用“AI核弹”饱和攻击的英伟达，如何赢下AI计算新赛场？_风闻

在2012年的ImageNet挑战赛（ILSVRC）上，深度卷积神经网络AlexNet横空出世，在图像分类识别领域实现了质的飞跃，被认为是AI时代的标志性事件，代表着深度学习时代的正式开端。

在此之前，深度学习“如何出圈”的一大挑战，就是深度神经网络训练面临算力不足的难题。而让AlexNet实现算力突破的关键，就在于当时研究者使用了英伟达的GPU。

GPU一战成名，成为伴随AI技术一同进化的基础设施。英伟达也同时抓住了AI计算的新增长机遇。随着AI算力要求的爆炸式增长，英伟达GPU产品系列也经历了多轮的升级。

现在，英伟达的GPU家族又迎来一次 “史上最大”的性能升级。而此次升级距离上一次发布“地表最强AI芯片”Tesla V100已经过去三年。

三年蛰伏，一鸣惊人。

（NVIDIA A100 GPU）

英伟达首次推出第8代安培GPU架构，以及首款基于安培架构的NVIDIA A100 GPU，采用7nm工艺，在和上一代Volta架构V100 GPU几乎相同面积的晶圆上放置了超过540亿个晶体管，晶体管数量增长了2.5倍，但尺寸却仅大了1.3%，而在AI训练和推理算力上，均较上一代Volta架构提升20倍，HPC性能提升到上一代的2.5倍。

A100 GPU的独特之处在于，作为一个端到端机器学习加速器，第一次在一个平台上面统一了AI训练和推理，同时也将作为数据分析、科学计算和云图形设计等通用工作负载的加速器。简单来说A100 GPU就是为数据中心而生的。

在A100 GPU的基础上，英伟达同时发布了全球最强AI和HPC服务器平台——HGX A100，全球最先进的AI系统——DGX A100系统，以及由140个DGX A100系统组成的DGX SuperPOD集群。此外，还有涉及智能网卡、边缘AI服务器、自动驾驶平台合作以及一系列软件层面的平台型产品的发布。

可以说，英伟达这次不是放出一颗“核弹”，而是一个“核弹集群”，还是饱和攻击的那种。英伟达从云端到边缘再到端侧，从硬件到软件再到开源生态，几乎建立起一个坚不可摧的AI计算的壁垒，同时也将AI芯片的竞争带上了一个小玩家难以企及的高度。

英伟达的AI服务器芯片业务正在发生哪些新变化？A100 GPU的发布，对于AI服务器芯片市场有哪些影响，以及对于云计算市场带来哪些变化？这成为我们在“看热闹”之余，要重点探讨的几个问题。

AI服务器芯片：英伟达AI计算增长新极点

众所周知，游戏、数据中心、专业视觉化以及自动驾驶等新兴业务是英伟达的四大核心业务板块。其中，游戏业务虽仍然是营收的支柱板块，但是受到PC游戏市场趋于饱和并向移动端转移的影响，独显业务的比重正在逐步缩小；专业视觉化业务一直为英伟达贡献着稳定营收，但受其他业务增长的影响，业务占比也在持续下滑；自动驾驶等新兴业务板块，目前只占整体应收的很小部分，且增速有限，但可以看作是英伟达未来的长线市场。

（Nvidia: Sequential Revenue Change）

最明显的则是英特尔在数据中心业务板块的增长。近几年中其营收大部分时间处于高速增长状态，且营收占比逐步靠近游戏业务。

根据英伟达最新的2020财年Q4财报数据显示，”游戏“收入高达14.9亿美元，约占总营收的47%；而增长强劲的数据中心板块，AI服务器芯片的营收达到9.68亿美元，同比增长了42.6%，，逼近10亿美元大关，远远超出市场预期的8.29亿美元。

整体上，随着全球数据中心，特别是超大型数据中心，对AI芯片需求的加速扩张，英伟达的AI服务器芯片也迎来了高速增长，正在跃升为英伟达最具有市场拓展潜力的业务分支。

从业务增长的前景上看，英伟达推出A100 GPU服务器芯片以及AI系统集群，所要把守住的正是在当前数据中心中AI服务器市场的霸主地位。

那么，英伟达正在如何构建这一AI服务器芯片的产品体系呢？

一般来说，对于深度神经网络算法模型，其模型框架的训练需要涉及非常庞大的数据计算，但运算方法要求又相对简单，所以需要在云端进行大量高并行、高效率和高数据传输的运算。因此相较于擅长复杂逻辑运算、但核心数较少的CPU，拥有多个计算单元的GPU更适合于进行深度神经网络的训练任务。

这是英伟达的GPU在全球云端AI服务器芯片市场，尤其是训练端，赢得市场先机的根本原因。与此同时，英伟达针对一系列AI服务开发的完备的TESLA GPU产品线以及成功布局针对GPU的“CUDA”开发平台，才是英伟达在AI服务器芯片市场一家独大的主要原因。

