NVIDIA黃仁勳發佈首款Arm架構處理器Grace，破天荒攜手聯發科合作新筆電
資料來源：https://www.sohu.com/a/460410492_115978
NVIDIA黃仁勳發佈首款Arm架構處理器Grace，破天荒攜手聯發科合作新筆電
NVIDIA在年度大會GTC中推出首款Arm架構CPU「Grace」，強調要將Arm架構晶片擴及雲端及邊緣運算、超級運算、個人電腦及自動化系統等領域
#GTC21 推出新一代資料處理器 BlueField-3 DPU，為軟體開發打造全新電腦！
BlueField 系列為資料中心帶來：零信任的安全架構，保護從中心到邊緣的安全
高效能的儲存空間
為 AI 工作負載提供高達 400 GB/秒 的連線能力
利用軟體定義的基礎架構 SDK- DOCA 1.0 輕鬆運行應用程式開發
打造高效率、高效能、零信任的資料中心已不是夢想，更多精彩技術，只在 GTC 2021。
今日淩晨，一年一度影響人工智慧及高性能計算技術盛會NVIDIA GTC如期而至，這是GTC大會繼去年後第二次線上上舉行。
NVIDIA（英偉達）創始人黃仁勳依然穿著拉風的皮衣，在自家廚房舉辦發佈會。可以明顯看到，老黃的頭髮更白了，也更長了。
去年NVIDIA重磅發佈旗艦A100 GPU以及一系列伺服器、集群、超算，轟動整個人工智慧領域，如今，老黃帶著一系列軟硬體新品高調回歸。
萬萬沒想到，這一次，全球GPU霸主NVIDIA推出了一款基於Arm的資料中心CPU！
在宣佈400億美元收購Arm的6個月後，NVIDIA連發三款基於Arm IP打造的處理器，包括全球首款專為TB級加速計算而設計的CPU NVIDIA
Grace、全新BlueField-3 DPU，以及業界首款1000TOPS算力的自動駕駛汽車SoC。
“我們每年都會發佈激動人心的新品。三類晶片，逐年飛躍，一個架構。”黃仁勳說，資料中心路線圖包括CPU、GPU和DPU這三類晶片，而Grace和BlueField是其中必不可少的關鍵組成部分。每個晶片架構歷經兩年的打磨週期（週期內可能出現轉變），一年專注於x86平臺，另一年專注於
Arm 平臺。
此外，NVIDIA還公佈了與亞馬遜AWS、Ampere Computing、聯發科和Marvell等基於Arm的CPU平臺的合作夥伴關係。
在軟體方面，超大規模語言模型訓練與推理問答引擎Megatron、即時對話式AI平臺Jarvis、AI網路安全框架Morpheus、Omniverse企業版、由GPU加速的量子電路類比框架CuQuantum等一系列最新進展首次揭曉。
顯然，面向資料中心異構計算的新天地，NVIDIA正集合軟硬體技術優勢，打出高調的組合拳。
一、3款自研Arm芯：首顆資料中心CPU落地全球最快AI超算
此次發佈會令人最印象深刻的，就是NVIDIA在助推Arm生態方面不遺餘力，從自研CPU、DPU、自動駕駛處理器到GPU的合作夥伴，從雲、高性能計算、邊緣計算到PC，無處不Arm。
先來看下這次發佈的五款硬體新品：
1、首顆資料中心CPU：落地全球最快AI超算
黃仁勳宣佈的第一個重磅新品，是一款專為大規模人工智慧和高性能計算應用而設計的CPU——NVIDIA Grace。
絕大多數的資料中心仍將繼續使用現有的CPU，而Grace主要將用於計算領域的細分市場，預計將於2023年可供貨。
由於超大規模的模型很難完全放進GPU記憶體，如果存儲在系統記憶體，訪問速度則會大大受限，這款CPU的問世主要即是為了解決這一瓶頸。
NVIDIA Grace以發明了世界上第一個編譯器、被稱為“電腦軟體工程第一夫人”的先驅電腦科學家Grace Hopper命名，具體有3點創新進步：
（1）內置下一代Arm Neoverse內核，每個CPU能在SPECrate2017_int_base基準測試中分數超過300分；
（2）採用第四代NVIDIA
