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    CPU与GPU、VCU的关系 愈加“微妙”

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    • 一个GPU总需要一个CPU,但CPU的选择已经不再单一,GPU的功能也不再“简单”,曾经稳固的关系,不再是单纯的合作。

      四月份,英伟达发布了采用Arm架构的首款数据中心CPU Grace引发广泛关注。本月,外媒Tomshardware报道,像CPU一样总需要一个CPU的谷歌自研视频编解码处理单元Argos VCU,预计可以替换3000-4000万个英特尔CPU。

      依赖CPU的GPU和VCU为什么会有替代CPU的势头?芯片巨头与互联网巨头间的竞合关系,是如何加深的?

      CPU市场的双重变化

      回答CPU与其它依赖CPU处理器关系变化之前,不妨先了解CPU市场本身的变化。在很长一段时间,由于CPU的性能已经足够满足包括PC在内的各种应用需求,再加上内存和带宽成为CPU性能提升的瓶颈。CPU王者英特尔在提升CPU性能动力不足,以及先进制程工艺进展不如预期的情况下,连续多代CPU性能提升幅度不大,被称作“挤牙膏”。

      英特尔在领先位置缓慢前进的几年间,AMD凭借Zen架构的迅速迭代以及台积电先进制造工艺的加持,性能迅速接近甚至超越英特尔酷睿和至强CPU的性能。“AMD Yes”表达了消费者对于AMD产品迅速提升的认可。

      英特尔和AMD的x86 CPU是PC时代的标志,然而在性能提升陷入瓶颈,以及先进半导体制程提升难度越来越大的背景下,两家最具代表性的CPU公司表现相差甚远,并且开始在市场份额上有所体现。

      依旧有领先优势的英特尔感受到了老对手带来的竞争压力,因此无论是产品性能提升还是市场策略都更加积极。然而,英特尔在服务器CPU市场除了要面临同为x86阵营AMD的竞争,Arm阵营的公司也来势汹汹。

      Ampere董事长兼首席执行官Renee James说:“我们知道未来将与过去不同,因为软件环境变了,不再是关于PC和PC服务器的业务,而是围绕云和云边缘。现在,需要另一种不同的微处理器。”

      Ampere基于Arm Neoverse N1内核,推出了80核的Altra CPU和128核Altra Max CPU,持续刷新服务器CPU核心数的纪录,突出与x86 CPU相比更高的核数以及在云原生市场的优势。

      同样是强调差异化优势,英伟达的Grace主要是面向数据密集型HPC和AI应用。英伟达首席执行官黄仁勋称基于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。

      无论是Ampere还是英伟达,其差异化高性能CPU的基础都是Arm。而Arm也在今年三月推出了面向未来十年的新一代架构Armv9,Arm希望将其架构在智能终端的成功扩展到高性能计算市场,包括边缘、云端及5G等。基于Armv9架构的Neoverse N2正是Arm向高性能市场拓展的关键产品。

      整体看来,已经在PC和服务器CPU市场大获成功的x86阵营正开始一场激烈的竞争。此时,面向云计算、AI的Arm架构CPU迅速发展,要在新兴市场分一杯羹。未来,RISC-V CPU会以怎样的方式参与到CPU市场的竞争,也让人充满期待。

      异构时代,定制CPU优势突显

      CPU市场发生双重变化的一个关键因素是市场需求,在市场的驱动下,CPU的价值也更多体现在异构系统中。英伟达在今年四月发布Grace CPU的时候,也同时将其数据中心产品路线图升级为GPU+CPU+DPU的三类芯片,逐年飞跃,一个架构的策略。在这个新的策略中,GPU和DPU性能的充分发挥依旧需要有CPU强大的性能,也就是说,CPU计算和控制的基础和核心作用没有改变。

      CPU与GPU、VCU的关系 愈加“微妙”

      变的是新兴应用对于算力的大幅快速增长,异构系统的性能是更重要的关注点。“目前市场上每年交付的3000万台数据中心服务器中,有1/3用于运行软件定义的数据中心堆栈,其负载的增长速度远远快于摩尔定律。除非我们找到加速的办法,否则用于运行应用的算力将会越来越少。”黄仁勋说,“新时代的计算机需要新的芯片、新的系统架构、新的网络、新的软件和工具。”

