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不再靠你买显卡充值信仰,英伟达已经变了

2024-03-22 07:34
admin

本文来自极客公园

‘皮衣教主’黄仁勋可能睡觉都能笑醒。就在新冠疫情给电子消费、零售、制造等行业带来‘深度衰退’时,以数据中心为代表的云计算行业却迎来逆势增长。近日,DIGITIMES报道,在新冠疫情大流行期间,数据中心对高性能计算HPC、AI应用需求旺盛,英伟达、AMD服务器芯片销量正在增加。

实际上,以服务器芯片为代表的英伟达数据中心业务,已经连续多个季度获得快速增长。从2019年财年的25%,增长到2020年财年(截至2020年1月26日)的27.4%,再到2021财年第一季度(截至4月26日)的37%。数据中心业务对英伟达整体营收的贡献越来越重要,和英伟达‘传统’优势领域游戏板块业务旗鼓相当。

而就在一个多月以前的2020年GTC线上发布会上,英伟达切合时宜地顺应了云市场需求激增这一市场趋势。发布会没有出现传闻中的AmpereGeForceRTX3080游戏显卡,数据中心产品却成为了‘绝对主角’,赚足了闪光灯。英伟达推出了第八代GPU架构Ampere安培,新一代A100计算卡,不但在工艺制程上跨越至7nm,更在多个关键性能参数指标上呈数倍、乃至数十倍增长。

这是英伟达时隔三年,再度向市场扔出的重磅‘核弹’,英伟达的目标很明确,就是AI训练兼推理芯片、高性能计算HPC领域。当然,英伟达占领的也不仅仅是服务器芯片为代表的硬件市场,其最大的‘杀手锏’在于软硬一体的生态布局。

‘最大的对手是自己’

英伟达CEO黄仁勋评价A100GPU,‘这是英伟达有史以来最好的数据中心GPU芯片,几乎是当今半导体的理论极限,它是英伟达数十年以来数据中心经验的结晶。’

的确,A100GPU引起了包括亚马逊AWS、谷歌云、微软Azure、阿里云、百度云、腾讯云等云巨头,以及戴尔、浪潮、HPE、新华三、思科等系统制造商极大的采购热情。并且,在A100GPU发布之前,就已经投产,开始逐步向云厂商们交付。

用黄仁勋的话来描述就是‘前所未有’。

八年以前,黄仁勋绝对想不到,英伟达能够C端、B端通吃,踩准了AI时代的每个关键节点,为深度学习提供强大算力,推动图片、语音、自动驾驶、机器人、乃至数据中心的飞速发展。如今,相比于21年前刚上市时,英伟达市值已翻了千余倍。

2012年,ImageNet大赛上,参赛者因使用英伟达GPU+CUDA,将深度卷积神经网络AlexNet准确率提高10%以上,获得冠军,也让英伟达名声大噪。此后,英伟达GPU和CUDA软件一直主导深度学习市场,几乎所有深度学习开发者离不开英伟达GPU+CUDA组合。

包括2016年,直接引爆AI第三次浪潮的关键事件,AlphaGo大战李世石,以及亚马逊AWS、微软,国内的互联网厂商BAT、美团等AI最新进展均有英伟达GPU的底层支持。多个第三方研究报告显示,在云端AI芯片市场,尤其是云端训练方面,英伟达占据绝对主导地位。

云端、企业级数据中心芯片市场,排名前四位的公有云厂商亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云的上万余个实例类型中,只有很小一部分不基于英伟达GPU加速。

不过,这不意味着,英伟达完全没有潜在威胁。英伟达竞争对手大致分为三种:英特尔、AMD为代表的‘老对手’;亚马逊AWS、谷歌、阿里巴巴、华为为代表的云巨头,以及寒武纪、燧原科技为代表的创业型AI芯片公司在内的新对手。

实际上,与其说是新老之争,不如说是CPU、GPU、ASIC、FPGA之间的纷争。尽管,英特尔XeonCPU已经安装于全球99%的数据中心中,但深度学习、AR/VR、IoT、海量数据处理,推动着数据中心从CPU转向GPU,并成为常态化。

