近日，Nvidia召開(kāi)了秋季GTC并發(fā)布了一系列新的芯片和硬件。從GTC發(fā)布的產(chǎn)品來(lái)看，我們認(rèn)為Nvidia最近一系列的動(dòng)作都是在加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器市場(chǎng)的布局。雖然Nvidia占據(jù)了人工智能加數(shù)據(jù)中心的風(fēng)口，但是我們?nèi)匀徽J(rèn)為Nvidia在打入數(shù)據(jù)中心的道路上有不少挑戰(zhàn)需要克服。

Nvidia在數(shù)據(jù)中心的新產(chǎn)品：DPU

在GTC上，Nvidia著重介紹的一個(gè)產(chǎn)品是它在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的新產(chǎn)品：Data Processing Unit（數(shù)據(jù)處理器，DPU）。DPU把ARM處理器核、VLIW矢量計(jì)算引擎和智能網(wǎng)卡的功能集成在了一起，主要應(yīng)用在分布式存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域。

在數(shù)據(jù)中心的分布式計(jì)算中，存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)都需要大量的處理器資源。對(duì)于存儲(chǔ)，在數(shù)據(jù)中心中大量存儲(chǔ)是分布式的，每個(gè)服務(wù)器可以訪問(wèn)的存儲(chǔ)空間遠(yuǎn)遠(yuǎn)不僅限于本地的硬盤(pán)，這一方面大大增加了分布式存儲(chǔ)的靈活性，但是另一方面這類分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的訪問(wèn)會(huì)需要額外的軟件處理來(lái)完成，而傳統(tǒng)上這類分布式存儲(chǔ)的軟件處理會(huì)使用CPU來(lái)完成。

除了分布式存儲(chǔ)之外，數(shù)據(jù)中心服務(wù)器之間的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)也有一套底層軟件系統(tǒng)，這套軟件需要能完成網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)協(xié)議，除此之外還需要能跑一套數(shù)據(jù)中心必備的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)。傳統(tǒng)上，這些處理也會(huì)跑在CPU上，而隨著智能網(wǎng)卡（SmartNIC）的逐漸普及，智能網(wǎng)卡正在網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理方面緩慢地取代CPU。

Nvidia的DPU事實(shí)上可以看做是SmartNIC的增強(qiáng)版本，一方面加強(qiáng)了SmartNIC對(duì)于網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)安全的處理能力，另一方面整合并加強(qiáng)了分布式存儲(chǔ)的處理能力，從而讓DPU能在這兩個(gè)領(lǐng)域更多地替代CPU。

事實(shí)上，Nvidia這次著重介紹的DPU是由它于近年收購(gòu)的Mellanox內(nèi)部孵化的。該產(chǎn)品最初的定位就是增強(qiáng)型智能網(wǎng)卡，其第一代產(chǎn)品BlueShield 1已經(jīng)于去年發(fā)布了，只是由于是試水產(chǎn)品因此比較低調(diào)。Nvidia內(nèi)部應(yīng)該是看到了數(shù)據(jù)中心中網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)相關(guān)處理的機(jī)會(huì)，因此給第二代BlueShield項(xiàng)目?jī)A注了更多資源，同時(shí)也提出了DPU的概念。Nvidia這樣的操作有點(diǎn)像20多年前由它提出的GPU——在Nvidia提出GPU之前，大多數(shù)公司對(duì)于同類產(chǎn)品的概念一直是顯示加速卡，而Nvidia認(rèn)為顯示卡不僅僅是一種附屬于CPU的顯示加速，而且在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中能擔(dān)負(fù)起和CPU接近甚至更重要任務(wù)，因此提出了GPU的概念。這次Nvidia提出DPU這個(gè)新概念，可以看出Nvidia對(duì)于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的重視。而在未來(lái)，Nvidia計(jì)劃繼續(xù)推進(jìn)BlueShield DPU產(chǎn)品線，一方面增強(qiáng)其網(wǎng)絡(luò)互連處理能力，另一方面還計(jì)劃加強(qiáng)其AI處理能力，從另一個(gè)維度增加產(chǎn)品的功能性。

DPU+ARM是Nvidia替代中低端x86的切入點(diǎn)

自從Nvidia開(kāi)始收購(gòu)ARM之后，我們看到Nvidia已經(jīng)在多個(gè)場(chǎng)合顯示了其利用ARM處理器進(jìn)一步占領(lǐng)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器市場(chǎng)的決心，而DPU則是Nvidia最新的一個(gè)布局。

回顧Nvidia在數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的策略，最初Nvidia的立足點(diǎn)在于其在人工智能領(lǐng)域無(wú)與倫比的優(yōu)勢(shì)，其GPU配合CUDA生態(tài)成功地抓住了數(shù)據(jù)中心最大的增量市場(chǎng)，即人工智能計(jì)算。

