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动向 | 英伟达推出ARM架构CPU,性能10倍领先
旺材芯片 | 2021-04-14 23:27:16    阅读:1239   发布文章
还是熟悉的厨房、熟悉的皮衣,今天(4月13日)凌晨,NVIDIA GTC2021如约而至。NVIDIA创始人黄仁勋的主题演讲作为GTC的重头戏,果然没有让人失望,其在演讲中重磅发布了多款产品,其中三款基于Arm 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
  • NVIDIA DRIVE Atlan:新一代AI自动驾驶汽车处理器,算力将达到1000TOPS


英伟达CPU问世


GTC大会期间,黄仁勋在接受集微网电话采访时表示,英伟达收购Arm正在稳妥有序进行。尽管收购尚未尘埃落定,但英伟达已经开始了基于Arm IP的研发,打造了一款专为大规模人工智能和高性能计算应用而设计的CPU——NVIDIA Grace。


目前,绝大多数的数据中心仍将继续使用现有的CPU,而Grace主要将用于计算领域的细分市场。黄仁勋介绍道,“结合 GPU 和 DPU,Grace 为我们提供了第三种基础计算能力,并具备重新定义数据中心架构,推进 AI 前进的能力。”


Grace 的名字来自于计算机科学家、世界最早一批的程序员,也是最早的女性程序员之一的格蕾丝 · 赫柏(Grace Hopper)。她创造了现代第一个编译器 A-0 系统,以及第一个高级商用计算机程序语言「COBOL」。计算机术语「Debug」(调试)便是她在受到从电脑中驱除蛾子的启发而开始使用的,于是她也被冠以「Debug 之母」的称号。

Grace CPU是NVIDIA首次使用下一代 Arm Neoverse 内核的设计,采用了更为先进的 5nm 制程,在内部通信能力上,它使用了英伟达第四代 NVIDIA NVLink,在 CPU 和 GPU 之间提供高达 900 GB/s 的双向带宽,相比之前的产品提升了八倍。整个SoC是由多个芯片组合构成,它主要有三个部分,分别是CPU、GPU和内存/IO子系统。


Grace是一款高度专业化的处理器,主要解决工作负载问题,例如训练拥有超过1万亿个参数的下一代NLP模型。当与英伟达GPU紧密结合时,基于Grace CPU的系统将比当今最先进的基于英伟达DGX的系统(运行在x86 CPU上)的性能还要快10倍。


此外,Grace 还是第一个通过错误校正代码(ECC)等机制利用 LPDDR5x 内存系统提供服务器级可靠性的 CPU,同时提供 2 倍的内存带宽和高达 10 倍的能源效率。


对Grace的性能,黄仁勋如此总结道:“Grace能充分彰显出Arm的强大。” 


虽然是首次出现在大众视野中,但目前Grace已经找到了至少两个客户——瑞士国家超级计算中心(CSCS)将采用Grace,构建一台名为Alps的超级计算机,其算力可达20Exaflops;美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)即将推出的超级计算机也将采用Grace。


三类芯片,逐年飞跃


在黄仁勋看来,CPU和GPU以及负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元(DPU),将共同组成“未来计算的三大支柱”。


GTC2021上,除了推出首款CPU“炸圈”外,英伟达的DPU同样值得关注。“我们每年都会发布激动人心的新品。三类芯片,逐年飞跃,一个架构。”黄仁勋说,数据中心路线图包括CPU、GPU和DPU这三类芯片,而Grace和BlueField是其中必不可少的关键组成部分。


英伟达全新推出的BlueField-3 DPU包含220亿个晶体管,采用16个Arm A78 CPU核心、18M IOPs弹性块存储,加密速度是上一代的4倍,并完全向下兼容BlueField-2。


据悉,BlueField-2能够卸载相当于30个CPU核的工作负载,而BlueField-3实现了10倍的加速计算性能提升,能够替代300个CPU核,以400Gbps的速率对网络流量进行保护、卸载和加速。该处理器也是首款支持第五代PCIe总线并提供数据中心时间同步加速的DPU。


