英偉達(dá)真正的護(hù)城河是軟硬件生態(tài)

計(jì)算機(jī)處理器分為CPU和GPU，它們均可執(zhí)行計(jì)算任務(wù)。然而，兩者在計(jì)算方式上存在顯著的差異。CPU更適合進(jìn)行線性計(jì)算，而GPU則更擅長(zhǎng)并行計(jì)算。 

通過CUDA這一媒介，研究人員和編程人員能夠使用編程語言與硬件設(shè)備進(jìn)行交互，將復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題分解成多個(gè)簡(jiǎn)單的子問題，然后分發(fā)給GPU的多個(gè)計(jì)算核心進(jìn)行處理。

 

在航空航天、生物科學(xué)研究、機(jī)械和流體模擬以及能源探索等領(lǐng)域，有80%的研究工作是建立在CUDA基礎(chǔ)之上的。 

其實(shí)各廠商的AI芯片的性能差距并不很大，也可以追趕，拉開差距的關(guān)鍵在于英偉達(dá)的CUDA計(jì)算架構(gòu)及軟硬件生態(tài)。 

通過CUDA技術(shù)的運(yùn)用，原本僅用于3D渲染的GPU得以在通用計(jì)算領(lǐng)域發(fā)揮作用，從而將應(yīng)用領(lǐng)域從游戲（圖形渲染）擴(kuò)展到了高性能計(jì)算、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域。 

英偉達(dá)作為GPU核心供應(yīng)商，通過CUDA架構(gòu)構(gòu)建了一個(gè)高度穩(wěn)定的開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)了其從傳統(tǒng)GPU供應(yīng)商轉(zhuǎn)型為平臺(tái)化公司。

AI浪潮下，軟硬件生態(tài)位發(fā)生變化

而在生成式AI時(shí)代，人工智能正在呈爆發(fā)式發(fā)展，成為數(shù)據(jù)中心算力需求的主要驅(qū)動(dòng)力之一。 

為了卸載、加速和隔離數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施工作負(fù)載，DPU應(yīng)運(yùn)而生。 

通過為高帶寬、低延遲、數(shù)據(jù)密集的計(jì)算場(chǎng)景提供計(jì)算引擎，DPU成了繼CPU、GPU之后，數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景中的第三顆重要的算力芯片。 

可以說，DPU是企業(yè)構(gòu)建加速計(jì)算平臺(tái)、AI工廠的關(guān)鍵。 

DPU的最基本功能在于其能夠取代CPU，從而構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算架構(gòu)。 

通過采用DOCA，開發(fā)者可以創(chuàng)建軟件定義的、云原生的、由DPU加速的服務(wù)。 

以此來對(duì)未來的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行編程，同時(shí)實(shí)現(xiàn)零信任保護(hù)，以滿足現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心日益增長(zhǎng)的性能和安全需求。

 

不斷進(jìn)階的DPU

去年英偉達(dá)發(fā)布了第一款DPU產(chǎn)品BlueField-2，今年的GTC上又發(fā)布了BlueField-3，BlueField-3會(huì)在明年上半年推向市場(chǎng)。 

而從其路線圖上也可以看出，其DPU產(chǎn)品的性能實(shí)現(xiàn)了很大的跨越。從BlueField-2到BlueField-3，它的整形計(jì)算能力提升了5倍。 

BlueField-2 目前為軟件定義的網(wǎng)絡(luò)安全和存儲(chǔ)卸載了相當(dāng)于125 個(gè)CPU核的工作量，而BlueField-3則能達(dá)到300個(gè)CPU核。 

到了BlueField-4以后，英偉達(dá)把GPU集成到DPU里來，DPU就真正成為一個(gè)完整的數(shù)據(jù)中心單元。 

據(jù)預(yù)測(cè)，到2025年，DPU全球市場(chǎng)容量將達(dá)到120億美金。

 

在這個(gè)領(lǐng)域，業(yè)界已經(jīng)形成了一種共識(shí)，即采用可編程的、開放式的基礎(chǔ)設(shè)施。 

社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下，潛在海量數(shù)據(jù)待處理，DPU的邊界、職能、價(jià)值都尚在探討前期。

DOCA軟件堆棧同步DPU腳步

通過DOCA，開發(fā)人員可以利用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的API在英偉達(dá)BlueField數(shù)據(jù)處理器（DPU）上快速創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)，存儲(chǔ)，安全以及管理服務(wù)，以及AI/HPC的一系列應(yīng)用程序和服務(wù)。

 

因此，為了在這個(gè)市場(chǎng)獲得更大的成功，英偉達(dá)必須努力提高DOCA的完善程度和普及程度。 

在2020年的GTC大會(huì)上，英偉達(dá)發(fā)布了DOCA 1.0。 

在2021年，隨著DPU產(chǎn)品在市場(chǎng)上的成功，英偉達(dá)推出了與之配合的DOCA 1.2。 

為了進(jìn)一步擴(kuò)大在DPU市場(chǎng)的份額，英偉達(dá)不斷加大技術(shù)創(chuàng)新的力度，于2022年5月推出了DOCA 1.3。 

DOCA框架為開發(fā)者提供了一致的開發(fā)體驗(yàn)，簡(jiǎn)化了開發(fā)環(huán)境和構(gòu)建部署的復(fù)雜性，從而為開發(fā)者帶來了諸多便利。 

近日，據(jù)英偉達(dá)中國(guó)官方微博消息，英偉達(dá)今日發(fā)布首部DPU和DOCA編程入門書籍《數(shù)據(jù)處理器：DPU編程入門》，號(hào)稱可為使用 英偉達(dá)BlueField系列DPU和DOCA開發(fā)環(huán)境的開發(fā)者提供實(shí)用指南。 

結(jié)尾： 

英偉達(dá)的DPU和DOCA技術(shù)無疑是一項(xiàng)重大突破，但它們面臨著激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。 

包括Marvell、Cisco和AMD等廠商也在積極研發(fā)DPU技術(shù)，亞馬遜、阿里巴巴等云服務(wù)提供商也已經(jīng)在數(shù)據(jù)中心中采用DPU技術(shù)。 

競(jìng)爭(zhēng)激烈，但英偉達(dá)憑借其豐富的經(jīng)驗(yàn)和強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，仍然有望在這個(gè)領(lǐng)域取得成功。