而在此之后，Nvidia顯然已經(jīng)不滿足于抓住增量市場(chǎng)，更希望能切入數(shù)據(jù)中心的存量市場(chǎng)，即設(shè)法用自己的芯片產(chǎn)品去取代Intel（以及AMD）主導(dǎo)的x86 CPU。目前，唯一能與x86 CPU性能和生態(tài)屬于同一數(shù)量級(jí)的唯有ARM，而這也是Nvidia決定收購(gòu)ARM的重要原因。一旦Nvidia正式完成收購(gòu)ARM，那么集成了ARM核的DPU將成為Nvidia打入數(shù)據(jù)中心存量市場(chǎng)取代x86 CPU的第一個(gè)切入點(diǎn)。如前所述，傳統(tǒng)上會(huì)使用低端x86處理器來(lái)完成數(shù)據(jù)中心中網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理、網(wǎng)絡(luò)安全和存儲(chǔ)控制等任務(wù)，而使用DPU之后，就不再需要再使用CPU來(lái)處理這些任務(wù)了。從另一個(gè)角度來(lái)看，事實(shí)上就是Nvidia的DPU在數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理、網(wǎng)絡(luò)安全和存儲(chǔ)控制市場(chǎng)取代了低端x86 CPU。

事實(shí)上，Nvidia選擇使用DPU來(lái)打這個(gè)市場(chǎng)，而不是推出ARM核直接和低端x86 CPU競(jìng)爭(zhēng)是一個(gè)明智之舉。首先，智能網(wǎng)卡和智能存儲(chǔ)領(lǐng)域CPU逐漸被取代是大勢(shì)所趨，Nvidia在這個(gè)領(lǐng)域同時(shí)也有Mellanox的技術(shù)積累，可以說(shuō)是順勢(shì)而為。此外，DPU在網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)領(lǐng)域從概念上來(lái)說(shuō)是CPU的下一代產(chǎn)品，所以說(shuō)雖然DPU中的ARM核性能未必比同一代對(duì)標(biāo)的低端x86 CPU更強(qiáng)，但是整體來(lái)說(shuō)由于在DPU SoC上集成了專用的處理加速模塊，因此總體性能一定是超過(guò)x86 CPU的。因此，Nvidia雖然第一步想要取代的是低端x86 CPU，但是其推出的對(duì)標(biāo)產(chǎn)品并不低端，這從市場(chǎng)定位上來(lái)說(shuō)也很討巧。

Nvidia在中高端數(shù)據(jù)中心處理器市場(chǎng)仍然面臨挑戰(zhàn)

DPU為Nvidia替代低端x86 CPU打開(kāi)了道路，但是在中高端數(shù)據(jù)中心處理器市場(chǎng)，Nvidia如何把握市場(chǎng)仍然是一個(gè)未知數(shù)，也面臨不少挑戰(zhàn)。

首先，在中高端市場(chǎng)，目前Nvidia的GPU和x86處理器是標(biāo)準(zhǔn)配置，或者說(shuō)Nvidia的產(chǎn)品和x86處理器仍然處于互補(bǔ)的關(guān)系。如果想要完全吃下高端市場(chǎng)，即使用Nvidia的GPU加Nvidia基于ARM架構(gòu)的處理器做高端服務(wù)器，目前來(lái)看還需要在ARM處理器的性能上更進(jìn)一步。我們知道，ARM基于RISC的架構(gòu)能占領(lǐng)移動(dòng)市場(chǎng)主要是依靠能效比，而在服務(wù)器市場(chǎng)，尤其是高端服務(wù)器市場(chǎng)，能效比的重要程度較弱，主要還是需要看性能。從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，Intel和AMD在高性能服務(wù)器處理器領(lǐng)域一直是領(lǐng)導(dǎo)者，也有數(shù)十年的經(jīng)驗(yàn)積累，而ARM架構(gòu)做高性能處理器的時(shí)間并不久，而直到今天基于ARM架構(gòu)尚沒(méi)有公開(kāi)發(fā)售且成功的服務(wù)器端高性能處理器。當(dāng)然，隨著未來(lái)人工智能重要性提升，或許在一些應(yīng)用場(chǎng)景GPU比起CPU來(lái)說(shuō)要更重要，Nvidia因此可以推出圍繞人工智能的GPU+ARM處理器中高端服務(wù)器產(chǎn)品，但是這樣的搭配能實(shí)現(xiàn)多高的性能尚不清楚，而且很明顯如果ARM處理器的性能相比x86越弱，那么這樣組合的服務(wù)器的使用場(chǎng)景就越狹窄。

除此之外，Nvidia在中高端數(shù)據(jù)中心處理器可能遇到的另一個(gè)挑戰(zhàn)是客戶自研芯片。亞馬遜為AWS已經(jīng)發(fā)布了基于ARM核的自研處理器Graviton。云提供商對(duì)于自身的需求最清楚，因此自研芯片非常合乎情理，而且有機(jī)會(huì)能為自身的云服務(wù)提供差異化競(jìng)爭(zhēng)的能力。如果谷歌等其它云服務(wù)商也跟進(jìn)使用ARM架構(gòu)自研芯片，那么這些云廠商就會(huì)成為Nvidia的客戶同時(shí)也是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。Nvidia如何在客戶自研芯片和x86之間找到一個(gè)中高端服務(wù)器處理器的切入點(diǎn)，我們還需拭目以待。
責(zé)任編輯:tzh