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服务器处理器-英伟达的服务器芯片攻击

如果这一举措进展顺利,英伟达将能够摆脱对 CPU 的依赖,开辟一个全新的领域,一个新的市场,比如数据科学和机器学习市场,这将创造一个每年 200 亿的服务器市场到 250 亿美元。

2020年4月,英伟达击败英特尔,斥资69亿美元收购,使其以以太网产品线闻名。此次收购的目的是将英伟达的加速计算平台与世界知名的加速网络平台相结合,共同打造新一代数据中心级解决方案。

事实上,这种做法并不新鲜。正如《摩尔定律的突破》一文中提到的,早在 2015 年,微软就开始部署其云计算服务 Azure,这是一种通过以太网连接的 FPGA 加速数据中心服务的解决方案。在这个解决方案中,在每台服务器的 CPU 和 NIC(网卡)之间放置了一个具有自己协议栈的 FPGA。FPGA使用服务器之间的以太网进行互连和通信,FPGA的本质是卸载CPU处理网络通信的功能。( ),FPGA 专门处理服务器之间的通信,这使得 CPU 可以专注于计算。

要绕过 CPU,请实现 GPU 互连。提出和技术,基于此,在2017年和2018年发布了DGX-1和DGX-2,其中DGX-2实现了16个GPU的成对互连。但是,该解决方案在数据中心级别的可扩展性非常有限。

如果使用以太网连接GPU,可以从根本上解决GPU在数据中心层面的扩展性问题。但与FPGA不同的是,GPU本身作为加速卡,不能作为主机使用,不能独立支持以太网协议栈,直接处理网卡中的数据。也就是说服务器处理器,GPU不能像微软的FPGA一样独立绕过CPU作为网络中的一个节点来实现互联。

因此, 使用 RDMA 技术来解决这个问题。在RDMA协议中,应用程序可以绕过CPU直接与网卡交换数据,GPU支持与网卡共享内存。通过这种方式,RDMA 协议使 GPU 可以通过网络直接读取另一个 GPU 中的数据。

收购的是第一个实现 RDMA 的网络协议。此次收购有助于弥补云数据中心架构的不足,减少对游戏行业的过度依赖。

虽然竞标失败,但作为服务器芯片巨头的英特尔也不甘示弱,转手后将其收购。是一家以太网交换芯片研发公司。它定制了自己的芯片架构PISA,并设计了相应的编程语言P4,直接对标交换机芯片领导者。同时可以为英特尔提供完整的数据中心网络功能,驱动数据中心SDN。随着英特尔的发展,存储、网络和接口的硬件虚拟化让英特尔获得了精细化的软硬件资源管理能力,从而更好地为客户提供大规模数据中心服务。

缩短 CPU

北京时间7月23日凌晨,作为GPU领域龙头的英伟达依旧不满足,似乎也在考虑CPU。北京时间7月23日凌晨,它宣布收购Arm,引起了半导体行业的关注。不过,在最近的财报会议上,当被问及收购 Arm 时,黄仁勋回避了这个敏感话题。

鉴于合并对行业的广泛影响,各方必须非常谨慎,直到没有实锤。但我们仍然可以推测,为什么英伟达对 Arm 感兴趣?

不多说,先说服务器芯片领域。众所周知,目前云服务器的主流处理器还是基于x86架构的。另一方面,Arm 在云服务器领域也发展得很好。亚马逊和华为都发布了基于 Arm 的 CPU 服务器。

对英伟达来说,目前云服务器端的应用主要是基于AI加速的GPU,在AI生态系统中确实是全球领先,但想要在云服务器上进一步突破,还需要去进入云端AI以外的应用,或应用于云端AI领域的更多领域。这两个都需要CPU。

目前,云服务器的 CPU 上仍有大量非 AI 应用运行。此外,即使是人工智能应用,也有大量算法难以用 GPU 加速,因此它们也在 CPU 上运行。如果英伟达想要加强其在云服务器领域的市场份额,或者巩固其在云 AI 领域的主导地位服务器处理器,那么收购一家 CPU 公司并与其 GPU 生态系统整合将是一个不错的主意。

一旦成功收购Arm,英伟达在CPU方面的短板也将被填补。英伟达将拥有完整的CPU+GPU能力,能够构建一个跨越移动端、PC端和服务器端的生态帝国,这将为英特尔带来前所未有的收益。压力。

总结

英伟达在数据中心业务上的强劲增长,是英伟达市值超越英特尔的关键筹码。当然,客观上来说,在服务器芯片市场上相比英特尔还是太弱了,Arm只是希望未来能赢得有限的市场份额。

另一方面,英特尔也在发生变化,并试图实现多元化。它收购了一系列公司,以改变其在人工智能领域的劣势。近日,英特尔官方表示已决定在年底正式进军GPU市场,推出Xe-LP GPU。

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