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04-06

去房地产吧，。这是年轻人面前最大的一座山。雷总。看你的了

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2023-04-02

下场造车，华为是各大车厂的敌人。不造车做供应商。华为是中国所有车企的朋友。。。任正非这部战略，没毛病

越界的余承东，心有不甘

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2020-03-28

$波音(BA)$反弹结束了

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03-20

牛逼

黄仁勋的新玩具，价值100亿美元

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02-21

其实,AI自己最知道需要什么芯片。也最懂怎样制造芯片

微软自研芯片，打响抛弃英伟达第二枪

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02-20

$英伟达(NVDA)$ AI基础设施之王。

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02-20

很好。2024年估计又是一个利润暴涨年

英伟达Q4营收预估增长237%，Q1每股盈利将增359%！

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01-03

利润率是多少？这才是关键。希望比亚迪能发展成长

比亚迪去年Q4交付量超特斯拉，成全球最大纯电动汽车制造商

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2022-07-25

利好

格林美(002340.SZ)拟初始发行不超过1957.23万份GDR

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2020-09-02

看了

豪掷1200亿！张磊揭秘：高瓴为什么重注生物医药

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01:15","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋的新玩具，价值100亿美元","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2420787132","media":"中国企业家杂志","summary":"在“皮衣刀客”黄教主面前，一个能打的也没有。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>在“皮衣刀客”黄教主面前，一个能打的也没有。</p></blockquote><p>黄仁勋给AI按下了“快100万倍”的加速键。</p><p>北京时间3月19日凌晨4时，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>创始人、CEO黄仁勋在GTC开发者大会上展出了英伟达最新的基于Blackwell架构的GPU芯片，它被命名为B200和GB200系列。</p><p>B200芯片比中国互联网大公司以及<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>苦苦追求的A100以及H100性能更先进、更快、更安全以及节能。<strong>相同数量下，GB200芯片性能比H100 Tensor Core的性能提升30倍。</strong></p><p>“我们将和合作伙伴一起，将世界带入加速计算。”黄仁勋说。他双手托举着Blackwell GB200芯片以及HGX B200服务器主板开玩笑说道：“我要小心一点，<strong>这个值100亿美元。</strong>”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f446ba14c35074353f606c9e59586820\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p><strong>黄仁勋对先进芯片的押注代表了他对生成式人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>的信心。</strong>英伟达扮演的角色是“人工智能铸造厂”，他将数据中心比作“智能工厂”，只不过，他们不产生电，而产生智能。</p><p>伴随着GPU新产品的发布，黄仁勋和英伟达再次证明了他们在AI算力芯片方面的领先地位。</p><p>2023年以来，无数投资人、创业者以及大公司都盯上了英伟达的生意——OpenAI CEO<a href=\"https://laohu8.com/S/300825\">阿尔特</a>曼试图筹集7万亿美元建设自己的芯片公司；日本软银创始人孙正义正寻求至多1000亿美元投资AI芯片公司；一家名为Groq的芯片公司的LPU（Language Processing Units，语言处理器）芯片号称比英伟达GPU快10倍。</p><p>但今天，黄仁勋在圣何塞会议中心的两小时宣言，证明了<strong>在“皮衣刀客”黄教主面前，一个能打的也没有。</strong></p><p>AI正在改变全球科技的格局。阿尔特曼深夜在X上发文感慨，This is the most interesting year in human history，except for all future years.（这是人类历史上最有趣的一年，但会是未来最无趣的一年。）</p><p>截至美国时间3月18日收盘，<strong>英伟达股价为884.55美元，盘后跌1.76%，市值为2.21万亿美元。这个股价和市值比3个月前大约翻了一番。</strong></p><p><strong>一、从A到B，自我颠覆</strong></p><p>引领的创新者，最擅长自我颠覆。</p><p>黄仁勋说，Hopper架构已经很好了，但英伟达需要更大的芯片。于是，英伟达推出了基于Blackwell架构的GPU芯片。</p><p><strong>这是黄仁勋灌输给英伟达的创新理念，永远不够好。</strong>他在接受媒体采访时说，他没有夸大公司几次险些倒闭的经历，“公司就是总处于危险之中的，我们能感觉到”。</p><p>以Hopper架构为主的H100给英伟达带来了丰厚的回报。在刚刚过去的2024财年，英伟达收入为609.22亿美元，增长126%；<strong>净利润为297.6亿美元，增长581%。</strong>整个2023年，英伟达股价上涨了约240%，比<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>公司还要多。一些投行认为，这个股价还能翻番。</p><p>但黄仁勋并不满足。他认为，通用计算已经成为过去式，加速计算才是未来，基于Blackwell构架的B200芯片开启了加速计算的纪元。</p><p>黄仁勋介绍，B200芯片拥有2080亿个晶体管，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>4NP工艺制程，这让B200芯片计算更快，H100芯片和H200芯片上有800亿个晶体管。B200芯片可以支持多达10万亿个参数的AI模型，OpenAI的GPT-3由1750亿个参数组成。</p><p>Blackwell构架的B200芯片并不是传统意义上的单一GPU芯片，它由两个紧密耦合的芯片组成，这两个芯片通过10TB/s NV-HBI（Nvidia高带宽接口）连接，以确保其能够作为单个完全一致的芯片正常运行。</p><p>黄仁勋现场举例，如果要训练GPT1.8万亿参数的模型，用Hopper架构的芯片来训练，可能需要8000个GPU，消耗15兆瓦电力，需要90天左右。如果Blackwell来做这件事，只需要2000个GPU，4兆瓦的电力。</p><p>马斯克和阿尔特曼在不同场合表达了AI旺盛的电力需求可能会导致供给短缺，一些媒体甚至传言黄仁勋说过，“AI的尽头是光伏和储能”，后来，这句话被证明是以讹传讹。</p><p>“生成式人工智能是我们这个时代的决定性技术，Blackwell GPU是推动这场新工业革命的引擎。”黄仁勋说，<strong>Blackwell将成为英伟达历史上最成功的产品。</strong></p><p>尽管B200芯片价格未知，但美国最大的几家科技公司已经预订了B200芯片的前期产能，比如<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>AWS、<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、Meta、微软、OpenAI和<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>。</p><p>黄仁勋一直有意将英伟达塑造成像苹果公司那样“软硬一体”的公司，此次发布会上，他还推出了Nvidia推理微服务（NIM），不管是OpenAI的GPT还是谷歌的大模型，都被打包和优化进一个容器里，用户可以通过API连接，他称之为“超级人工智能”。</p><p>关于中国，<strong>黄仁勋提到了“世界上最大的电动汽车公司”<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>，</strong>黄仁勋透露，英伟达下一代汽车智能芯片DRIVE Thor专为Transformer引擎设计，并将被比亚迪采用。</p><p>这是一个明显的信号，受限于芯片禁令，<strong>英伟达在中国市场的重心从AI算力芯片转移至汽车智能芯片领域。</strong>小米、理想、长城等厂商是英伟达智能驾驶系统的合作伙伴。</p><p>2023年8月，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>自动驾驶负责人吴新宙入职英伟达之后，今年2月，有媒体披露，小鹏汽车自动驾驶AI负责人刘兰个川加盟了英伟达。</p><p>汽车只是一个案例，黄仁勋的目光不仅仅在汽车身上，还放在了范围更广的具身智能设备上，比如人形<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>。</p><p><strong>二、机器人的ChatGPT时刻</strong></p><p>黄仁勋演示了英伟达产品在天气预报、工业、交通等领域的应用，但他着墨比较多的是机器人。</p><p><strong>“机器人的ChatGPT时刻可能即将到来。”</strong>黄仁勋预测。在发布会的最后，他和9位人形机器人一起向观众打招呼。</p><p>“我们教它（机器人），然后帮它自学。我们拓宽了它的理解，我们让它感知，移动，甚至推理。所以它可以与我们分享我们的世界。”黄仁勋在发布会上说。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/721b3123582f08bef9a342143b430d31\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p>黄仁勋宣布了Project GR00T项目，这是一个人形机器人的模型平台，由GR00T驱动的机器人可以更好地理解自然语言，并通过观察人类动作来模拟运动。英伟达将基于Jetson Thor（一款英伟达的GPU）来开发生产机器人。</p><p>不过，一位机器人领域的创业者告诉《中国企业家》，<strong>人们总是高估AI创新的难度，但低估AI产品化比如机器人的难度。</strong>“AGI可能5年就能实现，但用在机器人身上，得20年才能看到苗头。”</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/CMCM\">猎豹移动</a>董事长兼CEO傅盛在一次演讲中也曾说，人形机器人必定不能量产。</p><p>不过，AI时代，一些反直觉的事情总是涌现不停，一些惯例和尝试永远在打破之中。</p><p>今年3月，美国人形机器人创企Figure宣布获得6.75亿美元（约合48.58亿元人民币）高额融资，估值达到26亿美元，投资方包括OpenAI。</p><p>值得注意的一个细节是，当黄仁勋说到英伟达B200芯片生态的合作伙伴时，亚马逊AWS、戴尔科技、谷歌、Meta、微软、OpenAI和特斯拉皆上榜，但少了苹果公司。</p><p>但在具体业务上，黄仁勋表示，英伟达的Omniverse Cloud将可以连接到苹果公司混合头显Vision Pro。设计师是可以通过Vision Pro使用汽车配置工具来操纵车辆，比如切换油漆和装饰选项，甚至调整内饰，将三维逼真环境与物理世界融为一体。</p><p>近期，苹果公司公布了自己的MM1多态大语言模型（Multimodal LLM），但它的参数量只有300亿，落后于硅谷的其他科技大公司推出的模型产品。