      这也是英伟达推出DPU,并且将DPU归入其数据中心产品路线图的原因。“现代超大规模云技术推动数据中心从基础上走向了新的架构, 利用一种专门针对数据中心基础架构软件而设计的新型处理器, 来卸载和加速由虚拟化、网络、存储、安全和其它云原生AI服务产生的巨大计算负荷。BlueField DPU正是为此而生。”黄仁勋此前表示。

      异构组合才能更好满足未来市场的需求,这也已经是业界共识,从英特尔拥有CPU+GPU+FPGA+AI加速器的完整芯片组合,到英伟达宣布收购Arm,再到AMD宣布收购赛灵思,芯片巨头们都希望通过不同类型的芯片组合满足云计算、AI等计算更加密集应用的需求。

      在这种变化中,CPU的选择也会更加多样。Computex 21上,黄仁勋在回答雷锋网等提问时表示:“未来的世界非常多样,当然也会有不同的CPU,包括x86架构和Arm架构,大型CPU和小型CPU,面向边缘、数据中心、超算等CPU,我们的策略是在我们服务的市场,选择最合适的CPU,我们会继续支持x86 CPU。”

      面向特定的市场,并非所有CPU都合适。因此在不同的市场需要不同的CPU,比如在笔记本电脑市场,英特尔的x86 CPU是不错的选择,在DGX系统中,AMD的CPU表现非常好。在5G基站中,基于Arm的Marvell CPU是一个理想选择。在云计算市场,Ampere的CPU性能出色。英伟达的CPU为的是解决AI推荐系统和自然语言理解这样大型AI模型的计算挑战。

      “我相信未来既需要通用CPU,也需要定制CPU。支持Arm和x86对我们来说都是很好的战略。”黄仁勋表示。

      CPU与GPU、VCU更加微妙的竞合关系

      既有自研的Arm CPU,也支持x86 CPU,让英伟达与CPU巨头间的竞合关系中竞争的成分更高。在PC时代,芯片巨头间的竞争,是CPU公司或者GPU公司之间的竞争,CPU与GPU公司以合作为主旋律。

      迈入AI时代,英伟达凭借其GPU硬件加上通用的软件,成为了AI芯片公司的代表,在AI市场成为了英特尔强大的竞争对手。面向市场空间巨大的云计算和5G市场,英伟达的GPU依旧离不开英特尔和AMD的CPU,但同时英伟达会更加注重Arm架构CPU的开发,芯片巨头间的竞合关系进一步加深。

      这种关系变化更明显的转变在芯片巨头与互联网巨头之间。比如文章开头提到的谷歌Argos VCU,多年来谷歌都使用英特尔CPU中的视频编解码引擎,但随着视频内容越来越多,以及分辨率越来越高,谷歌需要性能更强但是功耗和成本更低的芯片。

      定制的专用芯片性能往往会比通用芯片更强,通过自研核心功能加上集成第三方IP,能在规模应用中实现优势。谷歌表示,与英特尔Skylake驱动的服务器系统相比,其基于VCU的设备在性能、TCO(总体拥有成本)、计算效率方面实现了7倍(H.264)和高达33倍(VP9)的提升。

      CPU、GPU 和配备 VCU 的系统离线双通道单输出 (SOT) 吞吐量

      除了VPU,谷歌也已经通过自研的TPU减少了购买CPU和GPU。谷歌与芯片巨头们的关系,不再单纯是紧密的合作伙伴,在特定市场也成为了竞争对手。

      对于这种转变,英特尔公司副总裁兼中国区总经理王锐此前对雷锋网(公众号:雷锋网)表示,“竞争对手可以在某一参数或者是在制程上缩短与我们的差距。但要打造整个架构,在计算和AI的各个方面都要能够赶超英特尔,不是那么容易的事情。”

      这是芯片巨头应对技术、市场变化的自信和底气,当然,芯片巨头们也需要更多地考虑与自研芯片的互联网巨头们的关系。

      不要忽略,无论是芯片巨头们之间的竞争,还是芯片巨头与互联网巨头们之间关系的变化,本质上除了市场和应用变化的驱动,还有成熟的芯片产业链,包括成熟的设计工具、IP、代工厂和封装,很大程度降低了GPU公司设计CPU,以及互联网巨头设计定制芯片的门槛。

      芯片行业的门槛还在进一步降低,这还会带来怎样的变化?

      CPU与GPU、VCU的关系 愈加“微妙”

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