小橙子姐姐2024年11月13日发布:老黄你变了!英伟达已经不再只专注于游戏
⭐发布日期:2024年11月13日 | 来源:小橙子姐姐
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Nvidia已经不再只专注于游戏。可以肯定的是,他们虽然继续开发一些性能最佳的游戏图形芯片,并托管名为GeForce Now的全球基于云的游戏服务。但是,如果您放眼看,回顾一下公司提供的所有产品,它的范围将比以往任何时候都大得多。CEO黄仁勋在本周的GTC主题演讲中指出了这一点。用他的话说,“ Nvidia现在是一家全栈计算公司。”
Nvidia的目标范围在过去几年中变得越来越广泛,具有讽刺意味的是,在GTC 2021(GPU技术会议)上讨论的关于非GPU芯片的新闻可能与GPU的新闻一样多。
在新的代号为“ Grace”的基于5nm Arm的CPU,扩大了对Mellanox的收购而创建的DPU系列,其汽车芯片和平台的新增功能以及对量子计算,5G数据处理等的讨论之间,该公司正在达成目标到计算领域的更广阔的领域。
当然,还有许多新的GPU和与GPU相关的公告,包括许多基于云的,基于AI的新GPU驱动的GPU软件和服务,这是不容忽视的。
值得称赞的是,Nvidia多年来一直在扩展GPU的应用范围。它对机器学习,深度神经网络和其他复杂的AI模型的影响已得到充分证明,在今年的展会上,该公司继续扩大这一范围。Nvidia特别强调了其针对企业的努力,提供了一系列预构建的AI模型,公司可以更轻松地为各种应用程序进行部署。例如,先前宣布的Jarvis对话式AI工具现已普遍可用,企业可以使用它来构建自动化的客户服务工具。
对于企业来说,以GPU为重点的应用程序令人印象深刻,GTC引起的重大新闻(以及一些最大的困惑)来自该公司将战略转移到三种不同类型的芯片上:GPU,DPU和CPU。
新近推出的Maxine项目旨在提高低带宽连接上的视频质量,并执行自动转录和实时翻译,这是许多协作工具所具有的及时和实用功能,但可以通过与Nvidia基于云的集成来增强,人工智能驱动的工具。该公司还与VMware一起发布了重要公告,指出Nvidia的AI工具和平台现在除了专用的裸机硬件之外,还可以在虚拟化的VMWare环境中运行。乍一看似乎很平凡,但是对于许多在VMware上运行很大一部分工作负载的企业来说,这实际上是至关重要的发展。
对于企业来说,以GPU为重点的应用程序令人印象深刻,GTC引起的重大新闻(以及一些最大的困惑)来自该公司将战略转移到三种不同类型的芯片上:GPU,DPU和CPU。Huang首席执行官用一张幻灯片巧妙地总结了这种方法,该幻灯片显示了到2025年的三种不同芯片生产线的路线图,着重强调了每条芯片每几年将如何获得更新,但是起点不同,从而使该公司拥有一个(有时是两个) ),每年都有重大的建筑进步。
代号为BlueField的DPU生产线建立在Nvidia去年4月收购Mellanox时获得的高速网络技术的基础上。BlueField系列芯片专门针对数据中心,HPC(高性能计算)和云计算应用程序,是加速现代基于Web的应用程序性能的理想选择。
由于将这些应用程序划分为多个较小的容器,这些容器通常在多个物理服务器上运行,因此它们高度依赖于数据中心计算机架之间通常所谓的“东西向”流量。然而,重要的是,这些相同的软件开发原理正被用于包括汽车在内的越来越广泛的应用中,这有助于解释为什么最新一代的汽车SoC(代号为Atlan,下文讨论)为何在其设计中包括BlueField内核。
毫无疑问,产生最大争议的新CPU产品线是一个基于Arm的设计代号,名称为Grace(对于计算先驱Grace Hopper,这是Nvidia的经典举动)。尽管许多初步报告表明这是与Intel和AMD x86服务器CPU相比具有竞争力的产品,但事实是Grace的最初实现目标仅适用于HPC和其他基于AI模型的巨大工作负载。它不是通用的CPU设计。尽管如此,在Nvidia最初针对Grace的高级,非常苛刻且占用大量内存的AI应用程序中,它解决了将GPU连接到系统内存的速度比传统x86架构快得多的关键问题。显然,这不是每个组织都可以利用的应用程序,