</p><p>有媒体报道，苹果正在就将谷歌Gemini人工智能引擎内置到iPhone中进行谈判，为今年iPhone软件中的一些新功能提供支持。苹果最近还与OpenAI进行了讨论，考虑使用其模型。</p><p>伟大如苹果公司也不例外，<strong>几乎所有的科技生态都将被卷入黄仁勋的版图之中，</strong>从这一点上看，黄仁勋口中“见证AI的变革时刻”不算夸大。</p><p>本文来自微信公众号：中国企业家杂志 （ID：iceo-com-cn），作者：闫俊文，编辑：李薇 </p></body></html>","source":"zgqyj","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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future years.（这是人类历史上最有趣的一年，但会是未来最无趣的一年。）截至美国时间3月18日收盘，英伟达股价为884.55美元，盘后跌1.76%，市值为2.21万亿美元。这个股价和市值比3个月前大约翻了一番。一、从A到B，自我颠覆引领的创新者，最擅长自我颠覆。黄仁勋说，Hopper架构已经很好了，但英伟达需要更大的芯片。于是，英伟达推出了基于Blackwell架构的GPU芯片。这是黄仁勋灌输给英伟达的创新理念，永远不够好。他在接受媒体采访时说，他没有夸大公司几次险些倒闭的经历，“公司就是总处于危险之中的，我们能感觉到”。以Hopper架构为主的H100给英伟达带来了丰厚的回报。在刚刚过去的2024财年，英伟达收入为609.22亿美元，增长126%；净利润为297.6亿美元，增长581%。整个2023年，英伟达股价上涨了约240%，比微软以及苹果公司还要多。一些投行认为，这个股价还能翻番。但黄仁勋并不满足。他认为，通用计算已经成为过去式，加速计算才是未来，基于Blackwell构架的B200芯片开启了加速计算的纪元。黄仁勋介绍，B200芯片拥有2080亿个晶体管，台积电4NP工艺制程，这让B200芯片计算更快，H100芯片和H200芯片上有800亿个晶体管。B200芯片可以支持多达10万亿个参数的AI模型，OpenAI的GPT-3由1750亿个参数组成。Blackwell构架的B200芯片并不是传统意义上的单一GPU芯片，它由两个紧密耦合的芯片组成，这两个芯片通过10TB/s NV-HBI（Nvidia高带宽接口）连接，以确保其能够作为单个完全一致的芯片正常运行。黄仁勋现场举例，如果要训练GPT1.8万亿参数的模型，用Hopper架构的芯片来训练，可能需要8000个GPU，消耗15兆瓦电力，需要90天左右。如果Blackwell来做这件事，只需要2000个GPU，4兆瓦的电力。马斯克和阿尔特曼在不同场合表达了AI旺盛的电力需求可能会导致供给短缺，一些媒体甚至传言黄仁勋说过，“AI的尽头是光伏和储能”，后来，这句话被证明是以讹传讹。“生成式人工智能是我们这个时代的决定性技术，Blackwell GPU是推动这场新工业革命的引擎。”黄仁勋说，Blackwell将成为英伟达历史上最成功的产品。尽管B200芯片价格未知，但美国最大的几家科技公司已经预订了B200芯片的前期产能，比如亚马逊AWS、戴尔科技、谷歌、Meta、微软、OpenAI和特斯拉。黄仁勋一直有意将英伟达塑造成像苹果公司那样“软硬一体”的公司，此次发布会上，他还推出了Nvidia推理微服务（NIM），不管是OpenAI的GPT还是谷歌的大模型，都被打包和优化进一个容器里，用户可以通过API连接，他称之为“超级人工智能”。关于中国，黄仁勋提到了“世界上最大的电动汽车公司”比亚迪，黄仁勋透露，英伟达下一代汽车智能芯片DRIVE Thor专为Transformer引擎设计，并将被比亚迪采用。这是一个明显的信号，受限于芯片禁令，英伟达在中国市场的重心从AI算力芯片转移至汽车智能芯片领域。小米、理想、长城等厂商是英伟达智能驾驶系统的合作伙伴。2023年8月，小鹏汽车自动驾驶负责人吴新宙入职英伟达之后，今年2月，有媒体披露，小鹏汽车自动驾驶AI负责人刘兰个川加盟了英伟达。汽车只是一个案例，黄仁勋的目光不仅仅在汽车身上，还放在了范围更广的具身智能设备上，比如人形机器人。二、机器人的ChatGPT时刻黄仁勋演示了英伟达产品在天气预报、工业、交通等领域的应用，但他着墨比较多的是机器人。“机器人的ChatGPT时刻可能即将到来。”黄仁勋预测。在发布会的最后，他和9位人形机器人一起向观众打招呼。“我们教它（机器人），然后帮它自学。我们拓宽了它的理解，我们让它感知，移动，甚至推理。所以它可以与我们分享我们的世界。”黄仁勋在发布会上说。黄仁勋宣布了Project GR00T项目，这是一个人形机器人的模型平台，由GR00T驱动的机器人可以更好地理解自然语言，并通过观察人类动作来模拟运动。英伟达将基于Jetson Thor（一款英伟达的GPU）来开发生产机器人。不过，一位机器人领域的创业者告诉《中国企业家》，人们总是高估AI创新的难度，但低估AI产品化比如机器人的难度。“AGI可能5年就能实现，但用在机器人身上，得20年才能看到苗头。”猎豹移动董事长兼CEO傅盛在一次演讲中也曾说，人形机器人必定不能量产。不过，AI时代，一些反直觉的事情总是涌现不停，一些惯例和尝试永远在打破之中。今年3月，美国人形机器人创企Figure宣布获得6.75亿美元（约合48.58亿元人民币）高额融资，估值达到26亿美元，投资方包括OpenAI。值得注意的一个细节是，当黄仁勋说到英伟达B200芯片生态的合作伙伴时，亚马逊AWS、戴尔科技、谷歌、Meta、微软、OpenAI和特斯拉皆上榜，但少了苹果公司。但在具体业务上，黄仁勋表示，英伟达的Omniverse Cloud将可以连接到苹果公司混合头显Vision Pro。设计师是可以通过Vision Pro使用汽车配置工具来操纵车辆，比如切换油漆和装饰选项，甚至调整内饰，将三维逼真环境与物理世界融为一体。近期，苹果公司公布了自己的MM1多态大语言模型（Multimodal LLM），但它的参数量只有300亿，落后于硅谷的其他科技大公司推出的模型产品。有媒体报道，苹果正在就将谷歌Gemini人工智能引擎内置到iPhone中进行谈判，为今年iPhone软件中的一些新功能提供支持。苹果最近还与OpenAI进行了讨论，考虑使用其模型。伟大如苹果公司也不例外，几乎所有的科技生态都将被卷入黄仁勋的版图之中，从这一点上看，黄仁勋口中“见证AI的变革时刻”不算夸大。本文来自微信公众号：中国企业家杂志 （ID：iceo-com-cn），作者：闫俊文，编辑：李薇","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":390,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":276324030349320,"gmtCreate":1708492046033,"gmtModify":1708492047586,"author":{"id":"3548251477920205","authorId":"3548251477920205","name":"爱泰戈尔有钱","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8c802f6883ec64d37ded1e610f37f3a2","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"其实,AI自己最知道需要什么芯片。也最懂怎样制造芯片","listText":"其实,AI自己最知道需要什么芯片。也最懂怎样制造芯片","text":"其实,AI自己最知道需要什么芯片。也最懂怎样制造芯片","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/276324030349320","repostId":"1152720942","repostType":4,"repost":{"id":"1152720942","weMediaInfo":{"introduction":"最有深度的半导体新媒体，实讯、专业、原创、深度，30万半导体精英关注！专注观察全球半导体最新资讯、技术前沿、发展趋势。《摩尔精英》《中国集成电路》共同出品，欢迎订阅摩尔旗下公众号：摩尔精英、摩尔芯闻、摩尔App","home_visible":1,"media_name":"半导体行业观察","id":"1099700132","head_image":"https://static.tigerbbs.com/705285f8deea4d7b8e48df7848a67868"},"pubTimestamp":1708479725,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1152720942?lang=&edition=full","pubTime":"2024-02-21 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href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>就是最新的一个。</p><p><strong>微软，入局DPU</strong></p><p>据the information透露，微软正在开发一款新的网卡，可以提高其Maia AI 服务器芯片的性能，并有可能减少该公司对芯片设计商Nvidia的依赖。</p><p>报道援引知情人士的话称，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella ) 已任命网络设备开发商<a href=\"https://laohu8.com/S/JNPR\">瞻博网络</a> (Juniper Networks) 联合创始人普拉迪普·辛杜 (Pradeep Sindhu) 来领导网卡工作。</p><p>报告补充说，这款新网卡类似于 Nvidia 的 ConnectX-7 卡。</p><p>NVIDIA ConnectX-7 网卡提供最多 4 个连接端口和最高 400Gb/s 的吞吐量，可为云、电信、AI 和企业工作负载提供数据中心规模的硬件加速网络、存储、安全和管理服务。ConnectX-7 通过加速交换和数据包处理（ASAP2）、高级 RoCE、GPUDirect Storage，以及用于 TLS、IPsec 和 MACsec 加密和解密的内联硬件加速等功能，为敏捷、高性能网络解决方案提供支持。ConnectX-7 使组织能够在高带宽和高密度环境中满足当前和未来的网络需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d4301a8928f5dc60ad7e866e39fae795\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"589\"/></p><p>为了协调工作，组成人工智能集群的服务器需要能够共享存储在各自内存池中的数据。数据共享请求通常必须经过服务器的中央处理单元。Nvidia 的 ConnectX-7 适配器包含一种名为 RDMA 的技术，可以绕过 CPU，从而显着加快数据检索速度。</p><p>该器件还具有其他一些性能优化功能。值得注意的是，它可以执行网络安全任务，例如加密数据流量，否则这些任务将由服务器的 CPU 执行，从而为应用程序提供更多的 CPU 容量。ConnectX-7 还卸载了检测数据传输错误所涉及的一些计算。</p><p>来到微软方面，他们之前曾在一篇文章中谈到了关于DPU的使用：“SmartNIC 或数据处理单元 (DPU) 带来了加倍发挥软件定义基础设施优势的机会，而无需牺牲（虚拟机）VM 或容器中的业务线应用程序所需的主机资源。借助 DPU，我们可以启用 SR-IOV，消除合成数据路径产生的主机 CPU 消耗，同时享受 SDN 的优势。随着时间的推移，我们预计 DPU 将提供更大的优势，并重新定义我们的旗舰边缘产品（例如 Azure Stack HCI）的主机架构。”</p><p>在同一篇博客中，微软以英伟达的产品为例，讲述了自己在网卡上面的一些实践与优势。而在这个产品出来以后。则是继自研AI芯片Maia之外，微软打响抛弃英伟达芯片依赖的第二枪。</p><p>对于微软来说，除了自身本来的团队以外，在去年收购的Fungible，是公司进军这个市场的另一个依仗。</p><p><strong>Fungible，微软的底气</strong></p><p>微软在收购Fungible的公告中说，Fungible 一家可组合基础设施提供商，旨在通过高效、低功耗的数据处理单元 (DPU) 加速数据中心的网络和存储性能。Fungible的技术有助于实现高性能、可扩展、分解、横向扩展的数据中心基础设施，并具有可靠性和安全性。</p><p>从Fungible的背景看来，这单收购对其DPU业务来说无疑是如虎添翼。知名半导体分析师Dylan Patel曾写道，Fungible 曾经是最热门的半导体初创公司之一 Fungible 是第一家针对云级 DPU 的商业芯片公司，先于英特尔、Nvidia、Pensando (AMD) 和 Marvell。