虽然Arm架构在服务器领域异军突起,但x86仍然“非常重要”
在本周于Computex 2022大会上亮相的参考服务器系统当中,我们看到了英伟达Grace CPU与Hooper Superchips的身影,据悉两款芯片都将于明年年初与服务器产品一同出货。

希望这些Arm兼容型HGX设计方案能够顺利落地,为英伟达宣传称“总值达5000亿美元”的机器学习、数字孪生模拟和云游戏应用等业务提供动力。
英伟达产品管理与营销高级总监Paresh Kharya在新闻发布会上表示,“这种转变要求我们从各个层面重新构想数据中心,包括硬件、软件、芯片、基础设施乃至整体系统。”
全部四种参考系统均将由今年英伟达春季GTC大会上公布的Arm兼容型Grace CPU和Grace-Hopper Superchips提供支持。
其中Grace Superchip是将两块Grace CPU裸片通过900 GB/秒NVLink-C2C互连技术接入同一基板,由此提供144个CPU核心和1 TB/秒内存带宽,总功率为500瓦。Grace-Hopper则将其中一个CPU芯片替换成H100 GPU芯片,同样经由NVLink-C2C实现与CPU直接连通。
HGX家族的这些最新产品,无疑是英伟达为专注于计算密度的大型HPC部署需求的直接回应。其中一套参考设计,即2U HGX Grace-Hopper刀片节点,使用的就是512 GB LPDDR5x DRAM加80 GB HBM3内存、再加Grace-Hopper Superchip的强劲组合。
对于未针对GPU加速做出优化的计算工作负载,英伟达还提供1U GHX Grace刀片服务器。它是将Grace-Hopper Superchip替换成了拥有1 TB LPDDR5x内存的纯CPU模块。用户可以在单一机架内接入两个HGX Grace-Hopper或者四个HGX Grace节点。
Kharya表示,“通过这些HGX参考系统,英伟达还将为OEM制造商提供Grace-Hopper和Grace CPU Superchip模块,以及相应的PCB参考设计。”
英伟达的六家合作伙伴供应商——华硕、富士康、技嘉、QCT、Supermicro和纬颖——都有计划根据参考系统设计自家产品,首批出货预计在明年年初。
除了HGX,英伟达还分别推出了面向云游戏和数字孪生模拟的CGX和OVX两款新型参考设计。
这两种设计均使用Grace Superchip CPU配合多种基于PCIe接口的GPU,其中也包括英伟达的A16。
四套系统的网络均由英伟达BlueField-3负责提供,而且据我们得到的消息,英伟达还计划为基于Grace-Hopper的系统提供NVLink连接,借此建立起跨节点GPU内存池。
不过面对英伟达计划于明年初商业发布的这些高端Arm CPU,Kharya仍然强调并不打算在短期内彻底放弃x86。
他解释道,“x86是一类非常重要的CPU,几乎占据着当前英伟达GPU产品所处的全部市场空间。我们将继续同步支持x86和基于Arm架构的CPU,为客户乃至市场提供适合一切使用场景的加速计算选项。”
除了以HPC为重点的参考设计方案之外,英伟达还提到,有30多家合作伙伴供应商已经在边缘和嵌入式应用(包括AI推理)系统中广泛部署了其低功耗Jetson AGX Orin平台。
同样发布于今年春季GTC大会的60瓦版Jetson Orin AGX开发套件,是一款基于英伟达Ampere系列GPU、拥有12个Cortex-A67AE核心的Arm CPU单片计算机。
英伟达边缘、AI与机器人业务部门产品管理总监Amit Goel在本周的新闻发布会上提到,“我们看到,在零售、农业、制造业、智慧城市、物流和医疗保健等大规模行业当中,机器人技术与边缘AI用例的发展势头都相当强劲。出于延迟、带宽或数据主权等考量,这些应用都只能运行在边缘位置。而英伟达Jetson已经成为这些应用场景的首选平台。”
为了满足对于Jetson平台不断增长的市场需求,英伟达还公布了四次设计迭代,包括即将于今年7月和10月分别推出的8核32 GB与12核64 GB版本AGX Orin平台。英伟达还计划在9月和12月推出较为轻量化的Orin NX平台8 GB和16 GB版本。其中Orin NX平台继续沿用上代方案的SODIMM内存式边缘连接器。
英伟达宣称,目前已经有超过100万开发者、6000家公司和150家合作伙伴正基于这款低功耗AI边缘平台开发自家产品。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。