从2016年推出第一个专为深度学习优化的Pascal GPU，到2017年又推出性能相比Pascal提升5倍的新GPU架构Volta，再到现在推出比Volta性能高20倍的Ampere（安培）架构，英伟达在数据中心的GPU产品一直成功实现高速且稳定的性能提升。

此外，英伟达推出了神经网络推理加速器TensorRT，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理加速，兼容目前几乎所有主流的深度学习框架，使其能够满足超大数据中心从AI训练到部署推理的完整的AI构建。

而在去年3月，英伟达宣布以68亿美金收购了以色列网络通信芯片公司Mellanox。通过对Mellanox的加速网络平台的整合，英伟达可以解决通过智能网络结构连接大量快速计算节点，以形成巨大的数据中心规模计算引擎的整体架构。

就在发布A100 GPU的同时，英伟达也基于Mellanox技术，推出全球第一款高度安全、高效的25G/50G以太智能网卡SmartNIC，将广泛应用于大型云计算数据中心，大幅优化网络及存储的工作负载，实现AI计算的更高安全性和网络连接效能。

当然，收购Mellanox的意义不止于此，除了解决高性能的网络连接和算力输出问题，英伟达还将也拥有GPU、SoC、NPU面向不同细分领域的三大处理器，这意味着英伟达已基本具备了独立打造 AI 数据中心的能力。

整体上，随着云端数据中心正在从传统的数据存储向着进行深度学习、高性能计算（HPC）和大数据分析的方向演变，英伟达也将在其中扮演着更加重要的AI计算服务商的角色。

跨越英伟达的坚壁高墙，AI计算竞赛加剧

当然，云端AI服务器芯片市场还远未到格局已定的地步，反而在2019年迎来最激烈的竞争态势。

英伟达的GPU产品，因其高耗能和高价格一直制约着云计算数据中心的AI算力的成本。从服务器芯片市场的另一位大佬英特尔，到AMD、高通，云计算服务商亚马逊、谷歌、阿里、华为以及众多新兴的AI芯片创业公司，都在积极投入云端AI服务器芯片的研发，寻求替代GPU的解决方案。可见天下苦“GPU”久矣。

在2019年，相比英伟达的略显沉寂，其他各家则纷纷推出了自己的AI服务器芯片产品。比如去年上半年，英特尔、亚马逊、Facebook以及高通都陆续推出或宣布推出自己的专用AI服务器芯片，试图在AI推理运算上实现对GPU和FPGA的替代。年中，我国的主要云端AI厂商也集体发力，寒武纪在6月宣布推出第二代云端AI芯片思云270；8月，华为正式发布算力最强的AI处理器Ascend910及全场景AI计算框架MindSpore；9月，阿里推出当时号称全球最强的AI推理芯片含光800，基本都在对标英伟达的T4系列产品。

在所有AI芯片的竞争者中，作为第二名的英特尔显然是最想挑战英伟达的霸主位置，也是最有可能挑战英伟达的代表。

作为通用服务器芯片的传统巨头，英特尔最有可能的策略就是把GPU和AI都融入到自己的CISC指令集和CPU生态中，也就是把CPU和GPU部署在一起，云服务商们只需购买一家的产品，就能更好地发挥AI计算的效能。

在All IN AI的英特尔那里，他们是如何来构建这一AI计算策略的？

英特尔最先补足的就是AI硬件平台版图，而收购则是最快的方案。2015年，英特尔先是天价收购了FPGA的制造商Altera，一年后又收购了Nervana，为全新一代AI加速器芯片组奠定了基础。

去年12月，英特尔再次花掉20亿美元高价收购了成立仅3年的以色列数据中心AI芯片制造商Habana Labs。与英伟达收购Mellanox一样异曲同工，通过收购Habana，英特尔也将补足数据中心场景下的通信和AI两种能力。

受到这一收购的激励，英特尔宣布停止去年8月才发布的用于AI训练的Nervana NNP-T，转而专注于推进Habana Labs的Gaudi和Goya处理器产品，以对标英伟达的tesla V100和推理芯片T4。此外，一款基于Xe架构的GPU也将在今年中旬面世。

在软件层面，为应对异构计算带来的挑战，英伟达在去年11月发布了OneAPI公开发行版。不管是CPU、GPU、FPGA还是加速器，OneAPI都尝试最大程度来简化和统一这些跨SVMS架构的创新，以释放硬件性能。

尽管英特尔以“全力以赴”的姿态投入到AI计算当中，通过四处出手收编了涵盖GPU、FPGA 到ASIC的AI芯片产品阵列，并建立了广泛适用的软硬件生态。但是在挑战英伟达的通用GPU产品上面，仍然还有一定距离。