</p><p>而作为一家致力于开发和构建数据处理单元(DPU) 芯片的厂商，Fungible拥有一个梦幻团队。创始人 Pradeep Sindhu 和 Bertrand Serlet 都拥有杰出的科技背景。Sindhu 是瞻博网络 (Juniper Networks) 的创始首席执行官兼董事长，然后是副董事长、首席技术官和首席科学家，后来加入了初创公司 Fungible。Serlet 曾任<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>软件工程高级副总裁，之后创立了消费者云存储业务 Upthere，该公司于 2017 年被<a href=\"https://laohu8.com/S/WDC\">西部数据</a>收购。在此之前，他曾担任苹果软件工程高级副总裁、史蒂夫·乔布斯旗下 NeXT 的软件工程总监。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a367a6881c784e7ceb37ba4bf3515b16\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"577\"/></p><p>Fungible 认为，DPU 可以解决数据中心效率低下的五个根本原因。所有数据中心计算均通过数据包进行。网络、存储、虚拟化和安全堆栈通过数据包进行分发。因此，有比将所有内容都转移到 x86 系统上更有效的方法来将计算和数据结合在一起并执行工作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fe6edb3603c2d54fed3d987665176b8d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"592\"/></p><p>Fungible指出，DPU 本质上一侧是 PCIe，另一侧是以太网。对于这四个主要的超分解构建块，其DPU 提供了一个“TrueFabric”技术，允许人们将所有这些元素带入网络。对于那些具有网络背景的人来说，一切最终都会回到带有连接设备的网络，这与那些开始构建更大的 CPU 或 GPU 的人不同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/103908bb96da4ec3ab1c146bad4ab351\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"570\"/></p><p>据介绍，TrueFabric 是一种大规模的 IP-over-Ethernet 结构协议，可提供完整的网络横截面带宽，具有低平均和尾部延迟、端到端 QoS、无拥塞连接性以及服务器节点之间的安全性。TrueFabric协议完全符合标准，并可与以太网上的 TCP/IP 互操作，确保数据中心 SpineLeaf 网络可以采用标准离线构建架子以太网交换机。</p><p>具体到产品方面，Fungible开发了两款令人印象深刻的DPU芯片：用于存储、分析、人工智能服务器或安全设备使用的设备前端F1，以及用于裸机服务器虚拟化、节点安全、存储启动器、本地实例存储和网络网络虚拟化的基于服务器的S1。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f87706b5e7b23d6e6611d835338ce49\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"627\"/></p><p>首先看F1方面，如图所示，我们可以看到一组八个数据集群，它们被分成 8x 24 线程集群。有一个用于芯片安全和控制平面的控制集群。F1 DPU 具有 800Gbps 网络速度，例如 8x 100GbE。有 64 个 PCIe Gen3/Gen4 通道分为四个 x16 主机；数据集群基于具有SMT=4设计的MIPS内核。这意味着每个数据集群有 24 个线程，加上它们的本地缓存、加速器以及与更大芯片结构的连接。该系统具有 8GB 高速 HBM2 内存以及 DDR4 ECC 内存控制器；它还可以支持 NVDIMM-N，这非常有趣，因为它有效地在 DPU 级别添加了持久内存功能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9789726114ff09e130f23cdf55c3b8c5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"740\" tg-height=\"718\"/></p><p>来到S1方面，据介绍，这是Fungible DPU系列专用处理器中的第二个设备，针对以数据为中心的计算进行了优化。作为业界最灵活的 200 Gbps DPU，S1能够比通用 CPU 更高效地执行以数据为中心的计算。S1DPU 从主机服务器中的 x86 核心完全卸载整个存储、网络、安全和虚拟化堆栈，从而释放超过 50% 的 x86 CPU 周期来运行应用程序工作负载。</p><p>Fungible表示，虽然F1 DPU 专为存储、安全、AI 和分析服务器等高性能独立设备而设计，但 S1 DPU 在标准 PCIe 适配器的占用空间和功率范围内最大限度地提高了性能。S1 先进的 SoC 架构集成了运行完全分离的控制平面和数据平面的多核处理器集群。这些集群通过快速片上网络 (NoC) 互连到精心挑选的硬件加速器块集合。SoC 通过标准以太网端口和支持端点 (EP) SR-IOV 和 Root Complex (RC) 功能的 PCIeGen3/Gen 4 控制器与外部组件交互。</p><p>虽然开始表现惊艳，但Dylan Patel在其文章中披露，该公司从2022年8月该公司在 8 月份裁员，并在 当年11 月份缩减产品线后，放弃了其可组合基础设施的雄心，专注于DPU 增强型 NVMe/TCP 存储阵列。按照知情人士所说，之所以会出现这样的结果，是因为Fungible想要关注的（存储）市场已经被财力雄厚、产品非常成熟的成熟企业所饱和。这对他们来说将是一个挑战。</p><p>Fungible在回应媒体提问时也表示：“早在2020年，Fungible 决定通过收购和有机开发，用更高级别的可组合性软件解决方案来增强其 DPU 产品组合。尽管我们尽了最大努力，但与 Fungible 基于 DPU 的存储技术所取得的成功相比，Fungible 仍无法在编排（orchestration）领域取得成功。这促使我们将工作重点放在由 Fungible DPU 实现的横向扩展存储上，并可在我们的 Fungible 存储集群解决方案中使用，以推动公司的成功。”</p><p>但最后，如Dylan Patel所说，在多方筹集资金未果之后，Fungible曾想出售给 Meta，但最终他们无法获得任何支持。具体到微软方面，这家云巨头最初考虑与 Fungible 进行定制芯片交易，但最终决定以低价收购该公司、员工和知识产权。</p><p>于是，产生了文章开头的故事。</p><p><strong>DPU，机会在哪里？</strong></p><p>DPU一开始光芒四射，但随着明星新贵被收购，云巨头和芯片巨头纷纷杀入之后，其前景似乎有了更多的不确定性。如blocksandfiles在早前就透露，DPU初创公司Nebulon或已经被英伟达之前，而在Fungible之前，明星公司Mellanox被英伟达收购，AMD也拿下了Pensando。</p><p>云厂商方面，AWS其拥有内部Nitro技术；阿里云有神龙；华为也有自研DPU产品。再加上之前说到的DPU芯片厂商，由此可见，对于DPU厂商来说，留给他们的机会其实并不是太多。有消息人士表示，在他们看来，在DPU方面，可组合基础设施和其他芯片开发初创公司有三种潜在的市场途径：</p><p>1、建立可组合的基础设施公司；</p><p>2、成为其他 OEM、ODM 和云的军火商，提供组件和随附软件；</p><p>3、构建一个特定的盒子，例如存储或 GPU 服务器；</p><p>Blocksandfiles在文章中也强调：</p><p>DPU 市场已被证明是一个难以攻克的难题。大型服务器供应商相对较少：<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>、HPE、联想、超微，以及落后一些的<a href=\"https://laohu8.com/S/CSCO\">思科</a>。如果其中一个或多个采用您的 DPU 作为标准组件，您就有很大机会成为一般市场供应商。但从DPU 初创公司 Fungible 和 Pensando的发展看来，这并没有发生。</p><p>如果非常大的服务器买家（例如超大规模提供商）如果不直接收购业务，也可以采用供应商的 DPU（Fungible 就发生了这种情况）。微软在2020年底以1.9亿美元的价格收购了它。当这类企业被收购时，它们就成为内部系统组件供应商，而不是一般市场供应商。</p><p>此外，处理器供应商可以开发自己的DPU——Intel及其IPU；Nvidia 与 BlueField 合作，或者收购一家 DPU 初创公司，就像AMD在 2022 年 4 月以 19 亿美元收购 Pensando那样。这就使得Kalray和 Nebulon 在不愿采用的服务器 OEM 市场上难以销售 DPU 产品，而且企业也不清楚 DPU 的好处采用专有的基础设施技术，背后没有大而可信的名字。在这样的背景下，小小的芯片公司如何与 Intel、AMD、Nvidia 竞争呢？</p><p>“总而言之，一般的 DPU 市场尚未出现”，Blocksandfiles总结说。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>微软自研芯片，打响抛弃英伟达第二枪</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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功能对于实现安全的、裸机的、原生云端运算的下一代云端大规模运算至关重要。</p><p>根据数据，2020年全球DPU产业市场规模达30.5亿美元，预计到2025年全球DPU产业市场规模将超过245.3亿美元，期间CAGR高达51.73%。</p><p>正因为拥有如此效能和市场前景，除了英伟达以外，不少第三方芯片供应商正在进入这个市场。例如<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>、AMD、Marvell等知名芯片巨头。国内如云豹<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>、中科驭数和云脉芯联等新兴厂商也跃跃欲试。</p><p>但与此同时，那些云厂商也纷纷入局，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>就是最新的一个。</p><p><strong>微软，入局DPU</strong></p><p>据the information透露，微软正在开发一款新的网卡，可以提高其Maia AI 服务器芯片的性能，并有可能减少该公司对芯片设计商Nvidia的依赖。</p><p>报道援引知情人士的话称，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella ) 已任命网络设备开发商<a href=\"https://laohu8.com/S/JNPR\">瞻博网络</a> (Juniper Networks) 联合创始人普拉迪普·辛杜 (Pradeep Sindhu) 来领导网卡工作。</p><p>报告补充说，这款新网卡类似于 Nvidia 的 ConnectX-7 卡。</p><p>NVIDIA ConnectX-7 网卡提供最多 4 个连接端口和最高 400Gb/s 的吞吐量，可为云、电信、AI 和企业工作负载提供数据中心规模的硬件加速网络、存储、安全和管理服务。ConnectX-7 通过加速交换和数据包处理（ASAP2）、高级 RoCE、GPUDirect Storage，以及用于 TLS、IPsec 和 MACsec 加密和解密的内联硬件加速等功能，为敏捷、高性能网络解决方案提供支持。ConnectX-7 使组织能够在高带宽和高密度环境中满足当前和未来的网络需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d4301a8928f5dc60ad7e866e39fae795\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"589\"/></p><p>为了协调工作，组成人工智能集群的服务器需要能够共享存储在各自内存池中的数据。数据共享请求通常必须经过服务器的中央处理单元。Nvidia 的 ConnectX-7 适配器包含一种名为 RDMA 的技术，可以绕过 CPU，从而显着加快数据检索速度。</p><p>该器件还具有其他一些性能优化功能。