NVLink，從CPU到GPU連接速度超過900GB/s，達到相當於目前伺服器14倍的帶寬；從CPU到CPU的速度超過600GB/s。
（3）擁有最高的記憶體帶寬，採用的新記憶體LPDDR5x技術，帶寬是LPDDR4的兩倍，能源效率提高了10倍，能提供更多計算能力。
明年將有兩台性能強大的AI超級電腦面世，都將採用NVIDIA Grace，據稱其與NVIDIA GPU緊密結合，性能將比目前最先進的NVIDIA
DGX系統（在x86 CPU上運行）高出10倍。
這兩台AI超算中，瑞士國家計算中心（CSCS）正在打造一個算力可達20Exaflops的系統，美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National
Laboratory）也將為其研究人員配備新AI超算。
2、Bluefield-3 DPU：220億電晶體
在黃仁勳看來，負責在資料中心傳輸和處理資料的資料處理單元（DPU），正與CPU、GPU共同組成“未來計算的三大支柱”。
NVIDIA全新BlueField-3 DPU包含220億個電晶體，採用16個Arm A78 CPU核心、18M
IOPs彈性塊存儲，加密速度是上一代的4倍，並完全向下相容BlueField-2。
BlueField-2能夠卸載相當於30個CPU核的工作負載，而BlueField-3實現了10倍的加速計算性能提升，能夠替代300個CPU核，以400Gbps的速率，對網路流量進行保護、卸載和加速。該處理器也是首款支援第五代PCIe匯流排並提供資料中心時間同步加速的DPU。
BlueField-3通過NVIDIA DOCA（集資料中心於晶片的架構）軟體發展包為開發者提供一個完整、開放的軟體平臺，開發在BlueField
DPU上開發軟體定義和硬體加速的網路、存儲、安全和管理等應用。DOCA已於今日發佈並提供下載。
新一代BlueField-3 DPU預計將於2022年第一季度發佈樣品，第四代BlueField
DPU將包含640個電晶體，算力達1000TOPS，網路速率達800Gbps。
3、車輪上的資料中心：業界率先達成1000TOPS
NVIDIA DRIVE
Atlan是新一代AI自動駕駛汽車處理器，算力將達到1000TOPS，約是上一代Orin處理器的4倍，超過了大多數L5無人駕駛計程車的總計算能力。
這是DRIVE平臺首次集成DPU，通過Arm核為自動駕駛汽車帶來資料中心級的網路，致力於應用到2025年的車型。
該SoC採用下一代GPU的體系結構、新型Arm CPU內核、新深度學習和電腦視覺加速器，並內置為先進的網路、存儲和安全服務的BlueField
DPU，網路速度可達400Gbps。
黃仁勳誇讚說：“Atlan集NVIDIA在AI、汽車、機器人、安全和BlueField安全資料中心領域的所有技術之大成，堪稱一項技術奇跡。”
4、便捷式AI資料中心和DGX SuperPod雙升級
黃仁勳還宣佈升級NVIDIA專為工作組打造的“可擕式AI資料中心”NVIDIA DGX
Station，以及NVIDIA專為密集型AI研發打造的AI資料中心產品NVIDIA DGX SuperPod。
全新DGX Station 320G借助320GB超快速HBM2e連接至4個NVIDIA A100
GPU，記憶體帶寬達到每秒8TB。然而，僅需將其插入普通的壁裝電源插座即可使用，耗電量只有1500W。
黃仁勳說，達到這種性能的CPU集群成本約為100萬美元，而DGX Station僅需14.9萬美元。
DGX SuperPOD使用全新80GB NVIDIA
A100，將其HBM2e記憶體提升至90TB，實現2.2EB/s的總帶寬。要實現如此的帶寬，需要11000台CPU伺服器，大約相當於有250個機櫃的資料中心，比SuperPOD多15倍。
