不再靠你买显卡充值信仰，英伟达已经变了

「皮衣教主」黄仁勋也许睡觉都能笑醒。就在新冠疫情给电子斲丧、零售、制造等行业带来「深度阑珊」时，以数据中心为代表的云计较行业却迎来逆势增添。克日，DIGITIMES 报道，在新冠疫情大风行时代，数据中心对高机能计较 HPC、AI 应用需求兴隆，英伟达、AMD 处事器芯片销量正在增进。

现实上，以处事器芯片为代表的英伟达数据中心营业，已经持续多个季度得到快速增添。从 2019 年财年的 25%，增添到 2020 年财年（制止 2020 年 1 月 26 日）的 27.4%，再到 2021 财年第一季度（制止 4 月 26 日）的 37%。数据中心营业对英伟达整体营收的孝顺越来越重要，和英伟达「传统」上风规模游戏板块营业各有千秋。

而就在一个多月早年的 2020 年 GTC 线上宣布会上，英伟达符适时宜地适应了云市场需求激增这一市场趋势。宣布会没有呈现据说中的 Ampere GeForce RTX 3080 游戏显卡，数据中心产物却成为了「绝对主角」，赚足了闪光灯。英伟达推出了第八代 GPU 架构 Ampere 安培，新一代 A100 计较卡，不单在工艺制程上超过至 7nm，更在多个要害机能参数指标上呈数倍、以致数十倍增添。

这是英伟达时隔三年，再度向市场扔出的重磅「核弹」，英伟达的方针很明晰，就是 AI 实习兼推理芯片、高机能计较 HPC 规模。虽然，英伟达霸占的也不只仅是处事器芯片为代表的硬件市场，其最大的「杀手锏」在于软硬一体的生态机关。

「最大的敌手是本身」

英伟达 CEO 黄仁勋评价 A100 GPU，「这是英伟达有史以来最好的数据中心 GPU 芯片，险些是当今半导体的理论极限，它是英伟达数十年以来数据中心履历的结晶。」

简直，A100 GPU 引起了包罗亚马逊 AWS、谷歌云、微软 Azure、阿里云、百度云、腾讯云捣逼巨头，以及戴尔、海潮、HPE、新华三、思科等体系制造商极大的采购热情。而且，在 A100 GPU 宣布之前，就已经投产，开始慢慢向云厂商们交付。

用黄仁勋的话来描写就是「亘古未有」。

八年早年，黄仁勋绝对想不到，英伟达可以或许 C 端、B 端通吃，踩准了 AI 期间的每个要害节点，为深度进修提供强盛算力，敦促图片、语音、自动驾驶、呆板人、以致数据中心的飞速成长。现在，对比于 21 年前刚上市时，英伟达市值已翻了千余倍。

2012 年，ImageNet 大赛上，参赛者因行使英伟达 GPU+CUDA，将深度卷积神经收集 AlexNet 精确率进步 10% 以上，得到冠军，也让英伟达名声大噪。从此，英伟达 GPU 和 CUDA 软件一向主导深度进修市场，险些全部深度进修开拓者离不开英伟达 GPU+CUDA 组合。

包罗 2016 年，直接引爆 AI 第三次海潮的要害变乱，AlphaGo 大战李世石，以及亚马逊 AWS、微软，海内的互联网厂商 BAT、美团等 AI 最新盼望均有英伟达 GPU 的底层支持。多个第三方研究陈诉表现，在云端 AI 芯片市场，尤其是云端实习方面，英伟达占有绝对主导职位。

云端、企业级数据中心芯片市场，排名前四位的公有云厂商亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云、阿里云的上万余个实例范例中，只有很小一部门不基于英伟达 GPU 加快。

不外，这不料味着，英伟达完全没有隐藏威胁。英伟达竞争敌手大抵分为三种：英特尔、AMD 为代表的「老敌手」；亚马逊 AWS、谷歌、阿里巴巴、华为为代表的云巨头，以及寒武纪、燧原科技为代表的创业型 AI 芯片公司在内的新敌手。