值得注意的是，它可以执行网络安全任务，例如加密数据流量，否则这些任务将由服务器的 CPU 执行，从而为应用程序提供更多的 CPU 容量。ConnectX-7 还卸载了检测数据传输错误所涉及的一些计算。</p><p>来到微软方面，他们之前曾在一篇文章中谈到了关于DPU的使用：“SmartNIC 或数据处理单元 (DPU) 带来了加倍发挥软件定义基础设施优势的机会，而无需牺牲（虚拟机）VM 或容器中的业务线应用程序所需的主机资源。借助 DPU，我们可以启用 SR-IOV，消除合成数据路径产生的主机 CPU 消耗，同时享受 SDN 的优势。随着时间的推移，我们预计 DPU 将提供更大的优势，并重新定义我们的旗舰边缘产品（例如 Azure Stack HCI）的主机架构。”</p><p>在同一篇博客中，微软以英伟达的产品为例，讲述了自己在网卡上面的一些实践与优势。而在这个产品出来以后。则是继自研AI芯片Maia之外，微软打响抛弃英伟达芯片依赖的第二枪。</p><p>对于微软来说，除了自身本来的团队以外，在去年收购的Fungible，是公司进军这个市场的另一个依仗。</p><p><strong>Fungible，微软的底气</strong></p><p>微软在收购Fungible的公告中说，Fungible 一家可组合基础设施提供商，旨在通过高效、低功耗的数据处理单元 (DPU) 加速数据中心的网络和存储性能。Fungible的技术有助于实现高性能、可扩展、分解、横向扩展的数据中心基础设施，并具有可靠性和安全性。</p><p>从Fungible的背景看来，这单收购对其DPU业务来说无疑是如虎添翼。知名半导体分析师Dylan Patel曾写道，Fungible 曾经是最热门的半导体初创公司之一 Fungible 是第一家针对云级 DPU 的商业芯片公司，先于英特尔、Nvidia、Pensando (AMD) 和 Marvell。</p><p>而作为一家致力于开发和构建数据处理单元(DPU) 芯片的厂商，Fungible拥有一个梦幻团队。创始人 Pradeep Sindhu 和 Bertrand Serlet 都拥有杰出的科技背景。Sindhu 是瞻博网络 (Juniper Networks) 的创始首席执行官兼董事长，然后是副董事长、首席技术官和首席科学家，后来加入了初创公司 Fungible。Serlet 曾任<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>软件工程高级副总裁，之后创立了消费者云存储业务 Upthere，该公司于 2017 年被<a href=\"https://laohu8.com/S/WDC\">西部数据</a>收购。在此之前，他曾担任苹果软件工程高级副总裁、史蒂夫·乔布斯旗下 NeXT 的软件工程总监。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a367a6881c784e7ceb37ba4bf3515b16\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"577\"/></p><p>Fungible 认为，DPU 可以解决数据中心效率低下的五个根本原因。所有数据中心计算均通过数据包进行。网络、存储、虚拟化和安全堆栈通过数据包进行分发。因此，有比将所有内容都转移到 x86 系统上更有效的方法来将计算和数据结合在一起并执行工作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fe6edb3603c2d54fed3d987665176b8d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"592\"/></p><p>Fungible指出，DPU 本质上一侧是 PCIe，另一侧是以太网。对于这四个主要的超分解构建块，其DPU 提供了一个“TrueFabric”技术，允许人们将所有这些元素带入网络。对于那些具有网络背景的人来说，一切最终都会回到带有连接设备的网络，这与那些开始构建更大的 CPU 或 GPU 的人不同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/103908bb96da4ec3ab1c146bad4ab351\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"570\"/></p><p>据介绍，TrueFabric 是一种大规模的 IP-over-Ethernet 结构协议，可提供完整的网络横截面带宽，具有低平均和尾部延迟、端到端 QoS、无拥塞连接性以及服务器节点之间的安全性。TrueFabric协议完全符合标准，并可与以太网上的 TCP/IP 互操作，确保数据中心 SpineLeaf 网络可以采用标准离线构建架子以太网交换机。</p><p>具体到产品方面，Fungible开发了两款令人印象深刻的DPU芯片：用于存储、分析、人工智能服务器或安全设备使用的设备前端F1，以及用于裸机服务器虚拟化、节点安全、存储启动器、本地实例存储和网络网络虚拟化的基于服务器的S1。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f87706b5e7b23d6e6611d835338ce49\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"627\"/></p><p>首先看F1方面，如图所示，我们可以看到一组八个数据集群，它们被分成 8x 24 线程集群。有一个用于芯片安全和控制平面的控制集群。F1 DPU 具有 800Gbps 网络速度，例如 8x 100GbE。有 64 个 PCIe Gen3/Gen4 通道分为四个 x16 主机；数据集群基于具有SMT=4设计的MIPS内核。这意味着每个数据集群有 24 个线程，加上它们的本地缓存、加速器以及与更大芯片结构的连接。该系统具有 8GB 高速 HBM2 内存以及 DDR4 ECC 内存控制器；它还可以支持 NVDIMM-N，这非常有趣，因为它有效地在 DPU 级别添加了持久内存功能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9789726114ff09e130f23cdf55c3b8c5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"740\" tg-height=\"718\"/></p><p>来到S1方面，据介绍，这是Fungible DPU系列专用处理器中的第二个设备，针对以数据为中心的计算进行了优化。作为业界最灵活的 200 Gbps DPU，S1能够比通用 CPU 更高效地执行以数据为中心的计算。S1DPU 从主机服务器中的 x86 核心完全卸载整个存储、网络、安全和虚拟化堆栈，从而释放超过 50% 的 x86 CPU 周期来运行应用程序工作负载。</p><p>Fungible表示，虽然F1 DPU 专为存储、安全、AI 和分析服务器等高性能独立设备而设计，但 S1 DPU 在标准 PCIe 适配器的占用空间和功率范围内最大限度地提高了性能。S1 先进的 SoC 架构集成了运行完全分离的控制平面和数据平面的多核处理器集群。这些集群通过快速片上网络 (NoC) 互连到精心挑选的硬件加速器块集合。SoC 通过标准以太网端口和支持端点 (EP) SR-IOV 和 Root Complex (RC) 功能的 PCIeGen3/Gen 4 控制器与外部组件交互。</p><p>虽然开始表现惊艳，但Dylan Patel在其文章中披露，该公司从2022年8月该公司在 8 月份裁员，并在 当年11 月份缩减产品线后，放弃了其可组合基础设施的雄心，专注于DPU 增强型 NVMe/TCP 存储阵列。按照知情人士所说，之所以会出现这样的结果，是因为Fungible想要关注的（存储）市场已经被财力雄厚、产品非常成熟的成熟企业所饱和。这对他们来说将是一个挑战。</p><p>Fungible在回应媒体提问时也表示：“早在2020年，Fungible 决定通过收购和有机开发，用更高级别的可组合性软件解决方案来增强其 DPU 产品组合。尽管我们尽了最大努力，但与 Fungible 基于 DPU 的存储技术所取得的成功相比，Fungible 仍无法在编排（orchestration）领域取得成功。这促使我们将工作重点放在由 Fungible DPU 实现的横向扩展存储上，并可在我们的 Fungible 存储集群解决方案中使用，以推动公司的成功。”</p><p>但最后，如Dylan Patel所说，在多方筹集资金未果之后，Fungible曾想出售给 Meta，但最终他们无法获得任何支持。具体到微软方面，这家云巨头最初考虑与 Fungible 进行定制芯片交易，但最终决定以低价收购该公司、员工和知识产权。</p><p>于是，产生了文章开头的故事。</p><p><strong>DPU，机会在哪里？</strong></p><p>DPU一开始光芒四射，但随着明星新贵被收购，云巨头和芯片巨头纷纷杀入之后，其前景似乎有了更多的不确定性。如blocksandfiles在早前就透露，DPU初创公司Nebulon或已经被英伟达之前，而在Fungible之前，明星公司Mellanox被英伟达收购，AMD也拿下了Pensando。</p><p>云厂商方面，AWS其拥有内部Nitro技术；阿里云有神龙；华为也有自研DPU产品。再加上之前说到的DPU芯片厂商，由此可见，对于DPU厂商来说，留给他们的机会其实并不是太多。有消息人士表示，在他们看来，在DPU方面，可组合基础设施和其他芯片开发初创公司有三种潜在的市场途径：</p><p>1、建立可组合的基础设施公司；</p><p>2、成为其他 OEM、ODM 和云的军火商，提供组件和随附软件；</p><p>3、构建一个特定的盒子，例如存储或 GPU 服务器；</p><p>Blocksandfiles在文章中也强调：</p><p>DPU 市场已被证明是一个难以攻克的难题。大型服务器供应商相对较少：<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>、HPE、联想、超微，以及落后一些的<a href=\"https://laohu8.com/S/CSCO\">思科</a>。如果其中一个或多个采用您的 DPU 作为标准组件，您就有很大机会成为一般市场供应商。但从DPU 初创公司 Fungible 和 Pensando的发展看来，这并没有发生。</p><p>如果非常大的服务器买家（例如超大规模提供商）如果不直接收购业务，也可以采用供应商的 DPU（Fungible 就发生了这种情况）。微软在2020年底以1.9亿美元的价格收购了它。当这类企业被收购时，它们就成为内部系统组件供应商，而不是一般市场供应商。</p><p>此外，处理器供应商可以开发自己的DPU——Intel及其IPU；Nvidia 与 BlueField 合作，或者收购一家 DPU 初创公司，就像AMD在 2022 年 4 月以 19 亿美元收购 Pensando那样。这就使得Kalray和 Nebulon 在不愿采用的服务器 OEM 市场上难以销售 DPU 产品，而且企业也不清楚 DPU 的好处采用专有的基础设施技术，背后没有大而可信的名字。在这样的背景下，小小的芯片公司如何与 Intel、AMD、Nvidia 竞争呢？</p><p>“总而言之，一般的 DPU 市场尚未出现”，Blocksandfiles总结说。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/a9e6cb1a33dd64f159118795f199c2f3","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","MSFT":"微软"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1152720942","content_text":"在数据中心领域，英伟达除了能提供广为人知的AI芯片——GPU以外，他们在产品“百宝箱”中还能提供一系列其他的产品，为客户提供服务。例如DPU，就是其一极具竞争力的产品？所谓DPU，按照英伟达所说，是一种新型可编程处理器，集三个关键要素于一身。DPU 是一种SOC （ System On Chip ，系统单芯片），它结合了：1、行业标准的、高效能及软件可编程的多核CPU ，通常基于已应用广泛的Arm 架构，与其他的SOC 组件密切配合。2、高效能网络界面，能以线速或网络中的可用速度解析、处理数据，并有效率地将数据传输到GPU 和CPU 。3、各种灵活和可编程的加速引擎， 为AI 、机器学习、安全、电信和储存等应用作业负载，并提升其性能。所有这些DPU 功能对于实现安全的、裸机的、原生云端运算的下一代云端大规模运算至关重要。根据数据，2020年全球DPU产业市场规模达30.5亿美元，预计到2025年全球DPU产业市场规模将超过245.3亿美元，期间CAGR高达51.73%。正因为拥有如此效能和市场前景，除了英伟达以外，不少第三方芯片供应商正在进入这个市场。例如英特尔、AMD、Marvell等知名芯片巨头。