目前它已經升級至採用NVIDIA BlueField-2，且NVIDIA如今還為該產品提供配套的NVIDIA Base Command DGX管理和編排工具。
5、Aerial A100：5G+AI的新型邊緣計算平臺
黃仁勳還提到了NVIDIA的AI-on-5G計算平臺，這是一款專為邊緣設計、將5G和AI相結合的新型計算平臺。該平臺將採用NVIDIA
Aerial軟體發展套件與NVIDIA BlueField-2 A100，將GPU和CPU組合成“有史以來最先進的PCIE卡。”
富士通、穀歌雲、Mavenir、Radisys和Wind River等合作夥伴都在開發適用於NVIDIA AI-on-5G平臺的解決方案。
二、協作亞馬遜自研CPU支援雲服務，打造Arm+GPU新PC
除了推出基於Arm的CPU外，NVIDIA還宣佈一系列與Arm處理器設計商的合作進展，包括將為亞馬遜AWS Graviton2
CPU提供GPU加速、為科學和AI應用開發提供支援的全新HPC開發者套件、提升邊緣視頻分析和安全功能、打造新一類基於Arm並搭載NVIDIA RTX
GPU的新款PC等。
這些舉動反映出無論是市場還是NVIDIA自身，對基於Arm的解決方案的興趣已經超出移動領域。
1、NVIDIA GPU搭配亞馬遜自研CPU賦能雲服務
2021年下半年，基於亞馬遜雲科學（AWS）自研伺服器處理器AWS Graviton2的Amazon EC2實例將與NVIDIA GPU相結合，在雲端部署。
這一新組合將實現降低成本、支援更豐富的遊戲串流體驗、優化雲上安卓遊戲和人工智慧推理、以更低成本提供更高的AI推理性能等優勢。
黃仁勳說：“我們致力於將Arm生態系統擴展到移動和嵌入式系統以外的市場，而今日宣佈的新合作夥伴，正是我們邁出的第一步。”
2、新HPC開發者套件，支援科學和AI應用開發
為了更好地支援科學和AI應用開發，面向高性能計算領域，NVIDIA推出了全新HPC開發者套件。
NVIDIA全新HPC開發者套件為超級電腦提供了一個高性能、高能效的平臺，該平臺結合了1個Ampere Altra CPU（包含80個Arm
Neoverse核，運行頻率高達3.3GHz）、雙NVIDIA A100
GPU（每個GPU可提供312TFLOPS的FP16深度學習性能）、兩個用於加速網路、存儲和安全的NVIDIA BlueField-2 DPU。
該開發者套件包含一套NVIDIA編譯器、庫和工具，可用於創建HPC和AI應用，以及將其遷移到GPU加速的Arm計算系統中，將於2021年第三季度上市，多家頂尖研究機構已率先展開部署。
3、加速邊緣安全功能，打造由GPU驅動的新PC
今天NVIDIA還宣佈了提升邊緣視頻分析和安全功能、打造新一類基於Arm並搭載NVIDIA RTX GPU的新款PC等進展。
在邊緣計算領域，NVIDIA正擴大與Marvell的合作，將基於Arm的OCTEON DPU與GPU相結合，加速AI工作負載，實現網路優化和安全。
在PC領域，NVIDIA與全球最大的基於Arm的SoC供應商之一聯發科合作，共同打造一個採用Arm核與NVIDIA顯卡、支持Chromium、Linux和NVIDIA
SDK的參考平臺，將GPU的性能及先進的AI、光線追蹤圖形等技術帶入Arm PC平臺。
此外，NVIDIA也正與富士通、SiPearl等其他合作夥伴共同致力於擴展Arm生態系統。
三、更多AI平臺落地，首秀量子電路類比框架
NVIDIA在去年推出了一個機架比肩AI資料中心的AI系統DGX A100、AI算力高達700 PFLOPS的集群DGX
SuperPOD、千萬億級工作組伺服器DGX Station A100。
面向AI應用需求，NVIDIA已經提供Megatron、Jarvis、Merlin、Maxine、Isaac、Metropolis、Clara和DRIVE、以及各種可使用TAO進行定制化的預訓練模型。
