近日，Nvidia召開了秋季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)器可以訪問的存儲(chǔ)空間遠(yuǎn)遠(yuǎn)不僅限于本地的硬盤,，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)的訪問會(huì)需要額外的軟件處理來完成,，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,，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開始收購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ARM的重要原因。一旦Nvidia正式完成收購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來處理這些任務(wù)了。從另一個(gè)角度來看,，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)域從概念上來說是CPU的下一代產(chǎn)品，所以說雖然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),，但是整體來說由于在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)定位上來說也很討巧,。

　　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)上來說，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)尚沒有公開發(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來說要更重要,，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。