国内如云豹智能、中科驭数和云脉芯联等新兴厂商也跃跃欲试。但与此同时，那些云厂商也纷纷入局，微软就是最新的一个。微软，入局DPU据the information透露，微软正在开发一款新的网卡，可以提高其Maia AI 服务器芯片的性能，并有可能减少该公司对芯片设计商Nvidia的依赖。报道援引知情人士的话称，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella ) 已任命网络设备开发商瞻博网络 (Juniper Networks) 联合创始人普拉迪普·辛杜 (Pradeep Sindhu) 来领导网卡工作。报告补充说，这款新网卡类似于 Nvidia 的 ConnectX-7 卡。NVIDIA ConnectX-7 网卡提供最多 4 个连接端口和最高 400Gb/s 的吞吐量，可为云、电信、AI 和企业工作负载提供数据中心规模的硬件加速网络、存储、安全和管理服务。ConnectX-7 通过加速交换和数据包处理（ASAP2）、高级 RoCE、GPUDirect Storage，以及用于 TLS、IPsec 和 MACsec 加密和解密的内联硬件加速等功能，为敏捷、高性能网络解决方案提供支持。ConnectX-7 使组织能够在高带宽和高密度环境中满足当前和未来的网络需求。为了协调工作，组成人工智能集群的服务器需要能够共享存储在各自内存池中的数据。数据共享请求通常必须经过服务器的中央处理单元。Nvidia 的 ConnectX-7 适配器包含一种名为 RDMA 的技术，可以绕过 CPU，从而显着加快数据检索速度。该器件还具有其他一些性能优化功能。值得注意的是，它可以执行网络安全任务，例如加密数据流量，否则这些任务将由服务器的 CPU 执行，从而为应用程序提供更多的 CPU 容量。ConnectX-7 还卸载了检测数据传输错误所涉及的一些计算。来到微软方面，他们之前曾在一篇文章中谈到了关于DPU的使用：“SmartNIC 或数据处理单元 (DPU) 带来了加倍发挥软件定义基础设施优势的机会，而无需牺牲（虚拟机）VM 或容器中的业务线应用程序所需的主机资源。借助 DPU，我们可以启用 SR-IOV，消除合成数据路径产生的主机 CPU 消耗，同时享受 SDN 的优势。随着时间的推移，我们预计 DPU 将提供更大的优势，并重新定义我们的旗舰边缘产品（例如 Azure Stack HCI）的主机架构。”在同一篇博客中，微软以英伟达的产品为例，讲述了自己在网卡上面的一些实践与优势。而在这个产品出来以后。则是继自研AI芯片Maia之外，微软打响抛弃英伟达芯片依赖的第二枪。对于微软来说，除了自身本来的团队以外，在去年收购的Fungible，是公司进军这个市场的另一个依仗。Fungible，微软的底气微软在收购Fungible的公告中说，Fungible 一家可组合基础设施提供商，旨在通过高效、低功耗的数据处理单元 (DPU) 加速数据中心的网络和存储性能。Fungible的技术有助于实现高性能、可扩展、分解、横向扩展的数据中心基础设施，并具有可靠性和安全性。从Fungible的背景看来，这单收购对其DPU业务来说无疑是如虎添翼。知名半导体分析师Dylan Patel曾写道，Fungible 曾经是最热门的半导体初创公司之一 Fungible 是第一家针对云级 DPU 的商业芯片公司，先于英特尔、Nvidia、Pensando (AMD) 和 Marvell。而作为一家致力于开发和构建数据处理单元(DPU) 芯片的厂商，Fungible拥有一个梦幻团队。创始人 Pradeep Sindhu 和 Bertrand Serlet 都拥有杰出的科技背景。Sindhu 是瞻博网络 (Juniper Networks) 的创始首席执行官兼董事长，然后是副董事长、首席技术官和首席科学家，后来加入了初创公司 Fungible。Serlet 曾任苹果软件工程高级副总裁，之后创立了消费者云存储业务 Upthere，该公司于 2017 年被西部数据收购。在此之前，他曾担任苹果软件工程高级副总裁、史蒂夫·乔布斯旗下 NeXT 的软件工程总监。Fungible 认为，DPU 可以解决数据中心效率低下的五个根本原因。所有数据中心计算均通过数据包进行。网络、存储、虚拟化和安全堆栈通过数据包进行分发。因此，有比将所有内容都转移到 x86 系统上更有效的方法来将计算和数据结合在一起并执行工作。Fungible指出，DPU 本质上一侧是 PCIe，另一侧是以太网。对于这四个主要的超分解构建块，其DPU 提供了一个“TrueFabric”技术，允许人们将所有这些元素带入网络。对于那些具有网络背景的人来说，一切最终都会回到带有连接设备的网络，这与那些开始构建更大的 CPU 或 GPU 的人不同。据介绍，TrueFabric 是一种大规模的 IP-over-Ethernet 结构协议，可提供完整的网络横截面带宽，具有低平均和尾部延迟、端到端 QoS、无拥塞连接性以及服务器节点之间的安全性。TrueFabric协议完全符合标准，并可与以太网上的 TCP/IP 互操作，确保数据中心 SpineLeaf 网络可以采用标准离线构建架子以太网交换机。具体到产品方面，Fungible开发了两款令人印象深刻的DPU芯片：用于存储、分析、人工智能服务器或安全设备使用的设备前端F1，以及用于裸机服务器虚拟化、节点安全、存储启动器、本地实例存储和网络网络虚拟化的基于服务器的S1。首先看F1方面，如图所示，我们可以看到一组八个数据集群，它们被分成 8x 24 线程集群。有一个用于芯片安全和控制平面的控制集群。F1 DPU 具有 800Gbps 网络速度，例如 8x 100GbE。有 64 个 PCIe Gen3/Gen4 通道分为四个 x16 主机；数据集群基于具有SMT=4设计的MIPS内核。这意味着每个数据集群有 24 个线程，加上它们的本地缓存、加速器以及与更大芯片结构的连接。该系统具有 8GB 高速 HBM2 内存以及 DDR4 ECC 内存控制器；它还可以支持 NVDIMM-N，这非常有趣，因为它有效地在 DPU 级别添加了持久内存功能。来到S1方面，据介绍，这是Fungible DPU系列专用处理器中的第二个设备，针对以数据为中心的计算进行了优化。作为业界最灵活的 200 Gbps DPU，S1能够比通用 CPU 更高效地执行以数据为中心的计算。S1DPU 从主机服务器中的 x86 核心完全卸载整个存储、网络、安全和虚拟化堆栈，从而释放超过 50% 的 x86 CPU 周期来运行应用程序工作负载。Fungible表示，虽然F1 DPU 专为存储、安全、AI 和分析服务器等高性能独立设备而设计，但 S1 DPU 在标准 PCIe 适配器的占用空间和功率范围内最大限度地提高了性能。S1 先进的 SoC 架构集成了运行完全分离的控制平面和数据平面的多核处理器集群。这些集群通过快速片上网络 (NoC) 互连到精心挑选的硬件加速器块集合。SoC 通过标准以太网端口和支持端点 (EP) SR-IOV 和 Root Complex (RC) 功能的 PCIeGen3/Gen 4 控制器与外部组件交互。虽然开始表现惊艳，但Dylan Patel在其文章中披露，该公司从2022年8月该公司在 8 月份裁员，并在 当年11 月份缩减产品线后，放弃了其可组合基础设施的雄心，专注于DPU 增强型 NVMe/TCP 存储阵列。按照知情人士所说，之所以会出现这样的结果，是因为Fungible想要关注的（存储）市场已经被财力雄厚、产品非常成熟的成熟企业所饱和。这对他们来说将是一个挑战。Fungible在回应媒体提问时也表示：“早在2020年，Fungible 决定通过收购和有机开发，用更高级别的可组合性软件解决方案来增强其 DPU 产品组合。尽管我们尽了最大努力，但与 Fungible 基于 DPU 的存储技术所取得的成功相比，Fungible 仍无法在编排（orchestration）领域取得成功。这促使我们将工作重点放在由 Fungible DPU 实现的横向扩展存储上，并可在我们的 Fungible 存储集群解决方案中使用，以推动公司的成功。”但最后，如Dylan Patel所说，在多方筹集资金未果之后，Fungible曾想出售给 Meta，但最终他们无法获得任何支持。具体到微软方面，这家云巨头最初考虑与 Fungible 进行定制芯片交易，但最终决定以低价收购该公司、员工和知识产权。于是，产生了文章开头的故事。DPU，机会在哪里？DPU一开始光芒四射，但随着明星新贵被收购，云巨头和芯片巨头纷纷杀入之后，其前景似乎有了更多的不确定性。如blocksandfiles在早前就透露，DPU初创公司Nebulon或已经被英伟达之前，而在Fungible之前，明星公司Mellanox被英伟达收购，AMD也拿下了Pensando。云厂商方面，AWS其拥有内部Nitro技术；阿里云有神龙；华为也有自研DPU产品。再加上之前说到的DPU芯片厂商，由此可见，对于DPU厂商来说，留给他们的机会其实并不是太多。有消息人士表示，在他们看来，在DPU方面，可组合基础设施和其他芯片开发初创公司有三种潜在的市场途径：1、建立可组合的基础设施公司；2、成为其他 OEM、ODM 和云的军火商，提供组件和随附软件；3、构建一个特定的盒子，例如存储或 GPU 服务器；Blocksandfiles在文章中也强调：DPU 市场已被证明是一个难以攻克的难题。大型服务器供应商相对较少：戴尔、HPE、联想、超微，以及落后一些的思科。如果其中一个或多个采用您的 DPU 作为标准组件，您就有很大机会成为一般市场供应商。但从DPU 初创公司 Fungible 和 Pensando的发展看来，这并没有发生。如果非常大的服务器买家（例如超大规模提供商）如果不直接收购业务，也可以采用供应商的 DPU（Fungible 就发生了这种情况）。微软在2020年底以1.9亿美元的价格收购了它。当这类企业被收购时，它们就成为内部系统组件供应商，而不是一般市场供应商。此外，处理器供应商可以开发自己的DPU——Intel及其IPU；Nvidia 与 BlueField 合作，或者收购一家 DPU 初创公司，就像AMD在 2022 年 4 月以 19 亿美元收购 Pensando那样。这就使得Kalray和 Nebulon 在不愿采用的服务器 OEM 市场上难以销售 DPU 产品，而且企业也不清楚 DPU 的好处采用专有的基础设施技术，背后没有大而可信的名字。在这样的背景下，小小的芯片公司如何与 Intel、AMD、Nvidia 竞争呢？“总而言之，一般的 DPU 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>汽车业务上的投入超过百亿元人民币，其中大头是智能驾驶。如果没有大量使用华为方案汽车的销售，就无法形成商业变现的闭环。</p><p>在余承东看来，华为想做汽车领域的零部件供应商，但这个时代对零部件供应商提出了更高要求。尤其是智能化，不是过去标准化部件的销售路径，而是要与车厂深度合作。</p><p><strong>这场风波，将华为内部汽车产业的路线之争，暴露于人前。华为汽车业务阶段性的矛盾凸显，是先要贴牌卖车活下来，实现盈利，还是坚持只做供应商？</strong></p><p>按照任正非的想法，华为不造车，而是要做智能汽车的技术和解决方案供应商。他在内部多次强调了这一点。</p><p>过去几年，华为与车企合作已经试水了三条路径，零部件供应模式、解决方案集成HI模式以及智选车模式。</p><p>智选车模式由余承东主导，是与车企合作最深入的一个方向，除了提供基本的零部件、智能汽车全栈解决方案外，还参与到设计、管理、营销和销售当中。</p><p>三个模式合作的车型中，只有问界出了爆款。因此随着王军的停职，华为与车企的合作越来越倾向于智选模式了。</p><p>但今年以来，问界销售大幅下滑。为了提振销量，余承东从2月底开始，频频现身，为问界的生产商<a href=\"https://laohu8.com/S/601127\">赛力斯</a>站台，也是他主导将“AITO 问界”变成了“HUAWEI 问界”。</p><p>按照余承东的想法，要把“华为问界”打造成一个生态品牌。以与赛力斯合作为开端，接下来还会和奇瑞、江淮等车企展开合作，生产各种华为问界车型。</p><p>在华为内部，汽车业务是唯一亏损的业务。2022年财报里，华为首次披露汽车业务营收为20.77亿元，仅占整体的0.3%；与此同时相关研发支出超103亿元，投入远不能覆盖产出。</p><p>标上“HUAWEI”，无疑让问界有了华为品牌的直接背书。这样，“华为汽车”卖得越多，华为分成就会越多，可以尽快实现盈利。</p><p><strong>但这对华为要做供应商的野心来说，却是个危险的动作。余承东，显然越界了。</strong></p><p>改名“HUAWEI 问界”让外界以为华为造车就差临门一脚，部分对自家产业链有较强把控的车企，心生戒备，与华为的合作开始动摇。</p><p>3月27日，<a href=\"https://laohu8.com/S/601238\">广汽集团</a>公告，广汽埃安AH8项目由与华为联合开发变更为自主开发。华为在其中由原来的HI模式，降级为零部件模式。</p><p>在诸多汽车业内人士看来，华为在汽车产业链上是个话语权较强的供应商。