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英偉達推數(shù)據(jù)中心專用處理器DPU來取代英特爾的CPU

旺材芯片 ? 來源:雪球 ? 作者:雪球 ? 2020-10-12 10:02 ? 次閱讀
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10月6日消息,當(dāng)?shù)貢r間周一,英偉達(NVIDIA)在線上召開了GTC 2020大會,英偉達CEO黃仁勛再一次在自家的廚房發(fā)布了多款新的硬件產(chǎn)品,其中就包括全新的可軟件定義的數(shù)據(jù)中心專用處理器DPU(Data Processing Unit)及其生態(tài)產(chǎn)品路線圖,并且宣布將在服務(wù)器市場力推Arm架構(gòu),以期在利潤最豐厚的服務(wù)器處理器市場取得更大市場份額。

過去多年來,GPU芯片一直是英偉達的主打產(chǎn)品,并且被大量應(yīng)用在圖形處理等領(lǐng)域。但近年來,它們也被大量應(yīng)用于人工智能訓(xùn)練領(lǐng)域,幫助提高人工智能對于圖像識別等任務(wù)的速度。這些芯片通常安裝在英特爾中央處理器旁邊,幫助加速人工智能相關(guān)工作的計算。而現(xiàn)在,英偉達計劃通過全新的可軟件定義的數(shù)據(jù)中心專用處理器DPU來取代英特爾的CPU

黃仁勛表示:“數(shù)據(jù)中心已成為新型計算單元。在現(xiàn)代化、安全的加速數(shù)據(jù)中心中,DPU已成為其重要的組成部分。CPU、GPU和DPU的結(jié)合,可構(gòu)成完全可編程的單一AI計算單元,提供前所未有的安全性和算力。”

根據(jù)計劃,英偉達將在2021年,推出兩款DPU芯片:BlueField-2和BlueField-2X。

其中,BlueField-2集成了8顆64位Arm-Cortex A72內(nèi)核,擁有2個超長指令字(VLIW)加速引擎,集成NVIDIA Mellanox ConnectX-6 Dx NIC(智能網(wǎng)卡),可提供兩個100Gb/s的網(wǎng)絡(luò)通道,并加速關(guān)鍵的數(shù)據(jù)中心安全性、網(wǎng)絡(luò)和存儲任務(wù),其中包括隔離、信任根、密鑰管理、RDMA/RoCE、GPU Direct、彈性塊存儲、數(shù)據(jù)壓縮等。

據(jù)介紹,經(jīng)過優(yōu)化的BlueField-2 DPU可從CPU上卸載關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全任務(wù),使企業(yè)能夠?qū)⑵銲T基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)變?yōu)樽钕冗M的數(shù)據(jù)中心。此類數(shù)據(jù)中心可實現(xiàn)加速、具有完全可編程性,并具有“零信任”安全功能,防止數(shù)據(jù)泄露和網(wǎng)絡(luò)攻擊。

在性能方面,英偉達稱,一顆BlueField-2 DPU可以提供相當(dāng)于125顆x86 CPU處理器所能提供的數(shù)據(jù)中心服務(wù)。

值得一提的是,BlueField DPU脫胎于英偉達以69億美元收購的Mellanox公司時獲得的智能網(wǎng)絡(luò)芯片SmartNIC技術(shù),Mellanox其與Arm公司(英偉達已經(jīng)宣布以400億美元收購)的處理器IP結(jié)合,形成了BlueField IPU,兼顧了軟件定義解決方案的速度和靈活性,并且提高了安全性、加速了性能并改善了效率。第一代的BlueField IPU芯片已經(jīng)在2019年正式發(fā)布。BlueField-2 DPU則是似乎在Mellanox于今年3月宣布的BlueField-2 IPU 基礎(chǔ)上進化而來。

而后續(xù)將推出的BlueField-2X DPU將具備BlueField-2 DPU的全部關(guān)鍵特性。同時,還將可應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心安全、網(wǎng)絡(luò)和存儲任務(wù)的英偉達Ampere GPU集成在一個系統(tǒng)中,可采用AI進行實時安全分析,包括識別提示竊取機密的異常流量、線速加密流量分析、惡意活動的主機自檢、以及動態(tài)的安全編排自動化響應(yīng)(SOAR)。

英偉達企業(yè)計算負責(zé)人Manuvir Das表示,在BlueField-2X加入GPU就是為了人工智能應(yīng)用的加速。

據(jù)介紹,BlueField-2 DPU目前可提供樣品,預(yù)計2021年將在領(lǐng)先服務(wù)器制造商的新系統(tǒng)中使用。BlueField-2X DPU正在開發(fā)中,預(yù)計將在2021年上市。

隨后,在2022年,英偉達將推出BlueField-3及BlueField-3X,這些DPU都會與英偉達的GPU整合在一個系統(tǒng)當(dāng)中,不過在器件上仍然是分離的。而2023年推出BlueField-4,將會真正的以SoC的形式集成在一起,成為真正的片上數(shù)據(jù)中心處理器。

而在算力方面,英偉達表示,BlueField-4將是BlueField-2的600倍。英偉達喊出的這個數(shù)據(jù)聽起來真的是有些太“飄”了!