今天，NVIDIA進一步強化企業計算服務，不僅推出大型語言模型訓練與推理問答引擎、宣佈對話式AI平臺最新落地進展，還展示了其量子電路類比框架。
1、NVIDIA EGX：擴大認證伺服器生態系統
為進一步實現AI民主化，黃仁勳發佈了來自頂尖製造商的新系列NVIDIA認證系統，即大容量企業級伺服器，現已通過認證。
這一系統可運行NVIDIA AI Enterprise軟體套件，該套件得到了全球應用最廣泛的計算虛擬化平臺——VMware vSphere 7的獨家認證。
NVIDIA今日推出多款新系統，以擴大NVIDIA認證伺服器生態系統。這些新系統配備用於主流AI和資料分析的NVIDIA A30
GPU，以及用於AI圖形、虛擬工作站以及混合計算和圖形工作負載的NVIDIA A10 GPU。
2、Megatron：超大型語言模型訓練與推理
黃仁勳發佈了用於訓練Transformers的超大語言模型的NVIDIA Megatron Triton推理伺服器。
Transformers已幫助開發者在自然語言處理領域取得了突破性進展，能夠生成文檔摘要、將電子郵件中的短語補充完整、對測驗進行評分、生成體育賽事現場評論、甚至生成代碼。
使用Megatron Triton的DGX A100能在1秒內做出回應，可同時支持16項查詢，而雙插座CPU伺服器支援1條問詢就超過了1分鐘。
3、Jarvis：即時對話式AI平臺現可使用
Jarvis是一個基於NVIDIA
GPU提供即時性能的靈活、多模態對話式AI服務應用框架，可幫助開發者輕鬆實現即時語音識別、轉錄、摘要、翻譯、封閉式字幕、虛擬助手、聊天機器人等功能。
現在，NVIDIA已經是一個生產就緒、現已可用的端到端對話式AI模型，企業可基於自身資料和特定需求對模型做進一步的微調，並使用NGC實現在雲或邊緣快速部署定制化語言型AI服務。
為幫助客戶將自身專業知識應用於AI領域，黃仁勳還宣佈推出NVIDIA
TAO，其可以運用客戶和合作夥伴的資料，對NVIDIA預訓練模型進行微調和適配，同時保護資料隱私。
4、Morpheus：AI網路安全應用框架
為了保障現代化資料中心的安全，黃仁勳宣佈推出基於NVIDIA GPU、BlueField
DPU、Net-Q網路遙測軟體和EGX的新型AI框架而構建的NVIDIA
Morpheus資料中心安全平臺，能夠對完整的資料包進行即時檢測、預防安全威脅，現可搶先試用。
作為一個基於AI的雲原生網路安全框架，NVIDIA
Morpheus通過在邊緣和AI技術的結合，利用即時的遙測、策略執行及操作，可以在不犧牲成本和性能的情況下分析更多的安全資料，識別、捕捉和應對以往無法識別的威脅和異常情況，如未加密敏感資料的洩露、網路釣魚攻擊和惡意軟體。
Morpheus與BlueField
DPU相結合，使網路中的每個計算節點都成為邊緣網路防禦感測器，企業無需複製資料，也能夠以線速分析每個資料包。相比之下，傳統的AI安全工具通常只能採樣5%左右的網路流量資料，因此威脅檢測演算法並非基於完整的模型。
同步推出的BlueField-3可為NVIDIA
Morpheus提供即時的網路視覺化、網路威脅的檢測與回應、以及監控、遙測和代理服務。開發者還能夠在現有IP投資的基礎上，使用深度學習模型來創建自己的Morpheus
AI功能。
5、CuQuantum：量子電路類比框架
為加快有賴於量子位（或量子比特，能作為單個的0或1存在，也可以同時作為二者存在）的量子計算研究，黃仁勳推出了cuQuantum，為量子電路模擬器提供加速。
這是專為類比量子電路而設計的加速庫，適用于張量網路求解器和狀態向量求解器，經過優化後，可以擴展到大GPU顯存、多個GPU和多個DGX節點。
運行cuQuantum基準測試時，狀態向量類比在雙CPU伺服器上需要10天，但在DGX
