(图片来源: Tom's Hardware)

英伟达超大规模和高性能计算副总裁兼CUDA发明者Ian Buck透露，公司已经成功‘出货Grace独立服务器数十万台’。今年5月，英伟达曾公布已累计出货超过250万颗Grace CPU，且在2月份宣布了与Meta携手部署Grace独立服务器的计划。然而，Buck的最新表态暗示，实际部署规模可能更为庞大，彰显出英伟达在竞争激烈的市场中奋力前行的决心。

尽管Buck的评论引人入胜，却也在情理之中。随着数据中心建设热潮的兴起，对AI推理的需求空前高涨，英伟达GPU的需求量也随之激增，使英伟达在硅谷的地位愈发举足轻重。然而，自今年早些时候达到市值巅峰后，随着投资者转而支持英特尔等CPU制造商，英伟达约1万亿美元的市值已大幅缩水。智能体AI工作负载的不断发展，促使硬件平衡发生转变，从每颗CPU搭配多达八块GPU，转变为在某些场景下实现一对一的配比。

英伟达期望借助专为这类工作负载设计的新型Vera CPU，紧跟这一行业趋势。即便在智能体崛起之前，英伟达就已表示其CPU在数据密集型工作负载方面有着旺盛的需求。Buck解释道：‘他们（使用Grace）并非用于运行网络服务器……也并非像云服务那样，追求低成本、每核美元计算。’‘这些服务器被部署在后端，执行数据丰富的操作，如数据处理。’

最新视频推荐

点击观看完整视频：

Grace是英伟达进军数据中心CPU市场的跳板。它搭载了72个标准的Arm Neoverse V2核心，并通过英伟达的可扩展一致性结构（SCF）实现了差异化竞争。Vera则采用了更新的SCF，同时引入了英伟达首个定制核心设计——Olympus。Grace为英伟达打开了数据中心CPU市场的大门，而Vera则标志着英伟达在AMD和英特尔面前的重大市场突破。

无论Vera在下一代数据中心CPU竞争中最终表现如何——随着AMD预计于本周推出其Zen 6 Venice CPU，这场竞争正愈演愈烈——其设计理念与我们以往在英特尔和AMD所见截然不同。尤为引人注目的是，Vera采用了单片设计，将所有88个核心集成在一块硅片上。AMD和英特尔多年前就已转向非单片芯片设计，采用小芯片架构以解决延迟和一致性问题，尽管这以牺牲核心密度为代价。Vera则独树一帜，不仅构建在单个芯片上，还为结构分配了大量芯片空间。

Buck解释道：‘我们之所以没有采用128个核心，是因为我们将大量芯片面积用于结构优化。’‘该CPU内部拥有3.4TB/s的带宽，确保每个核心都能以全速与每个缓存、每个内存[控制器]通信，且不会发生任何冲突。’

需要明确的是，Buck所指的是Vera中核心到核心的3.4TB/s带宽。通过LPDDR5X接口，Vera可提供高达1.2TB/s的总内存带宽（每核14GB/s）。

然而，正如基于小芯片的设计在每线程性能上有所妥协一样，Vera也可能因其独特的架构而面临权衡。数据中心的大部分工作负载仍由超大规模企业为处理‘遗留’任务而构建，即便对AI基础设施的需求看似无止境，这种情况在短期内也难以改变。

Buck承认了这种权衡的存在，他提出疑问：‘英特尔和其他公司能否构建出同样丰富的结构？他们是否拥有实现这一目标所需的知识产权和生态系统，并将其一直延伸到LP内存？他们需要告诉你他们的计划时间表……但这种权衡将以牺牲遗留工作负载的性能为代价。’今年早些时候，在3月份的GTC大会上，Buck的表述更为直截了当。‘世界不会由单一型号的CPU所主宰，我们也没有这样的打算，’这位高管在当时的一次新闻发布会上明确表示。

尽管如此，英伟达对数据中心CPU市场的野心显然超越了股市上的种种传闻。英伟达认为，CPU业务将为公司带来高达2000亿美元的总潜在市场（TAM）机遇，这一预测相较于业内其他公司的看法显得颇为乐观。业内其他公司预计，到2030年，总潜在市场规模约为1200亿美元（尽管最近的估计已攀升至1700亿美元）。摩根士丹利4月份的报告指出，智能体AI正在推动这一市场的扩张，智能体可能会为数据中心CPU市场带来多达600亿美元的增量。

Vera将与英伟达的下一代AI基础设施（包括Rubin GPU、ConnectX-9 NIC、SpectrumX以太网交换机以及构建Vera Rubin NVL72机架所需的各种组件）一同全面投入生产。英伟达表示，一个机架大约需要130万个组件，且公司在全球拥有300多个合作伙伴来共同构建这些机架。作为我们上周参观英伟达总部的活动之一，我们有幸目睹了一个正在运行的Vera Rubin NVL72机架，它正为OpenAI处理着繁重的工作负载。

请在Google新闻上关注Tom's Hardware，或将其设为优选来源，以便在我们的资讯推送中获取最新新闻、深度分析和专业评测。