除了公布多款可軟件定義的數(shù)據(jù)中心專用DPU產(chǎn)品之外,英偉達還推出了基于DPU的軟件生態(tài)架構(gòu)DOCA(Data-Center-Infrastructure-On-A-Chip Architecture)。英偉達企業(yè)計算負責(zé)人Manuvir Das將DOCA比作服務(wù)器領(lǐng)域的CUDA(統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu))。

CUDA是一種由英偉達推出的通用并行計算架構(gòu),該架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計算問題。它包含了CUDA指令集架構(gòu)(ISA)以及GPU內(nèi)部的并行計算引擎。開發(fā)人員可以使用C語言來為CUDA架構(gòu)編寫程序。而CUDA架構(gòu)也正是英偉達近年來在GPU以及人工智能領(lǐng)域獲得成功的關(guān)鍵。

據(jù)介紹,英偉達全新推出的DOCA架構(gòu)基于開放的API,如用于數(shù)據(jù)包處理的P4,用于網(wǎng)絡(luò)的DPDK,用于存儲的SPDK,CUDA和英偉達AI。DOCA可以與主要的OS和虛擬機管理程序無縫兼容、集成,而為DOCA編寫的程序可以BlueField-2 DPU 以及未來所有版本上運行。

英偉達表示,包括華碩、源訊、戴爾技術(shù)、富士通、技嘉科技、新華三、浪潮、聯(lián)想、云達科技和超微等在內(nèi)的服務(wù)器廠商,都計劃將英偉達的DPU產(chǎn)品整合到自家的服務(wù)器產(chǎn)品之中。

此外,英偉達還在這次大會上推出了僅59美元的邊緣計算套件NVIDIA Jetson NANO,以及包括Omniverse、Maxine在內(nèi)的多款軟件工具,并宣布與葛蘭素史克共建英國史上最強大的超級計算機Cambridge-1。

從英偉達近年的布局來看,從傳統(tǒng)的GPU圖形處理器產(chǎn)品,轉(zhuǎn)向以CUDA架構(gòu)為基礎(chǔ)的人工智能計算產(chǎn)品,為英偉達帶來了巨大的成功。2019年英偉達斥資69億美元收購Mellanox正是為了進一步進軍數(shù)據(jù)中心市場做準(zhǔn)備。要知道Mellanox的太網(wǎng)產(chǎn)品和InfiniBand智能互連解決方案在數(shù)據(jù)中心市場擁有很大的市場份額。根據(jù)英偉達的說法,Mellanox的這些產(chǎn)品被用于世界上一半以上最快的超級計算機和許多領(lǐng)先的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。

今年英偉達再度斥資400億美元對Arm的收購,其真正的目的可能也正是為了在利潤豐厚的數(shù)據(jù)中心市場與英特爾進行正面競爭。

此次,全新的BlueField DPU和DOCA架構(gòu)的推出,則正是英偉達在數(shù)據(jù)中心市場對英特爾發(fā)起正面挑戰(zhàn)的開始。

值得注意的是,在宣布收購Arm之后,黃仁勛曾公開表示,英偉達“有可能”推出自己的Arm服務(wù)器CPU芯片。

在GTC 2020主題演講的最后,英偉達CEO黃仁勛強調(diào):“Arm是世界上最受歡迎的CPU,我們將共同向Arm生態(tài)系統(tǒng)提供NVIDIA加速器和人工智能計算技術(shù)。”

同時,黃仁勛宣布了一項推進Arm平臺的重大舉措,英偉達正在向以下三個方面進行投資:首先,英偉達將在GPU、網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全技術(shù)方面對合作伙伴Arm進行補充,打造完整的加速平臺;其次,NVIDIA正與Arm一同合作,為高性能計算、云端、邊緣和PC應(yīng)用開發(fā)平臺;第三,英偉達正在將NVIDIA AI和 NVIDIA RTX引擎遷移至Arm。

黃仁勛說:“今天,這些功能只能在X86上使用,但有了這些舉措,Arm平臺也將成為加速計算領(lǐng)域和人工智能計算領(lǐng)域的前沿!”

責(zé)任編輯人:CC

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原文標(biāo)題:關(guān)注 | 挑戰(zhàn)英特爾!英偉達推數(shù)據(jù)中心專用處理器:一顆DPU可替代125顆x86 CPU!

文章出處:【微信號:wc_ysj,微信公眾號:旺材芯片】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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