<a href=\"https://laohu8.com/S/600104\">上汽集团</a>董事长陈虹曾直言，不愿把“灵魂”交到华为手里；广汽埃安副总经理肖勇则说，和华为合作，基本上没有议价能力。</p><p>华为此次重申“不造车”，根本仍在于希望打消合作伙伴的顾虑，争取与更多车企合作；华为仍然坚持，在智能电动汽车时代，超越博世与车企的Tier1（一级供应商）模式，做成Tier0.5。</p><p>任正非和余承东似乎都没有错。一个是战略的坚定支持者，一个是以盈利为出发点；这是一个长期和短期的问题。</p><p>对当下的华为而言，仍然要在这两者之间，要在和车厂合作无限接近“造车”，与打消外界疑虑、拓展客户之间，探索合作的边界，维持艰难的平衡。</p><p><strong>在产业链、供应链格局都在重塑的电动车时代，是将诞生一个超越博世的顶级供应商华为，还是出现一个超级汽车集团华为？</strong></p><p>答案只能交给时间。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>越界的余承东，心有不甘</title>\n<style 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CEO余承东。3月8日，问界的宣传资料从“AITO 问界”变成了“HUAWEI 问界”，坊间充斥着华为造车的声音；不少问界车主也欢呼，终于可以贴华为的标了。他们高兴得太早了。华尔街见闻了解到，华为内部发文后，问界门店已经从4月1日开始，撤下所有与华为有关的宣传资料。余承东对此心有不甘。在3月31日晚间，余承东在华为心声社区中，实名发贴，“这个时代变了，这只会让我们更加艰难！若干年后大家都会看明白的，留给时间去检验吧！”字里行间，透露出不甘、无奈。在4月1日的中国电动汽车百人会论坛上，余承东再次坦言，华为每年在智能汽车业务上的投入超过百亿元人民币，其中大头是智能驾驶。如果没有大量使用华为方案汽车的销售，就无法形成商业变现的闭环。在余承东看来，华为想做汽车领域的零部件供应商，但这个时代对零部件供应商提出了更高要求。尤其是智能化，不是过去标准化部件的销售路径，而是要与车厂深度合作。这场风波，将华为内部汽车产业的路线之争，暴露于人前。华为汽车业务阶段性的矛盾凸显，是先要贴牌卖车活下来，实现盈利，还是坚持只做供应商？按照任正非的想法，华为不造车，而是要做智能汽车的技术和解决方案供应商。他在内部多次强调了这一点。过去几年，华为与车企合作已经试水了三条路径，零部件供应模式、解决方案集成HI模式以及智选车模式。智选车模式由余承东主导，是与车企合作最深入的一个方向，除了提供基本的零部件、智能汽车全栈解决方案外，还参与到设计、管理、营销和销售当中。三个模式合作的车型中，只有问界出了爆款。因此随着王军的停职，华为与车企的合作越来越倾向于智选模式了。但今年以来，问界销售大幅下滑。为了提振销量，余承东从2月底开始，频频现身，为问界的生产商赛力斯站台，也是他主导将“AITO 问界”变成了“HUAWEI 问界”。按照余承东的想法，要把“华为问界”打造成一个生态品牌。以与赛力斯合作为开端，接下来还会和奇瑞、江淮等车企展开合作，生产各种华为问界车型。在华为内部，汽车业务是唯一亏损的业务。2022年财报里，华为首次披露汽车业务营收为20.77亿元，仅占整体的0.3%；与此同时相关研发支出超103亿元，投入远不能覆盖产出。标上“HUAWEI”，无疑让问界有了华为品牌的直接背书。这样，“华为汽车”卖得越多，华为分成就会越多，可以尽快实现盈利。但这对华为要做供应商的野心来说，却是个危险的动作。余承东，显然越界了。改名“HUAWEI 问界”让外界以为华为造车就差临门一脚，部分对自家产业链有较强把控的车企，心生戒备，与华为的合作开始动摇。3月27日，广汽集团公告，广汽埃安AH8项目由与华为联合开发变更为自主开发。华为在其中由原来的HI模式，降级为零部件模式。在诸多汽车业内人士看来，华为在汽车产业链上是个话语权较强的供应商。上汽集团董事长陈虹曾直言，不愿把“灵魂”交到华为手里；广汽埃安副总经理肖勇则说，和华为合作，基本上没有议价能力。华为此次重申“不造车”，根本仍在于希望打消合作伙伴的顾虑，争取与更多车企合作；华为仍然坚持，在智能电动汽车时代，超越博世与车企的Tier1（一级供应商）模式，做成Tier0.5。任正非和余承东似乎都没有错。一个是战略的坚定支持者，一个是以盈利为出发点；这是一个长期和短期的问题。对当下的华为而言，仍然要在这两者之间，要在和车厂合作无限接近“造车”，与打消外界疑虑、拓展客户之间，探索合作的边界，维持艰难的平衡。在产业链、供应链格局都在重塑的电动车时代，是将诞生一个超越博世的顶级供应商华为，还是出现一个超级汽车集团华为？答案只能交给时间。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":735,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":682079429,"gmtCreate":1658689814263,"gmtModify":1658689814263,"author":{"id":"3548251477920205","authorId":"3548251477920205","name":"爱泰戈尔有钱","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8c802f6883ec64d37ded1e610f37f3a2","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"利好","listText":"利好","text":"利好","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/682079429","repostId":"2253029351","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1116,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":971488163,"gmtCreate":1599030920152,"gmtModify":1704221114011,"author":{"id":"3548251477920205","authorId":"3548251477920205","name":"爱泰戈尔有钱","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8c802f6883ec64d37ded1e610f37f3a2","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"看了","listText":"看了","text":"看了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/971488163","repostId":"1115396176","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1244,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":929642545,"gmtCreate":1585325841887,"gmtModify":1704357939637,"author":{"id":"3548251477920205","authorId":"3548251477920205","name":"爱泰戈尔有钱","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8c802f6883ec64d37ded1e610f37f3a2","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"<a 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CEO余承东。3月8日，问界的宣传资料从“AITO 问界”变成了“HUAWEI 问界”，坊间充斥着华为造车的声音；不少问界车主也欢呼，终于可以贴华为的标了。他们高兴得太早了。华尔街见闻了解到，华为内部发文后，问界门店已经从4月1日开始，撤下所有与华为有关的宣传资料。余承东对此心有不甘。在3月31日晚间，余承东在华为心声社区中，实名发贴，“这个时代变了，这只会让我们更加艰难！若干年后大家都会看明白的，留给时间去检验吧！”字里行间，透露出不甘、无奈。在4月1日的中国电动汽车百人会论坛上，余承东再次坦言，华为每年在智能汽车业务上的投入超过百亿元人民币，其中大头是智能驾驶。如果没有大量使用华为方案汽车的销售，就无法形成商业变现的闭环。在余承东看来，华为想做汽车领域的零部件供应商，但这个时代对零部件供应商提出了更高要求。尤其是智能化，不是过去标准化部件的销售路径，而是要与车厂深度合作。这场风波，将华为内部汽车产业的路线之争，暴露于人前。华为汽车业务阶段性的矛盾凸显，是先要贴牌卖车活下来，实现盈利，还是坚持只做供应商？按照任正非的想法，华为不造车，而是要做智能汽车的技术和解决方案供应商。他在内部多次强调了这一点。过去几年，华为与车企合作已经试水了三条路径，零部件供应模式、解决方案集成HI模式以及智选车模式。智选车模式由余承东主导，是与车企合作最深入的一个方向，除了提供基本的零部件、智能汽车全栈解决方案外，还参与到设计、管理、营销和销售当中。三个模式合作的车型中，只有问界出了爆款。因此随着王军的停职，华为与车企的合作越来越倾向于智选模式了。但今年以来，问界销售大幅下滑。为了提振销量，余承东从2月底开始，频频现身，为问界的生产商赛力斯站台，也是他主导将“AITO 问界”变成了“HUAWEI 问界”。按照余承东的想法，要把“华为问界”打造成一个生态品牌。以与赛力斯合作为开端，接下来还会和奇瑞、江淮等车企展开合作，生产各种华为问界车型。在华为内部，汽车业务是唯一亏损的业务。2022年财报里，华为首次披露汽车业务营收为20.77亿元，仅占整体的0.3%；与此同时相关研发支出超103亿元，投入远不能覆盖产出。标上“HUAWEI”，无疑让问界有了华为品牌的直接背书。这样，“华为汽车”卖得越多，华为分成就会越多，可以尽快实现盈利。但这对华为要做供应商的野心来说，却是个危险的动作。余承东，显然越界了。改名“HUAWEI 问界”让外界以为华为造车就差临门一脚，部分对自家产业链有较强把控的车企，心生戒备，与华为的合作开始动摇。3月27日，广汽集团公告，广汽埃安AH8项目由与华为联合开发变更为自主开发。华为在其中由原来的HI模式，降级为零部件模式。在诸多汽车业内人士看来，华为在汽车产业链上是个话语权较强的供应商。上汽集团董事长陈虹曾直言，不愿把“灵魂”交到华为手里；广汽埃安副总经理肖勇则说，和华为合作，基本上没有议价能力。华为此次重申“不造车”，根本仍在于希望打消合作伙伴的顾虑，争取与更多车企合作；华为仍然坚持，在智能电动汽车时代，超越博世与车企的Tier1（一级供应商）模式，做成Tier0.5。任正非和余承东似乎都没有错。一个是战略的坚定支持者，一个是以盈利为出发点；这是一个长期和短期的问题。对当下的华为而言，仍然要在这两者之间，要在和车厂合作无限接近“造车”，与打消外界疑虑、拓展客户之间，探索合作的边界，维持艰难的平衡。在产业链、供应链格局都在重塑的电动车时代，是将诞生一个超越博世的顶级供应商华为，还是出现一个超级汽车集团华为？答案只能交给时间。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":735,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":929642545,"gmtCreate":1585325841887,"gmtModify":1704357939637,"author":{"id":"3548251477920205","authorId":"3548251477920205","name":"爱泰戈尔有钱","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8c802f6883ec64d37ded1e610f37f3a2","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"<a 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01:15","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋的新玩具，价值100亿美元","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2420787132","media":"中国企业家杂志","summary":"在“皮衣刀客”黄教主面前，一个能打的也没有。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>在“皮衣刀客”黄教主面前，一个能打的也没有。