A100上只需2小時，DGX上的cuQuantum可以高效模擬10倍的量子位，從而助力研究人員設計出更完善的量子電腦。
四、公佈自動駕駛新平臺，擴大與沃爾沃合作
自動駕駛汽車（AV，Autonomous
vehicles）是NVIDIA近年來極其重視的賽道之一。除了前文提及的1000TOPS自動駕駛處理器外，此次黃仁勳還推出了Hyperion 8
AV平臺，並宣佈沃爾沃汽車擴大與NVIDIA的合作。
NVIDIA Hyperion 8
AV平臺是一個先進的資料獲取、開發和測試平臺，包含參考感測器、自動駕駛汽車和中央電腦、3D地面真實資料記錄儀、網路以及所有必要的軟體。
沃爾沃汽車從2016年開始借助高性能且高能效的NVIDIA DRIVE的算力，基於NVIDIA DRIVE
Xavier，為新車型開發AI輔助駕駛功能，軟體則由沃爾沃汽車旗下的自動駕駛軟體發展公司Zenseact自主研發。
黃仁勳說，將於2022年投產的NVIDIA自動駕駛汽車計算系統級晶片NVIDIA DRIVE Orin，旨在成為汽車的中央電腦。
而沃爾沃汽車將為新一代汽車的自動駕駛電腦配備NVIDIA DRIVE Orin。
這意味著兩家公司的合作深入到更多軟體定義車型，首發就是將於2022年發佈的新一代XC90。
五、推出英偉達Omniverse企業版，賦能Drive SIM 2.0
黃仁勳強調說，NVIDIA是一家軟體平臺公司，並大力發展NVIDIA AI和將3D世界連接至共用虛擬世界的NVIDIA Omniverse。
NVIDIA
Omniverse是一款多GPU可擴展的雲原生平台，支持建模、佈局、著色、合成、渲染、動畫等一系列構建3D虛擬建模所需的功能，用於仿真、協作和自主機器訓練。
其特點還包括：具有高物理精度、能夠充分運用RTX即時路徑追蹤和DLSS、可以使用NVIDIA MDL模擬材料、可以使用NVIDIA
PhysX模擬物理學並且與NVIDIA AI完全集成。
黃仁勳提到：“Omniverse旨在創建共用虛擬3D世界，就像尼爾·斯蒂芬森在1990年代早期的小說《雪崩》中所描述的科幻虛擬空間那樣。”
去年12月，NVIDIA推出了Omniverse公測版本。自公測版發佈以來，建築、遊戲以及大型廣告公司等合作夥伴都將Omniverse運用到其工作中。
從今年夏季開始，NVIDIA將提供Omniverse企業授權許可。
黃仁勳還宣佈DRIVE Sim將於今年夏季開放供業界使用。他提到Omniverse中的DRIVE數位孿生是能夠與車隊中每一位工程師和每一輛車互聯的虛擬空間。
正如Omniverse能夠構建汽車生產工廠的數位孿生一樣，DRIVE Sim也可用於創建自動駕駛汽車的數位孿生，並將其用於自動駕駛汽車的開發。
此外，NVIDIA正與寶馬合作打造一個完全採用數位化設計的未來工廠，自始至終在Omniverse中進行類比，創建數位孿生，並讓機器人與人類協同工作開展運營。
結語：NVIDIA集齊“未來計算的三大支柱”
總體來看，NVIDIA今日公佈的多項成果與進展，為基於Arm的解決方案帶來更多可能性，NVIDIA這又打造硬體又優化軟體的勢頭，更加彰顯了其主導資料中心領域AI和HPC市場的決心，也為頗負盛名的GTC大會打出了響亮的頭炮。
此次GTC線上大會共超過10萬人註冊參會，共計將舉行1600多場技術演講。在接下來的5天內，3點陣圖靈獎得主、12位戈登-貝爾獎得主、10位奧斯卡獎得主，以及來自微軟、Arm、奧迪汽車、亞馬遜、通用電氣、微軟等企業的領導人均將在此次科技盛會上發表演講。
從最新一系列努力來看，NVIDIA身上早已貼上遠多於GPU巨頭的更多標籤，成為全棧計算平臺。首款資料中心CPU的發佈，也宣告著NVIDIA的異構計算佈局再添新的關鍵元件，資料中心產品線集齊CPU、GPU、DPU這“未來計算的三大支柱”。
NVIDIA正卯足了勁兒推進將GPU與Arm系CPU相結合的生態發展，這一切顯然還只是開始。