未來NVIDIA的「新營收來源」

張貼者:2017年6月11日 下午1:21marketing Honghu   [ 已更新 2017年6月30日 下午2:21 ]
不久的將來,我們很可能會目睹一個 「暴富」 的英偉達出現。

兩天前的 2017 臺北電腦展上,一身黑色皮衣的 「黃教主」 再次現身,並且在獨立的人工智能論壇上再次發表了主題演講。不出意外的,演講中的內容主要來自半個月前的 GTC:新硬件 Tesla V100、新自動駕駛架構 NVIDIA DRIVE、跟豐田合作、新機器人云端平臺。

這些內容我們之前已經進行了相關報道,那麼是否還有其他新東西呢?事實還真有——NVIDIA HGX 合作伙伴計劃,NVIDIA 將會和富士康、英業達、廣達電腦、緯創四家 ODM 一起,推進 AI 雲計算的硬件普及。

雖然聽起來不復雜,但它卻決定了 「人工智能龍頭」NVIDIA 接下來能賺多少錢,同時還將影響人工智能改變人類生活所需要的時間。
NVIDIA,依舊 「轉型中」 的 AI 巨頭



NVIDIA DGX-1 內部照

「我們公司已經是一家人工智能公司了」 這樣的說法早就出現過不止一次。相比其他公司,相信沒幾個人會質疑 「NVIDIA 已經是一家人工智能公司」 這個說法。

事實上,最大的反對 「聲音」 正是來自 NVIDIA 自家的財報。





爲了更加明顯對比,也專門收集了過去 2 年間 NVIDIA 的季度財報數據,在折線圖中表示如下:





但從折線圖來看,消費級顯卡所肩負 「遊戲」 用途依舊是 NVIDIA 整個營收中最重的部分,也決定了 NVIDIA 當下季度的財務表現。這也給很多普通投資者留下了 「話柄」:「雖然說起人工智能就會想到 NVIDIA,但是實際上連 NVIDIA 自己現在也不能完全叫做人工智能公司。」

不過單純只看營收數據也不完全準確,尤其是上圖中 「數據中心」 在最近 3 個季度所表現出的強勢上漲,所以我們換成整體營收百分比的方式再來看看變化:





在整體百分比的視角下,雖然藍色的遊戲還是佔據的絕大部分,但是灰色的數據中心增長有目共睹。相反,剩下的三個板塊包括汽車在內都是穩步甚至下滑的趨勢。

趨勢有了,但爲什麼數據中心這一塊業務進展的那麼慢呢?這背後有着一系列的問題,比如很多人會選擇高端消費級顯卡而不是專業卡,又或者是專用的服務器計算模塊單價太高,但是反過來這些雲端設備的缺乏也會爲具體應用場景的探索設下障礙。

可以說,這不僅是 NVIDIA 已經要到嘴的一塊肥肉,同時也是一個亟待推進的方向。於是乎,NVIDIA 再次祭出了 ODM(原廠委託設計代工)合作這招。
不起眼但野心足夠大:NVIDIA HGX 架構



NVIDIA HGX-1 宣傳照

作爲整個計劃背後的主角——NVIDIA HGX 架構主要包含兩個關鍵 「部件」:Tesla 系列 GPU、NVIDIA NVLink,兩項都值得單獨拎出來說說的技術。

首先是 Tesla 系列 GPU,相比普通消費級產品,前者的進化要神速不少。這一點我們可以從下面這個列表中看出:



表中一共有 7 款 Tesla 系列的代表性產品,當然在這份表格之前可能還有類似 Tesla K80 這樣的重要產品,但這裏我們暫時忽略。雖然一共 7 款產品,但是他們之間最大的發佈時間間隔不過 19 個月,連兩年都不到。



既然是運算設備,首先關心的自然是計算能力,Maxwell、Pascal、Volta 三代架構的迭代給計算能力奠定了基礎。當然這兩年間 GPU 芯片的製程工藝也有所提升,讓在 GPU 芯片不斷升級的前提下依舊能保證散熱效果。