</p></blockquote><p>黄仁勋给AI按下了“快100万倍”的加速键。</p><p>北京时间3月19日凌晨4时，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>创始人、CEO黄仁勋在GTC开发者大会上展出了英伟达最新的基于Blackwell架构的GPU芯片，它被命名为B200和GB200系列。</p><p>B200芯片比中国互联网大公司以及<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>苦苦追求的A100以及H100性能更先进、更快、更安全以及节能。<strong>相同数量下，GB200芯片性能比H100 Tensor Core的性能提升30倍。</strong></p><p>“我们将和合作伙伴一起，将世界带入加速计算。”黄仁勋说。他双手托举着Blackwell GB200芯片以及HGX B200服务器主板开玩笑说道：“我要小心一点，<strong>这个值100亿美元。</strong>”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f446ba14c35074353f606c9e59586820\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p><strong>黄仁勋对先进芯片的押注代表了他对生成式人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>的信心。</strong>英伟达扮演的角色是“人工智能铸造厂”，他将数据中心比作“智能工厂”，只不过，他们不产生电，而产生智能。</p><p>伴随着GPU新产品的发布，黄仁勋和英伟达再次证明了他们在AI算力芯片方面的领先地位。</p><p>2023年以来，无数投资人、创业者以及大公司都盯上了英伟达的生意——OpenAI CEO<a href=\"https://laohu8.com/S/300825\">阿尔特</a>曼试图筹集7万亿美元建设自己的芯片公司；日本软银创始人孙正义正寻求至多1000亿美元投资AI芯片公司；一家名为Groq的芯片公司的LPU（Language Processing Units，语言处理器）芯片号称比英伟达GPU快10倍。</p><p>但今天，黄仁勋在圣何塞会议中心的两小时宣言，证明了<strong>在“皮衣刀客”黄教主面前，一个能打的也没有。</strong></p><p>AI正在改变全球科技的格局。阿尔特曼深夜在X上发文感慨，This is the most interesting year in human history，except for all future years.（这是人类历史上最有趣的一年，但会是未来最无趣的一年。）</p><p>截至美国时间3月18日收盘，<strong>英伟达股价为884.55美元，盘后跌1.76%，市值为2.21万亿美元。这个股价和市值比3个月前大约翻了一番。</strong></p><p><strong>一、从A到B，自我颠覆</strong></p><p>引领的创新者，最擅长自我颠覆。</p><p>黄仁勋说，Hopper架构已经很好了，但英伟达需要更大的芯片。于是，英伟达推出了基于Blackwell架构的GPU芯片。</p><p><strong>这是黄仁勋灌输给英伟达的创新理念，永远不够好。</strong>他在接受媒体采访时说，他没有夸大公司几次险些倒闭的经历，“公司就是总处于危险之中的，我们能感觉到”。</p><p>以Hopper架构为主的H100给英伟达带来了丰厚的回报。在刚刚过去的2024财年，英伟达收入为609.22亿美元，增长126%；<strong>净利润为297.6亿美元，增长581%。</strong>整个2023年，英伟达股价上涨了约240%，比<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>公司还要多。一些投行认为，这个股价还能翻番。</p><p>但黄仁勋并不满足。他认为，通用计算已经成为过去式，加速计算才是未来，基于Blackwell构架的B200芯片开启了加速计算的纪元。</p><p>黄仁勋介绍，B200芯片拥有2080亿个晶体管，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>4NP工艺制程，这让B200芯片计算更快，H100芯片和H200芯片上有800亿个晶体管。B200芯片可以支持多达10万亿个参数的AI模型，OpenAI的GPT-3由1750亿个参数组成。</p><p>Blackwell构架的B200芯片并不是传统意义上的单一GPU芯片，它由两个紧密耦合的芯片组成，这两个芯片通过10TB/s NV-HBI（Nvidia高带宽接口）连接，以确保其能够作为单个完全一致的芯片正常运行。</p><p>黄仁勋现场举例，如果要训练GPT1.8万亿参数的模型，用Hopper架构的芯片来训练，可能需要8000个GPU，消耗15兆瓦电力，需要90天左右。如果Blackwell来做这件事，只需要2000个GPU，4兆瓦的电力。</p><p>马斯克和阿尔特曼在不同场合表达了AI旺盛的电力需求可能会导致供给短缺，一些媒体甚至传言黄仁勋说过，“AI的尽头是光伏和储能”，后来，这句话被证明是以讹传讹。</p><p>“生成式人工智能是我们这个时代的决定性技术，Blackwell GPU是推动这场新工业革命的引擎。”黄仁勋说，<strong>Blackwell将成为英伟达历史上最成功的产品。</strong></p><p>尽管B200芯片价格未知，但美国最大的几家科技公司已经预订了B200芯片的前期产能，比如<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>AWS、<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、Meta、微软、OpenAI和<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>。</p><p>黄仁勋一直有意将英伟达塑造成像苹果公司那样“软硬一体”的公司，此次发布会上，他还推出了Nvidia推理微服务（NIM），不管是OpenAI的GPT还是谷歌的大模型，都被打包和优化进一个容器里，用户可以通过API连接，他称之为“超级人工智能”。</p><p>关于中国，<strong>黄仁勋提到了“世界上最大的电动汽车公司”<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>，</strong>黄仁勋透露，英伟达下一代汽车智能芯片DRIVE Thor专为Transformer引擎设计，并将被比亚迪采用。</p><p>这是一个明显的信号，受限于芯片禁令，<strong>英伟达在中国市场的重心从AI算力芯片转移至汽车智能芯片领域。</strong>小米、理想、长城等厂商是英伟达智能驾驶系统的合作伙伴。</p><p>2023年8月，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>自动驾驶负责人吴新宙入职英伟达之后，今年2月，有媒体披露，小鹏汽车自动驾驶AI负责人刘兰个川加盟了英伟达。</p><p>汽车只是一个案例，黄仁勋的目光不仅仅在汽车身上，还放在了范围更广的具身智能设备上，比如人形<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>。</p><p><strong>二、机器人的ChatGPT时刻</strong></p><p>黄仁勋演示了英伟达产品在天气预报、工业、交通等领域的应用，但他着墨比较多的是机器人。</p><p><strong>“机器人的ChatGPT时刻可能即将到来。”</strong>黄仁勋预测。在发布会的最后，他和9位人形机器人一起向观众打招呼。</p><p>“我们教它（机器人），然后帮它自学。我们拓宽了它的理解，我们让它感知，移动，甚至推理。所以它可以与我们分享我们的世界。”黄仁勋在发布会上说。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/721b3123582f08bef9a342143b430d31\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p>黄仁勋宣布了Project GR00T项目，这是一个人形机器人的模型平台，由GR00T驱动的机器人可以更好地理解自然语言，并通过观察人类动作来模拟运动。英伟达将基于Jetson Thor（一款英伟达的GPU）来开发生产机器人。</p><p>不过，一位机器人领域的创业者告诉《中国企业家》，<strong>人们总是高估AI创新的难度，但低估AI产品化比如机器人的难度。</strong>“AGI可能5年就能实现，但用在机器人身上，得20年才能看到苗头。”</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/CMCM\">猎豹移动</a>董事长兼CEO傅盛在一次演讲中也曾说，人形机器人必定不能量产。</p><p>不过，AI时代，一些反直觉的事情总是涌现不停，一些惯例和尝试永远在打破之中。</p><p>今年3月，美国人形机器人创企Figure宣布获得6.75亿美元（约合48.58亿元人民币）高额融资，估值达到26亿美元，投资方包括OpenAI。</p><p>值得注意的一个细节是，当黄仁勋说到英伟达B200芯片生态的合作伙伴时，亚马逊AWS、戴尔科技、谷歌、Meta、微软、OpenAI和特斯拉皆上榜，但少了苹果公司。</p><p>但在具体业务上，黄仁勋表示，英伟达的Omniverse Cloud将可以连接到苹果公司混合头显Vision Pro。设计师是可以通过Vision Pro使用汽车配置工具来操纵车辆，比如切换油漆和装饰选项，甚至调整内饰，将三维逼真环境与物理世界融为一体。</p><p>近期，苹果公司公布了自己的MM1多态大语言模型（Multimodal LLM），但它的参数量只有300亿，落后于硅谷的其他科技大公司推出的模型产品。</p><p>有媒体报道，苹果正在就将谷歌Gemini人工智能引擎内置到iPhone中进行谈判，为今年iPhone软件中的一些新功能提供支持。苹果最近还与OpenAI进行了讨论，考虑使用其模型。</p><p>伟大如苹果公司也不例外，<strong>几乎所有的科技生态都将被卷入黄仁勋的版图之中，</strong>从这一点上看，黄仁勋口中“见证AI的变革时刻”不算夸大。</p><p>本文来自微信公众号：中国企业家杂志 （ID：iceo-com-cn），作者：闫俊文，编辑：李薇 </p></body></html>","source":"zgqyj","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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future years.（这是人类历史上最有趣的一年，但会是未来最无趣的一年。）截至美国时间3月18日收盘，英伟达股价为884.55美元，盘后跌1.76%，市值为2.21万亿美元。这个股价和市值比3个月前大约翻了一番。一、从A到B，自我颠覆引领的创新者，最擅长自我颠覆。黄仁勋说，Hopper架构已经很好了，但英伟达需要更大的芯片。于是，英伟达推出了基于Blackwell架构的GPU芯片。这是黄仁勋灌输给英伟达的创新理念，永远不够好。他在接受媒体采访时说，他没有夸大公司几次险些倒闭的经历，“公司就是总处于危险之中的，我们能感觉到”。以Hopper架构为主的H100给英伟达带来了丰厚的回报。在刚刚过去的2024财年，英伟达收入为609.22亿美元，增长126%；净利润为297.6亿美元，增长581%。整个2023年，英伟达股价上涨了约240%，比微软以及苹果公司还要多。一些投行认为，这个股价还能翻番。但黄仁勋并不满足。他认为，通用计算已经成为过去式，加速计算才是未来，基于Blackwell构架的B200芯片开启了加速计算的纪元。黄仁勋介绍，B200芯片拥有2080亿个晶体管，台积电4NP工艺制程，这让B200芯片计算更快，H100芯片和H200芯片上有800亿个晶体管。B200芯片可以支持多达10万亿个参数的AI模型，OpenAI的GPT-3由1750亿个参数组成。Blackwell构架的B200芯片并不是传统意义上的单一GPU芯片，它由两个紧密耦合的芯片组成，这两个芯片通过10TB/s NV-HBI（Nvidia高带宽接口）连接，以确保其能够作为单个完全一致的芯片正常运行。黄仁勋现场举例，如果要训练GPT1.8万亿参数的模型，用Hopper架构的芯片来训练，可能需要8000个GPU，消耗15兆瓦电力，需要90天左右。如果Blackwell来做这件事，只需要2000个GPU，4兆瓦的电力。马斯克和阿尔特曼在不同场合表达了AI旺盛的电力需求可能会导致供给短缺，一些媒体甚至传言黄仁勋说过，“AI的尽头是光伏和储能”，后来，这句话被证明是以讹传讹。“生成式人工智能是我们这个时代的决定性技术，Blackwell GPU是推动这场新工业革命的引擎。”