此外,黄仁勋还发布了英伟达新一代AI自动驾驶汽车处理器——NVIDIA DRIVE Atlan,其算力将达到1000TOPS,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。


黄仁勋提出,“对于汽车而言,更高的算力意味着更加智能化,开发者们也能让产品更快迭代。TOPS就是新的马力。”


该SoC采用下一代GPU的体系结构、新型Arm CPU内核、新深度学习和计算机视觉加速器,并内置为先进的网络、存储和安全服务的BlueField DPU,网络速度可达400Gbps。同时,这也是DRIVE平台首次集成DPU,通过Arm核为自动驾驶汽车带来数据中心级的网络。


除了NVIDIA Grace、BlueField-3 DPU、NVIDIA DRIVE Atlan这三款基于Arm IP打造的处理器外,黄仁勋还提到了AI-on-5G计算平台,这是一款专为边缘设计、将5G和AI相结合的新型计算平台,将采用NVIDIA Aerial软件开发套件与NVIDIA BlueField-2 A100,将GPU和CPU组合成“有史以来最先进的PCIE卡。”目前,富士通、谷歌云、Mavenir、Radisys和Wind River等合作伙伴都在开发适用于NVIDIA AI-on-5G平台的解决方案。


布局Arm生态


在完成Arm收购后,英伟达将打造完整的数据中心芯片产品线,虽然收购案悬而未决,但在本次GTC大会上,NVIDIA仍宣布了一系列与Arm处理器设计商的合作进展,包括将为亚马逊AWS Graviton2 CPU提供GPU加速、为科学和AI应用开发提供支持的全新HPC开发者套件、提升边缘视频分析和安全功能、打造新一类基于Arm并搭载NVIDIA RTX GPU的新款PC等。


从自研三类芯片到GPU合作伙伴,从云、高性能计算、边缘计算到PC,不难看出英伟达对于Arm生态的重视程度。


  • 为亚马逊AWS Graviton2 CPU提供GPU加速

2021年下半年,基于AWS Graviton2的Amazon EC2实例将与NVIDIA GPU相结合,在云端部署,可实现降低成本、支持更丰富的游戏串流体验、优化云上安卓游戏和人工智能推理、以更低成本提供更高的AI推理性能等优势。

  • 为科学和AI应用开发提供支持的全新HPC开发者套件

NVIDIA全新HPC开发者套件为超级计算机提供了一个高性能、高能效的平台,该平台结合了1个Ampere Altra CPU(包含80个Arm Neoverse核,运行频率高达3.3GHz)、双NVIDIA A100 GPU(每个GPU可提供312TFLOPS的FP16深度学习性能)、两个用于加速网络、存储和安全的NVIDIA BlueField-2 DPU。


  • 提升边缘视频分析和安全功能

NVIDIA正扩大与Marvell的合作,将基于Arm的OCTEON DPU与GPU相结合,加速AI工作负载,实现网络优化和安全。


  • 打造新一类基于Arm并搭载NVIDIA RTX GPU的新款PC

NVIDIA将与联发科合作,共同打造一个采用Arm核与NVIDIA显卡、支持Chromium、Linux和NVIDIA SDK的参考平台,将GPU的性能及先进的AI、光线追踪图形等技术带入Arm PC平台。


写在最后


黄仁勋在NVIDIA GTC2021上公布了多项最新成果与研发进展,首款数据中心CPU的发布,也宣告着英伟达数据中心产品线正式集齐了“未来计算的三大支柱”——CPU、GPU、DPU,从英伟达在Arm身上“下的功夫”便不难看出其在CPU领域的野心。


英伟达每年在GTC大会上发布的新品已经成为了行业发展的重要指向,而正如黄仁勋所说,“新时代的计算机需要新的芯片、新的系统架构、新的网络、新的软件和工具。”不知今天过后,芯片圈的风向要怎么变呢?
来源:物联网智库


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