大数据文摘出品
作者：Caleb
是的，那个男人又“下厨房”了！
就在今天凌晨，黄仁勋黄教主又在自家厨房发表了NVIDIA GPU技术大会演讲。
这次的演讲和之前有所不同，可以从下图明显看到，黄教主的脸逐渐圆润、头发也越留越长了。
咳咳跑题了……
在以400亿美元收购Arm的6个月后，这次的大会上，英伟达宣布推出三款基于Arm IP打造的处理器，即全球首款专为TB级加速计算而设计的CPU NVIDIA Grace、全新BlueField-3 DPU，以及业界首款1000TOPS算力的自动驾驶汽车SoC。
是的，你没有看错，作为全球GPU的绝对霸主，就在苹果M1芯片向英特尔发起挑战的时候，英伟达CPU正式问世。
和苹果一样，英伟达或许是看到了英特尔硬件已经接近当前的极限，想要突破，就只能自己动手打造芯片了。
“最前端的AI数据科学已经将当今的电脑架构推到了极限，处理着数量不可想像的庞大数据量，”黄仁勋如此说，“搭配上GPU与DPU（数据处理器），英伟达的CPU将能提供NVIDIA所需的第三个基础计算芯片，让数据中心能以最先进的AI技术为核心，重心进行架构。英伟达现在是个三芯片公司了”。
黄教主在演讲中说到：“英伟达正在为当今时代的每一位‘达芬奇’推进他们的各项研究工作，包括语言理解、药物研发或量子计算等。英伟达将助力成就他们毕生的事业。”
“我们每年都会发布激动人心的新品。三类芯片，逐年飞跃，一个架构。”黄仁勋说，数据中心路线图包括CPU、GPU和DPU这三类芯片，每个芯片架构历经两年的打磨周期（周期内可能出现转变），一年专注于x86平台，另一年专注于Arm平台。
英伟达CPU来了！“能充分彰显出Arm的强大”
根据黄教主介绍，英伟达首款数据中心CPU取名为Grace，以美国海军少将、计算机编程先驱Grace Hopper的名字命名。
Grace主要是瞄准了AI超级计算和自然语言处理等大规模计算工作。由于它是以Arm核心为基础，因此可预期会比以英特尔Xeon核心为基础的NVIDIA DGX系统更省能源，且与英伟达自家最新的GPU技术更加紧密结合。
具体来说，基于Grace的系统与英伟达GPU紧密结合，性能将比目前最先进的NVIDIA DGX系统（在x86 CPU上运行）高出10倍。
Grace在创新性上，可以总结为以下三点：
- 内置下一代Arm Neoverse内核，每个CPU能在SPECrate2017_int_base基准测试中单位时间运行超过300个实例；
- 采用第四代NVIDIA NVLink，从CPU到GPU连接速度超过900GB/s，相当于目前服务器14倍的带宽速度；从CPU到CPU的速度超过600GB/s。
- 拥有最高的内存带宽，采用的新内存LPDDR5x技术，带宽是LPDDR4的2倍，能源效率提高了10倍，能提供更多计算能力。
目前，绝大多数的数据中心仍将继续使用现有的CPU，而Grace主要将用于计算领域的细分市场。
“Grace能充分彰显出Arm的强大。” 黄仁勋如此总结到。
不仅如此，英伟达已经为Grace找到了至少两个客户。
黄仁勋宣布，瑞士国家超级计算中心（CSCS）将构建的一台名为Alps的超级计算机，其算力可达20Exaflops，以及美国洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）即将推出的超级计算机，都都将采用Grace。
CPU GPU DPU，未来计算的三大支柱
除了备受瞩目的英伟达CPU，英伟达的DPU同样值得关注。
黄教主表示，CPU和GPU，以及负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），将共同组成“未来计算的三大支柱”。
英伟达全新BlueField-3 DPU包含220亿个晶体管，采用16个Arm A78 CPU核心、18M IOPs弹性块存储，加密速度是上一代的4倍，并完全向下兼容BlueField-2。
BlueField-2能够卸载相当于30个CPU核的工作负载，而BlueField-3实现了10倍的加速计算性能提升，能够替代300个CPU核，以400Gbps的速率，对网络流量进行保护、卸载和加速。
BlueField-3通过NVIDIA DOCA（集数据中心于芯片的架构）软件开发包，为开发者提供了一个完整、开放的软件平台，开发在BlueField DPU上开发软件定义和硬件加速的网络、存储、安全和管理等应用。DOCA已于今日发布并提供下载。
同时该处理器也是首款支持第五代PCIe总线并提供数据中心时间同步加速的DPU。
在自动驾驶方面，英伟达将于2022年投产自动驾驶汽车计算系统级芯片——NVIDIA DRIVE Orin，该芯片旨在成为覆盖自动驾驶和智能车机的汽车中央电脑。
NVIDIA DRIVE Atlan是新一代AI自动驾驶汽车处理器，将采用Grace下一代CPU和下一代安培架构GPU，同时也集成数据处理单元 (DPU)，最终其算力将达到1000TOPS，约是上一代Orin处理器的4倍。
“对于汽车而言，更高的算力意味着更加智能化，开发者们也能让产品更快迭代。TOPS就是新的马力。”黄仁勋表示。
除此之外，本次NVIDIA GPU技术大会，黄教主还分享了NVIDIA Megatron的最新进展、发布了NVIDIA Jarvis的新版本、发布了发布了量子计算模拟环境cuQUANTUM，详情可戳官网查看：
https://www.nvidia.cn/gtc-global/keynote/?ncid=so-wech-906692&sfdcid=wcposter