除了絕對參數之外,SXM 外形和接口的引入同樣重要。名字乍看與筆記本中傳統使用的 MXM 規格對應(SXM 更小),但在接口方面卻採用了相當 「喪心病狂」 的方案——左右兩部分一共 800pin。要知道,超過 1000pin 的芯片也只剩 CPU 一種了。

這種遠比常規顯卡規格 PCIe X16 的雙面 164 個針腳多的方案一方面爲未來的 GPU 運算核心升級留下了餘量,另外一方面給 NVIDIA Link 打下了基礎。


Tesla P100 處理器模塊的背面(兩個白色長方形即插槽)

接下來簡單說說 NVIDIA Link,這項技術早在 GTC2014 上就曾展示過。當時官方給出的參考性能是,NVIDIA Link 完全能夠做到普通顯卡 5~12 倍的傳輸速度。除了鏈接 GPU 與 GPU 之外,甚至還可以鏈接 CPU 和 GPU。究竟 Tela V100 的如何打造出 900GB/s 的驚人顯存帶寬,目前沒人知道。唯一可以確定的是,在高速存取數據的數據中心中,帶寬寬一點總歸是好的。






這麼強勁的技術,NVIDIA 並沒有打算 「藏着掖着」。今年 3 月 9 號,NVIDIA 就已經宣佈了加入 OCP 開放計算計劃,最終與微軟合作推出的 HGX-1 超算模塊,CPU 方面更是沒有品牌限制,Intel 和 AMD 家的產品都可以。






追根溯源,OCP(開放計算項目)實際上是跨公司設計和製造數據中心產品的一個組織。其中包含了一系列知名公司,比如:英特爾、諾基亞、蘋果、谷歌、微軟、希捷、戴爾等等。

這個組織的目的也很簡單——設計和實現最高效的服務器,同時還讓存儲服務器和數據中心更具有彈性。實際上,之前自己開發出另外一套 HGX 架構機器 Big Basin 系統的 Facebook,直接將自己機器的主板設計圖都上傳了。
頂級 ODM 巨頭齊聚首,吹響進軍號角?



介紹完前面這麼多相關信息,我們終於可以回到這次透露的信息中來。畢竟我們已經知道了:NVIDIA 自己必然會加大自己在數據中心市場的投入,而且 HGX 架構已經相當完善,技術也足夠成熟領先。

接下來問題就簡單了,如何才能夠讓儘可能多的人來購買爲數據中心打造的 GPU 產品。答案實際上就兩個字——價格。

市面銷售的非公版 GTX1080

對於降低成本這件事,NVIDIA 自己可謂非常有發言權。爲了降低風險,同時又能夠讓市場內部保持一定競爭關係,主板、顯卡廠商其實一直都採用同一套模式:由 Intel/Nvidia 提供核心運算芯片。其他部件如 PCB、電子元件什麼的都交給這幾家 ODM 之類的廠商來完成。而 ODM 除了負責生產,同時還要利用自己在生產過程中的豐富經驗,幫助 NVIDIA 不斷降低生產成本。

這樣做法一家獨大肯定不行,所以 NVIDIA 一口氣找來了 4 家,這些 ODM 之間還會形成另外的競爭關係,在最終產品、經營策略、售價等方面或許都會因爲競爭而產生 「不同」,而這恰恰會與消費者自身的不同條件形成對應。

黃教主曾經專門送了一臺 DGX-1 給鋼鐵俠 Elon Musk 的 OpenAI

在我們看來,由這些 ODM 和 NVIDIA 形成的全新 GPU 加速服務器大軍在 2017 年內可能就會來襲,而他們的目標則是爲當下所有存儲在服務器或者正在產生着的數據提供處理能力。



順利的話,再造一個等同於消費級的數據中心 GPU 市場也是可能的。而後甚至有可能作爲 NVIDIA 的跳板,反過來推進生活中分佈式的小節點。

在一個遊戲已經不是唯一甚至不是重點的 「次顯卡時代」,NVIDIA 已經準備好向數據中心出擊了。一旦邁出這步,NVIDIA 離業績 「暴富」 也就不遠了。
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