现实上，与其说是新老之争，不如说是 CPU、GPU、ASIC、FPGA 之间的纷争。尽量，英特尔 Xeon CPU 已经安装于环球 99% 的数据中心中，但深度进修、AR/VR、IoT、海量数据处理赏罚，敦促着数据中心从 CPU 转向 GPU，并成为常态化。

好比，告白位展示、流媒体、电商平台保举引擎体系、智能语音此刻均已回收 GPU 驱动。再如，沟通时刻周期内芯片机能进步的难易水平差异。2017 年，英伟达推出基于新架构 Volta 的 Tesla V100 芯片，是上一代基于 Pascal 架构的 Tesla P100 逊?з度的 12 倍。英伟达在三年之内将 AI 机能进步了 60多倍，而沟通时刻内，CPU 只能进步一倍。

难怪，黄仁勋自 2017 年以来，多次果真公布摩尔定律已失效。

在云巨头方面，无论是 AWS Inferentia、谷歌 TPU、阿里巴巴含光 800 均属于 ASIC 芯片，偏重 AI 推理。云巨头自研云端 AI 芯片背后的逻辑有两点，一方面，低落购买芯片的本钱，更甜头事于自身营业，另一方面，慢慢镌汰对英伟达、英特尔芯片的依靠，进步本身对云生态体系的掌控手段。

一样平常来说，ASIC 只针对单一场景，速率很快，GPU 的机能以面积和功耗为价钱，理论上 ASIC 机能优于 GPU。但 ASIC 研发较慢，偶然辰赶不上深度进修的成长速率。在价值方面乃至更昂贵，谷歌官网表现，行使 TPU 价值为 8 美元/时，英伟达芯片则为 2.48 美元/小时。

「AI 实习芯片的研举事度更高，今朝照旧 GPU 占有了很大的上风。首要是英伟达环绕本身的 GPU 已经构建了富厚的软件生态。其他 ASIC 或 FPGA 在硬件指标上也许占有上风，但在生态上比英伟达还落伍许多，这也是为什么英伟达一家独大的缘故起因。 」芯谋研究徐可汇报极客公园。

芯片行业的「苹果公司」

黄仁勋曾说过，英伟达是一家 AI 公司，更夸大英伟达是一家软件公司，和苹果相同，通过售卖硬件红利的软件公司。

2006 年，英伟达面向开拓者推出 CUDA 通用并行计较平台，通过 CUDA 平台，开拓者可以行使 C 或 C++说话编程，来加快计较应用措施，极大地简化了软件开拓进程。英伟达投入大量资金修建 CUDA 生态，通过开设课程、培训，吸引开拓者，渗出至各个要害行业用户，这是竞争敌手 AMD 所不具备的手段。

近三四年，英伟达开拓者数目增添迅猛，仅 2019 年一年，CUDA 平台的下载量就高出了 500 万次。不只云云，在 CUDA 平台之上，英伟达还提供 CUDA-X 软件加快库荟萃，个中，CUDA-X AI 席卷了加快深度进修的 cuDNN、加快呆板进修算法的 cuML、优化实习模子以举办推理的 TensorRT 等 15 个库，另外，英伟达还推出 RAPIDS 开源软件平台，加快企业数据说明、呆板进修。

客岁年底，黄仁勋在接管 GamesBeat 采访时谈到，英伟达基于 GPU 芯片构建出了很是伟大的软件仓库，而软件仓库是竞争敌手不具备的「赛道」。

可见，CUDA 平台在内的软件手段，已经成为英伟达的「护城河」。好比，2017 年，英伟达推出头向 AI 实习和高机能计较的 Tesla V100 芯片后，长达两年多的时刻里，没有新的后续产物推出。软件成为进步 AI 机能的要害，ResNet-50 神经收集在软件的辅佐下，AI 实习手段进步了 100%。

（编辑：河北网）

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