NVIDIA等國際大廠近期AI運算晶片發展這些亮點最吸睛

另Intel則在近期伺服器高階晶片Xeon產品發表會中，特別強調了晶片內建「資安加密」及「AI加速」兩類功能的提升。

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下次再說 免費試聽 立即購買 經濟日報 產業 AI微學習 NVIDIA等國際大廠近期AI運算晶片發展這些亮點最吸睛 國際大廠NVIDIA路透 本文共1565字 伺服器 AI Intel 記憶 上市 ', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', ' 00:00 2022/02/1418:00:54 AIdea人工智慧共創平台 國際大廠NVIDIA在2021GTC年會中，發表首次直接與車廠合作端到端自駕車方案應用外，也發表了兩個令人印象深刻的晶片亮點，可能改變未來伺服器設計的基本架構：ARM-basedCPU「Grace」及BlueField3DPU。

當初NVIDIA決定收購arm時，市場便猜測是否可能透過ARM-basedCPU，將該公司原有高速通訊協定(如NVlink)帶入伺服器架構，取代x86CPU而讓GPU運算能力更充分發揮，而「Grace」看來就是執行此項策略的代表產品。

在Keynote中NVIDIA提出如下圖右側的新基本架構，透過NVlink跟多個CPU直接與GPU相通互連，可使「從記憶體到GPU的傳輸速度」提升30倍以上，大幅改善運算執行速度。

過去NVlink也曾出現在IBM的Power系列伺服器中，可惜未被市場普遍接受；現搭配「Grace」及DDR5記憶體重新設計後，兩年內待Grace正式上市前，相信會有AI運算或高效能運算(HPC)客戶以此取代傳統伺服器的架構。

傳統x86CPU與GraceCPU伺服器的運算架構差異。

資料來源：NVIDIAGTC2021 另該公司新發表之BlueField3出現，也是為了從CPU中卸載、加速和分離資料處理、儲存運作和安全等服務，並提供適用工作負載且安全的加速架構，所開發之系列產品。

由下表中可看到NVIDIA未來理想高速運算伺服器晶片產品將以GPU為核心，但細分為CPU、DPU、GPU三類，希望翻傳伺服器設計以避免被x86CPU限制；各類晶片基本上以兩年為一單位開發，其中CPU與GPU發表時程穿插進行。

推薦 NvidiaCPU/DPU/GPU到2025年Roadmap。

資料來源：NVIDIAGTC2021 現在看來NVIDIA雖併購arm不成，依然可透過向arm支付專利授權費，取得其CPU架構設計與指令集內容，對NVIDIA日後藉arm打造伺服器/資料中心專用的CPU及DPU產品線不影響，但將限制NVIDIA對arm規格制定的話語權；例如可能無法將現有NVlink直接置入arm最新架構中，產品上市時間也無法較其他採用arm架構之競爭者更快。

但可預見該公司還是會投入大量資源，以持續強化GPU、CPU、DPU三位一體概念，擴展市場影響力。

目前NVIDIA在全球伺服器/資料中心GPU市場市佔率雖為壓倒性優勢，但今年起已出現對手Intel，以x86伺服器搭售剛進入市場的資料中心GPU產品PonteVecchio，將出現相當競爭。

另Intel則在近期伺服器高階晶片Xeon產品發表會中，特別強調了晶片內建「資安加密」及「AI加速」兩類功能的提升。

在「資安加密」上，傳統將加密功能放在操作系統中，易遭外界駭客攻擊；且加密有代價，通常會影響運算速度或需增加額外的伺服器來處理，新的SGX(SoftwareGuardExtensions)可直接在CPU晶片內部進行加密後連結應用程式，同時提供達1TB的記憶體空間讓一次可加密的數據量更大。

在「AI加速」上就新一代晶片設計來看，在充分考慮AI應用情境後，已加入大量如乘法/加法等加速元件，讓機器學習能運行更順利，同時也利用軟體針對如TensorFlow及Scikit-Learn等進行優化，比起上一代Xeon產品有十倍甚至一百倍的效率改善。

而其獨有的跨CPU/GPU/FPGA/DeepLearning發展平台「oneAPI」，可以協助串接既有的Intel裝置算力，協同進行AI演算法開發，亦可協助降低相當的時間與金錢成本。

過去IntelCPU在Training方面並非業界使用首選，此次為一改業界觀感，實證上針對Kaggle競賽平台上常用模型，與另兩家競爭者旗艦CPU與GPU進行比較後具明顯優勢，展現保衛伺服器CPU市場決心與實力。

新一代Xeon內建AI加速，具相當優勢。

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