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Google、英特尔以“芯”尬场 欲与NVIDIA一较高下

2017-07-22 09:23

来源: 论恒
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导读: 绘图芯片大厂NVIDIA近来成了镁光灯的焦点所在,尽管该公司业已致力于绘图处理器(GPU)加速运算超过10来年有余,但直到1年前,科技业界才真正转而聚焦在这股运算趋势上。在此之前,业界仰赖的是通用型的微处理器,也就是由英特尔(Intel)的芯片所主导……

绘图芯片大厂NVIDIA近来成了镁光灯的焦点所在,尽管该公司业已致力于绘图处理器(GPU)加速运算超过10来年有余,但直到1年前,科技业界才真正转而聚焦在这股运算趋势上。在此之前,业界仰赖的是通用型的微处理器,也就是由英特尔(Intel)的芯片所主导,然而,随著摩尔定律减缓,资料中心亟需替代方案好进一步改善其运算效能。

相较于英特尔,NVIDIA另辟蹊径、采取了完全不一样的途径,与其单独仰赖晶体管倍增的摩尔定律,NVIDIA开发出一整套系统,藉此在不同层次上提供先进运算,包括了处理器架构、系统软件、算法以及应用等。虽然NVIDIA的老本行电竞领域正观察到强劲的市场增长,但受惠于人工智能(AI)革命所驱动的资料中心爆炸性成长,更是NVIDIA让人另眼相看之处。

NVIDIA的GPU加速器从HPC扩张到云端服务领域

NVIDIA从5年前开始便替旗下GPU探索通用型GPU的商机所在,这乃是着眼于GPU具有远比CPU来得更快的运算能力。这些GPU先前则为了试行先进模拟被用在高效能运算(high-performance computing;HPC)系统上,这些HPC系统通常用在预测性模型上,藉此解决复杂的问题,该系统能够快速处理大量资料。

根据NVIDIA旗下资深副总裁Shankar Trivedi表示,1颗以Pascal架构为基础的Tesla P100 GPU平台便足以取代掉19个机架的纯CPU服务器系统,预计可以节省1,300万美元的成本,而且这样的成本撙节还不仅仅来自于服务器数量的减少,更可以减少功耗与节省空间,对客户而言均省下相当的负担。

GPU加速器所掀起的风潮促使了众多的高效能运算中心争相采用AI,虽然大多数业者选择NVIDIA的GPU作为加速器之用,但也有部分业者导入赛灵思(Xilinx)或英特尔旗下Altera的FPGA芯片作为加速器之用。随后到了2016年,GPU的使用也扩张到HPC以外的云端服务供应商与企业端,而NVIDIA的资料中心部门营收也因此呈现每季3级跳、超过4亿美元规模。

从财报资料来看,过去4年来,NVIDIA的电竞游戏部门已经增长高达40%,在此同时,随著PC电竞需求的增长,该公司也主导著高阶GPU市场。同样地,在资料中心市场方面,也观察到类似的趋势,随著云端服务供应业者逐渐采用GPU应用在AI任务上例如影像辨识或语音辨识等,GPU加速运算市场需求从2017会计年度起开始攀升,越来越多的领域采用GPU作为其AI解决方案,而NVIDIA正是这领域的领先者。

NVIDIA的资料中心部门营收在2018会计年度第1季年增186%、季增38%达到4.09亿美元规模,使得资料中心部门对于公司的营收贡献度仅仅亚于电竞游戏部门,成为NVIDIA旗下第二大部门,预估长期而言该部门贡献度可望提升至30%。先前使用英特尔FPGA芯片加速器的微软(Microsoft),近来也采购NVIDIA的Tesla P100和P40 GPU作为其Azure云端平台加速运算之用。

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