重自动驾驶领域

汽车将是未来又一个需要庞大算力的数据中心，已成为业界共识。所以英伟达进一步加持自动驾驶，黄仁勋表示：“自动驾驶汽车领域是机器学习和机器人技术所面对的最严峻的挑战之一，同时也是最棘手、影响最大的挑战之一。”NVIDIA正在为价值10万亿美元的交通运输行业构建模块化的端到端解决方案，使合作伙伴能够充分利用所需要的部件。

在这次发布上，英伟达宣布其新一代AI自动驾驶汽车处理器NVIDIA DRIVE Atlan算力可以达到每秒超过1000万亿次（TOPS）运算次数，约是上一代Orin处理器的4倍，超过了绝大多数L5无人驾驶出租车的总计算能力，目标是用在2025 年的车型上。黄仁勋表示：“Atlan 集 NVIDIA 在AI、汽车、机器人、安全和BlueField安全数据中心领域的所有技术之大成，堪称一项技术奇迹。”

黄仁勋同时表示，将于2022 年投产的NVIDIA 自动驾驶汽车计算系统级芯片—— NVIDIA DRIVE Orin，旨在成为汽车的中央电脑。

要加持汽车，必须要做一个大的“局”，所以黄仁勋还发布了 NVIDIA 第八代 Hyperion 汽车平台，包括参考传感器、自动驾驶汽车和中央计算机、3D 地面真实数据记录仪、网络，以及所有必要的软件。

此外，还有为汽车所需的数字孪生工具。黄仁勋表示：“Omniverse中的 DRIVE数字孪生是能够与车队中每一位工程师和每一辆车互联的虚拟空间。”DRIVE Sim也可用于创建自动驾驶汽车的数字孪生，并将其用于自动驾驶汽车的开发。
对于汽车芯片而言，到底谁用了，永远是一个关键标杆。沃尔沃汽车在GTC大会主题演讲中宣布，将为新一代汽车的自动驾驶计算机配备NVIDIA DRIVE Orin，这意味着两家公司的合作深入到了更多软件定义车型，首发就是将于明年发布的沃尔沃新一代XC90。

沃尔沃汽车从 2016 年开始基于 NVIDIA DRIVE Xavier为新车型开发 AI 辅助驾驶功能，软件则由沃尔沃汽车旗下的自动驾驶软件开发公司 Zenseact 自主研发。

进一步拓展软件平台边界

当年英伟达之所以能够在AI市场上风生水起与其软件平台构筑的强大生态不无关系，所以黄仁勋在当天总结英伟达四大特点的时候，除了强调英伟达具有3种芯片CPU、GPU、DPU能力之外，还特别强调英伟达是一家软件平台公司和AI公司，现在它正进一步拓展它的软件平台边界。

今天凌晨的发布会上，英伟达发布了一系列的软件平台，包括数据中心安全平台、量子计算研发组件、面向企业的设计协作和模拟平台。

其中，黄仁勋特别隆重介绍了这个面向企业的设计协作和模拟平台—NVIDIA Omniverse，这是全球第一个可以让处于世界各地的3D设计团队跨多个软件套件工作，并在同一共享虚拟空间中进行实时协作的技术平台。目前已经上线公测，预计今年夏天将正式商用。黄仁勋表示：“Omniverse 旨在创建共享虚拟 3D 世界，就像尼尔·斯蒂芬森在上世纪90 年代早期的小说《雪崩》中所描述的科幻虚拟空间”。

黄仁勋进一步解释NVIDIA Omniverse特点，包括可以扩展至多个 GPU、具有高物理精度、能够充分运用RTX实时路径追踪和 DLSS、可以使用 NVIDIA MDL 模拟材料、可以使用 NVIDIA PhysX 模拟物理学并且与 NVIDIA AI 完全集成。

据了解，目前包括宝马、Foster建筑事务所和WPP传播集团等拥有全球人员结构最复杂的设计团队，已经对Omniverse Enterprise进行了早期测评。

而正在全球巨头争相布局的量子计算领域，英伟达同样推出了量子开发工具组件cuQuantum，其能够为量子电路模拟器提供加速，以助力研究人员设计出更完善的量子计算机。

在相关说明中，英伟达表示，目前正在与加州理工学院合作，以多组基于Ampere显示架构的A100 GPU所构成自建计算系统Selene，借由cuQuantum开发工具组执行量子计算模拟加速，可在9.3分钟内完成谷歌量子计算系统Sycamore必须花费数天才能完成的m=20深度取样。相较目前已知的量子计算模式，英伟达预期可借由GPU加速缩短量子计算模拟所需时间，并且重现量子计算中可对应“0”“1”，或是两种状态同时存在情形，借此可作为日后量子计算发展规划、验证使用。

黄仁勋并没有给英伟达未来做出更多的设定，现在的英伟达正在不断拓展它的边界，就像黄仁勋在谈到汽车数据中心时所言，它已“整装待发，将带来新一轮的巨大飞跃”。现在英伟达同样整装待发，将给整个产业带来新一轮的巨大飞跃。