首先，英特尔通过CPU适用于AI计算的策略一直未能得到主要云计算厂商的青睐，大多数厂商仍然乐于选择CPU+GPU或FPGA的方案来部署其AI训练的硬件方案。而GPU仍然是英伟达的主场，V100和T4仍然是当下数据中心主流的通用GPU和推理加速器。

其次，英特尔在AI芯片的布局才刚刚发力，受到Nervana AI芯片一再延迟的影响，Habana产品才刚刚开始进行整合，这将使得英特尔短期内难以挑战英伟达的AI服务器芯片的市场份额。

而现在英伟达最新的安培架构的A100 GPU以及AI系统集群的发布，更是给英特尔以及市场其他竞争对手一场饱和攻击。尽管说，长期来看云计算厂商和AI服务器芯片厂商开发的定制芯片会侵蚀一部分GPU的份额，而如今都要先跨越英伟达A100所搭起的AI计算的坚壁与高墙。

AI计算升级，带来数据中心全新布局方案

我们先看数据中心本身的变化。受到AI相关应用需求和场景的爆发式增长，中小型数据中心无法承受如此巨量的“AI计算之痛”，市场对超大型数据中心的需求越发强烈。

第一，以亚马逊AWS、微软Azure、阿里、谷歌为代表的公有云巨头，正在占据超大型数据中心的主要市场份额。一方面，超大型数据中心将带来更多的服务器及配套硬件的增长；另一方面，AI算法的复杂度增加和AI处理任务的持续增长，又需要服务器的配置以及结构得到持续升级。

在一些视觉识别为主的AI企业，建立一个超算中心就需要部署上万块GPU，对于那些TOP级云服务商的云计算数据中心，为支持深度学习训练任务，所需要的GPU量级也将是海量级别。

第二，云服务厂商都在推出自研的芯片，来缓解因为价格昂贵和数据量巨大而带来的GPU计算成本飙升的问题。这些厂商推出的大多是推理芯片，以节省GPU的通用算力。但这些推理芯片只在通用性上面的不足，造成其很难突破自研自用的局面。

那么,英伟达的A100 GPU芯片的发布，对云计算数据中心带来哪些新的变化呢？或者说为AI服务器芯片的对手们设立了怎样的门槛呢？

首先，作为采用全新的安培架构的A100 GPU，支持每秒1.5TB的缓冲带宽处理，支持TF32 运算和FP64双精度运算，分别带来高达20倍FP32的AI计算性能和HPC应用2.5倍的性能提升。此外还包括MIG 新架构、NVLink 3.0以及AI运算结构的稀疏性等特性，这些使得 A100 加速卡不仅可用于AI训练和AI推理，还可以用于科学仿真、AI对话、基因组与高性能数据分析、地震建模及财务计算等多种通用计算能力。而这一解决方案有可能缓解很多云服务厂商在推理上面的计算压力，也对其他厂商的推理芯片带来一定的竞争压力。

其次，英伟达发布的第三代的DGX A100的AI系统在提高吞吐量同时，大幅降低数据中心的成本。由于A100内置了新的弹性计算技术，可以分布式的方式进行灵活拆分，多实例 GPU 能力允许每个 A100 GPU 被分割成多达七个独立的实例来推断任务，同时也可以将多个A100作为一个巨型 GPU 运行，以完成更大的训练任务。

（“The more you buy，the more money you save！”）

用黄仁勋举的例子来说，一个典型的AI数据中心有50个DGX-1系统用于AI训练，600个CPU系统用于AI推理，需用25个机架，消耗630kW功率，成本逾1100万美元；而完成同样的工作，一个由5个DGX A100系统组成的机架，达到相同的性能要求，只用1个机架，消耗28kW功率，花费约100万美元。

也就是说，DGX A100系统用一个机架，就能以1/10的成本、1/20的功率、1/25的空间取代一整个AI数据中心。

总体而言，英伟达用一套性能惊人又极具创新性的AI计算架构与AI服务器芯片硬件，带来了AI数据中心计算平台的全新升级。英伟达的野心将不再只是提供性能升级的GPU硬件产品，而是要重新定义数据中心的AI计算的规则，将数据中心视作基本的计算单元。

实际来讲，一个DGX A100 GPU系统的单价就要20万美元，对于要为了AI训练而采购成千上万块企业级GPU的云计算厂商来说，可想而知成本将有多高。现在，也只有全球主要的云计算厂商、IT巨头以及政府、实验室为DGX A100下了初始订单。

对于其他竞争对手而言，英伟达这次在AI服务器芯片及AI数据中心计算平台铸就的坚壁高墙，似乎在短期内难以逾越。同时，也会成为未来几年，AI服务器芯片厂商努力去对标的性能标准。当然，对英伟达A100的挑战，也自然就此开始。至于是英特尔、AMD还是AWS、谷歌，我们拭目以待。