当然,造成这种混乱的部分原因是Nvidia目前正在尝试购买Arm,因此两者之间的任何联系都必然会加剧。另外,Nvidia确实展示了一系列不同的应用程序,正在努力将其IP与基于Arm的产品相结合,包括使用Amazon AWS的AWS Graviton进行云计算,结合Ampere的通用Altra服务器CPU,5G网络基础设施以及采用Marvell的Octeon,以及装有联发科技MT819x SoC的PC。
与下一代BlueField DPU内核一样,新的Atlan汽车SoC图集成了“ Grace Next” CPU内核,从而产生了更多的猜测。谈到这一点,英伟达还在GTC上重点介绍了许多与汽车相关的公告。
该公司的下一代汽车平台的代号为Orin,预计将于明年开始在梅赛德斯-奔驰,沃尔沃,现代和奥迪等大型公司的车辆上亮相。该公司还发布了Orin中央计算机,该计算机可以虚拟化一个芯片以运行四个不同的应用程序,包括仪表盘,信息娱乐系统,乘客交互和监视以及具有置信度视图的自动驾驶和辅助驾驶功能-可视化显示该车的计算机正在查看,旨在让乘客对它的正常运行充满信心。该公司还首次推出了他们的第八代Hyperion自动驾驶汽车(AV)平台,该平台集成了多个Orin芯片,图像传感器,雷达,激光雷达和公司最新的AV软件。
一种新的芯片-前面提到的Atlan-计划于2025年到货。尽管许多人可能会认为提前多年发布是过分的,但在汽车行业这是相对标准的做法,通常他们会提前三年在汽车上工作。他们的介绍。
Atlan还是第一个将Nvidia的所有三种核心芯片架构(GPU,DPU和CPU)包含在单个半导体设计中的Nvidia产品。
Atlan在许多层面上都很吸引人,其中最重要的一个事实是,它有望使Orin(2022年问世)的计算能力翻两番,达到1000 TOPS(每秒百万次运算)的速度。如前所述,Atlan还是第一个将Nvidia的所有三种核心芯片架构(GPU,DPU和CPU)包含在单个半导体设计中的Nvidia产品。
细节仍然含糊不清,但是当前每种架构的下一代都有望成为Atlan的一部分,这有可能成为该公司扩展机遇的典范,也是即将发布的汽车技术精湛的典范。在那个时代。无论哪种方式,Atlan绝对是值得关注的东西。
总而言之,英伟达在GTC上展示了广泛而令人印象深刻的故事。直到现在,我甚至都没有提到其用于3D协作的Omniverse平台,类似于DGX超级计算机的硬件平台以及该公司发布的许多其他公告。单列中没有太多内容可以覆盖。但是,这很明显。英伟达显然将重点放在比以往任何时候都广泛的机会上。
尽管游戏迷可能对他们缺乏新闻感到失望,但是任何考虑到计算机未来的人都会对Nvidia所展示的内容印象深刻。游戏和GPU似乎仅仅是开始。
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小樱悦子
2秒前:它对机器学习,深度神经网络和其他复杂的AI模型的影响已得到充分证明,在今年的展会上,该公司继续扩大这一范围。
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长谷优里奈
5秒前:游戏和GPU似乎仅仅是开始。
IP:18.10.7.*
李骏杰
1秒前:该公司还发布了Orin中央计算机,该计算机可以虚拟化一个芯片以运行四个不同的应用程序,包括仪表盘,信息娱乐系统,乘客交互和监视以及具有置信度视图的自动驾驶和辅助驾驶功能-可视化显示该车的计算机正在查看,旨在让乘客对它的正常运行充满信心。
IP:70.54.3.*
中島葵
2秒前:由于将这些应用程序划分为多个较小的容器,这些容器通常在多个物理服务器上运行,因此它们高度依赖于数据中心计算机架之间通常所谓的“东西向”流量。
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Birkin
9秒前:无论哪种方式,Atlan绝对是值得关注的东西。
IP:97.41.8.*