比如,广告位展示、流媒体、电商平台推荐引擎系统、智能语音现在均已采用GPU驱动。再如,相同时间周期内芯片性能提高的难易程度不同。2017年,英伟达推出基于新架构Volta的TeslaV100芯片,是上一代基于Pascal架构的TeslaP100训练速度的12倍。英伟达在三年之内将AI性能提高了60多倍,而相同时间内,CPU只能提高一倍。

难怪,黄仁勋自2017年以来,多次公开宣布摩尔定律已失效。

在云巨头方面,无论是AWSInferentia、谷歌TPU、阿里巴巴含光800均属于ASIC芯片,侧重AI推理。云巨头自研云端AI芯片背后的逻辑有两点,一方面,降低购置芯片的成本,更好服务于自身业务,另一方面,逐步减少对英伟达、英特尔芯片的依赖,提高自己对云生态系统的掌控能力。

一般来说,ASIC只针对单一场景,速度很快,GPU的性能以面积和功耗为代价,理论上ASIC性能优于GPU。但ASIC研发较慢,有时候赶不上深度学习的发展速度。在价格方面甚至更昂贵,谷歌官网显示,使用TPU价格为8美元/时,英伟达芯片则为2.48美元/小时。

‘AI训练芯片的研发难度更高,目前还是GPU占据了很大的优势。主要是英伟达围绕自己的GPU已经构建了丰富的软件生态。其他ASIC或FPGA在硬件指标上可能占据优势,但在生态上比英伟达还落后很多,这也是为什么英伟达一家独大的原因。’芯谋研究徐可告诉极客公园。

芯片行业的‘苹果公司’

黄仁勋曾说过,英伟达是一家AI公司,更强调英伟达是一家软件公司,和苹果类似,通过售卖硬件盈利的软件公司。

2006年,英伟达面向开发者推出CUDA通用并行计算平台,通过CUDA平台,开发者可以使用C或C++语言编程,来加速计算应用程序,极大地简化了软件开发过程。英伟达投入大量资金构筑CUDA生态,通过开设课程、培训,吸引开发者,渗透至各个关键行业用户,这是竞争对手AMD所不具备的能力。

近三四年,英伟达开发者数量增长迅猛,仅2019年一年,CUDA平台的下载量就超过了500万次。不仅如此,在CUDA平台之上,英伟达还提供CUDA-X软件加速库集合,其中,CUDA-XAI囊括了加速深度学习的cuDNN、加速机器学习算法的cuML、优化训练模型以进行推理的TensorRT等15个库,此外,英伟达还推出RAPIDS开源软件平台,加速企业数据分析、机器学习。

去年年底,黄仁勋在接受GamesBeat采访时谈到,英伟达基于GPU芯片构建出了非常复杂的软件堆栈,而软件堆栈是竞争对手不具备的‘赛道’。

可见,CUDA平台在内的软件能力,已经成为英伟达的‘护城河’。比如,2017年,英伟达推出面向AI训练和高性能计算的TeslaV100芯片后,长达两年多的时间里,没有新的后续产品推出。软件成为提高AI性能的关键,ResNet-50神经网络在软件的帮助下,AI训练能力提高了100%。

在GPU硬件方面,英伟达也在巩固、增强固有优势。2019年,英伟达收购Mellanox,弥补了英伟达在数据中心低延迟互连及网络方面的欠缺,显著增强NVLink(GPU与GPU互联)和NVSwitch(整合多个NVLink)互联的速度与可扩展性。

2016年,英伟达面向AI创业公司,推出初创加速计划,帮助AI创业公司加速孵化、商业落地。巨头竞争的本质是生态上的竞争。

‘生态和软件非常关键。AI芯片只是底层的工具,AI开发者对AI芯片相关生态和软件的选择,决定了芯片的前途。’徐可说。

在经历游戏显卡业务想象力登顶,比特币挖矿机行业‘过山车’式的起伏后,英伟达正凭借数据中心业务进阶B端。现在看来,英伟达押宝数据中心前景与钱景巨大,数据中心业务与英伟达强大的软件、生态能力产生的化学反应,正驱动英伟达在芯片市场讲出一个新的增长故事。

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