黄仁勋说，Blackwell将成为英伟达历史上最成功的产品。尽管B200芯片价格未知，但美国最大的几家科技公司已经预订了B200芯片的前期产能，比如亚马逊AWS、戴尔科技、谷歌、Meta、微软、OpenAI和特斯拉。黄仁勋一直有意将英伟达塑造成像苹果公司那样“软硬一体”的公司，此次发布会上，他还推出了Nvidia推理微服务（NIM），不管是OpenAI的GPT还是谷歌的大模型，都被打包和优化进一个容器里，用户可以通过API连接，他称之为“超级人工智能”。关于中国，黄仁勋提到了“世界上最大的电动汽车公司”比亚迪，黄仁勋透露，英伟达下一代汽车智能芯片DRIVE Thor专为Transformer引擎设计，并将被比亚迪采用。这是一个明显的信号，受限于芯片禁令，英伟达在中国市场的重心从AI算力芯片转移至汽车智能芯片领域。小米、理想、长城等厂商是英伟达智能驾驶系统的合作伙伴。2023年8月，小鹏汽车自动驾驶负责人吴新宙入职英伟达之后，今年2月，有媒体披露，小鹏汽车自动驾驶AI负责人刘兰个川加盟了英伟达。汽车只是一个案例，黄仁勋的目光不仅仅在汽车身上，还放在了范围更广的具身智能设备上，比如人形机器人。二、机器人的ChatGPT时刻黄仁勋演示了英伟达产品在天气预报、工业、交通等领域的应用，但他着墨比较多的是机器人。“机器人的ChatGPT时刻可能即将到来。”黄仁勋预测。在发布会的最后，他和9位人形机器人一起向观众打招呼。“我们教它（机器人），然后帮它自学。我们拓宽了它的理解，我们让它感知，移动，甚至推理。所以它可以与我们分享我们的世界。”黄仁勋在发布会上说。黄仁勋宣布了Project GR00T项目，这是一个人形机器人的模型平台，由GR00T驱动的机器人可以更好地理解自然语言，并通过观察人类动作来模拟运动。英伟达将基于Jetson Thor（一款英伟达的GPU）来开发生产机器人。不过，一位机器人领域的创业者告诉《中国企业家》，人们总是高估AI创新的难度，但低估AI产品化比如机器人的难度。“AGI可能5年就能实现，但用在机器人身上，得20年才能看到苗头。”猎豹移动董事长兼CEO傅盛在一次演讲中也曾说，人形机器人必定不能量产。不过，AI时代，一些反直觉的事情总是涌现不停，一些惯例和尝试永远在打破之中。今年3月，美国人形机器人创企Figure宣布获得6.75亿美元（约合48.58亿元人民币）高额融资，估值达到26亿美元，投资方包括OpenAI。值得注意的一个细节是，当黄仁勋说到英伟达B200芯片生态的合作伙伴时，亚马逊AWS、戴尔科技、谷歌、Meta、微软、OpenAI和特斯拉皆上榜，但少了苹果公司。但在具体业务上，黄仁勋表示，英伟达的Omniverse Cloud将可以连接到苹果公司混合头显Vision Pro。设计师是可以通过Vision Pro使用汽车配置工具来操纵车辆，比如切换油漆和装饰选项，甚至调整内饰，将三维逼真环境与物理世界融为一体。近期，苹果公司公布了自己的MM1多态大语言模型（Multimodal LLM），但它的参数量只有300亿，落后于硅谷的其他科技大公司推出的模型产品。有媒体报道，苹果正在就将谷歌Gemini人工智能引擎内置到iPhone中进行谈判，为今年iPhone软件中的一些新功能提供支持。苹果最近还与OpenAI进行了讨论，考虑使用其模型。伟大如苹果公司也不例外，几乎所有的科技生态都将被卷入黄仁勋的版图之中，从这一点上看，黄仁勋口中“见证AI的变革时刻”不算夸大。本文来自微信公众号：中国企业家杂志 （ID：iceo-com-cn），作者：闫俊文，编辑：李薇","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":390,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":276324030349320,"gmtCreate":1708492046033,"gmtModify":1708492047586,"author":{"id":"3548251477920205","authorId":"3548251477920205","name":"爱泰戈尔有钱","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8c802f6883ec64d37ded1e610f37f3a2","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"其实,AI自己最知道需要什么芯片。也最懂怎样制造芯片","listText":"其实,AI自己最知道需要什么芯片。也最懂怎样制造芯片","text":"其实,AI自己最知道需要什么芯片。也最懂怎样制造芯片","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/276324030349320","repostId":"1152720942","repostType":4,"repost":{"id":"1152720942","weMediaInfo":{"introduction":"最有深度的半导体新媒体，实讯、专业、原创、深度，30万半导体精英关注！专注观察全球半导体最新资讯、技术前沿、发展趋势。《摩尔精英》《中国集成电路》共同出品，欢迎订阅摩尔旗下公众号：摩尔精英、摩尔芯闻、摩尔App","home_visible":1,"media_name":"半导体行业观察","id":"1099700132","head_image":"https://static.tigerbbs.com/705285f8deea4d7b8e48df7848a67868"},"pubTimestamp":1708479725,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1152720942?lang=&edition=full","pubTime":"2024-02-21 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执行，从而为应用程序提供更多的 CPU 容量。ConnectX-7 还卸载了检测数据传输错误所涉及的一些计算。</p><p>来到微软方面，他们之前曾在一篇文章中谈到了关于DPU的使用：“SmartNIC 或数据处理单元 (DPU) 带来了加倍发挥软件定义基础设施优势的机会，而无需牺牲（虚拟机）VM 或容器中的业务线应用程序所需的主机资源。借助 DPU，我们可以启用 SR-IOV，消除合成数据路径产生的主机 CPU 消耗，同时享受 SDN 的优势。随着时间的推移，我们预计 DPU 将提供更大的优势，并重新定义我们的旗舰边缘产品（例如 Azure Stack HCI）的主机架构。”</p><p>在同一篇博客中，微软以英伟达的产品为例，讲述了自己在网卡上面的一些实践与优势。而在这个产品出来以后。则是继自研AI芯片Maia之外，微软打响抛弃英伟达芯片依赖的第二枪。</p><p>对于微软来说，除了自身本来的团队以外，在去年收购的Fungible，是公司进军这个市场的另一个依仗。</p><p><strong>Fungible，微软的底气</strong></p><p>微软在收购Fungible的公告中说，Fungible 一家可组合基础设施提供商，旨在通过高效、低功耗的数据处理单元 (DPU) 加速数据中心的网络和存储性能。Fungible的技术有助于实现高性能、可扩展、分解、横向扩展的数据中心基础设施，并具有可靠性和安全性。</p><p>从Fungible的背景看来，这单收购对其DPU业务来说无疑是如虎添翼。知名半导体分析师Dylan Patel曾写道，Fungible 曾经是最热门的半导体初创公司之一 Fungible 是第一家针对云级 DPU 的商业芯片公司，先于英特尔、Nvidia、Pensando (AMD) 和 Marvell。</p><p>而作为一家致力于开发和构建数据处理单元(DPU) 芯片的厂商，Fungible拥有一个梦幻团队。创始人 Pradeep Sindhu 和 Bertrand Serlet 都拥有杰出的科技背景。Sindhu 是瞻博网络 (Juniper Networks) 的创始首席执行官兼董事长，然后是副董事长、首席技术官和首席科学家，后来加入了初创公司 Fungible。Serlet 曾任<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>软件工程高级副总裁，之后创立了消费者云存储业务 Upthere，该公司于 2017 年被<a href=\"https://laohu8.com/S/WDC\">西部数据</a>收购。在此之前，他曾担任苹果软件工程高级副总裁、史蒂夫·乔布斯旗下 NeXT 的软件工程总监。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a367a6881c784e7ceb37ba4bf3515b16\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"577\"/></p><p>Fungible 认为，DPU 可以解决数据中心效率低下的五个根本原因。所有数据中心计算均通过数据包进行。网络、存储、虚拟化和安全堆栈通过数据包进行分发。因此，有比将所有内容都转移到 x86 系统上更有效的方法来将计算和数据结合在一起并执行工作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fe6edb3603c2d54fed3d987665176b8d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"592\"/></p><p>Fungible指出，DPU 本质上一侧是 PCIe，另一侧是以太网。对于这四个主要的超分解构建块，其DPU 提供了一个“TrueFabric”技术，允许人们将所有这些元素带入网络。对于那些具有网络背景的人来说，一切最终都会回到带有连接设备的网络，这与那些开始构建更大的 CPU 或 GPU 的人不同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/103908bb96da4ec3ab1c146bad4ab351\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"570\"/></p><p>据介绍，TrueFabric 是一种大规模的 IP-over-Ethernet 结构协议，可提供完整的网络横截面带宽，具有低平均和尾部延迟、端到端 QoS、无拥塞连接性以及服务器节点之间的安全性。TrueFabric协议完全符合标准，并可与以太网上的 TCP/IP 互操作，确保数据中心 SpineLeaf 网络可以采用标准离线构建架子以太网交换机。</p><p>具体到产品方面，Fungible开发了两款令人印象深刻的DPU芯片：用于存储、分析、人工智能服务器或安全设备使用的设备前端F1，以及用于裸机服务器虚拟化、节点安全、存储启动器、本地实例存储和网络网络虚拟化的基于服务器的S1。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f87706b5e7b23d6e6611d835338ce49\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"627\"/></p><p>首先看F1方面，如图所示，我们可以看到一组八个数据集群，它们被分成 8x 24 线程集群。有一个用于芯片安全和控制平面的控制集群。F1 DPU 具有 800Gbps 网络速度，例如 8x 100GbE。有 64 个 PCIe Gen3/Gen4 通道分为四个 x16 主机；数据集群基于具有SMT=4设计的MIPS内核。这意味着每个数据集群有 24 个线程，加上它们的本地缓存、加速器以及与更大芯片结构的连接。该系统具有 8GB 高速 HBM2 内存以及 DDR4 ECC 内存控制器；它还可以支持 NVDIMM-N，这非常有趣，因为它有效地在 DPU 级别添加了持久内存功能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9789726114ff09e130f23cdf55c3b8c5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"740\" tg-height=\"718\"/></p><p>来到S1方面，据介绍，这是Fungible DPU系列专用处理器中的第二个设备，针对以数据为中心的计算进行了优化。作为业界最灵活的 200 Gbps DPU，S1能够比通用 CPU 更高效地执行以数据为中心的计算。S1DPU 从主机服务器中的 x86 核心完全卸载整个存储、网络、安全和虚拟化堆栈，从而释放超过 50% 的 x86 CPU 周期来运行应用程序工作负载。</p><p>Fungible表示，虽然F1 DPU 专为存储、安全、AI 和分析服务器等高性能独立设备而设计，但 S1 DPU 在标准 PCIe 适配器的占用空间和功率范围内最大限度地提高了性能。S1 先进的 SoC 架构集成了运行完全分离的控制平面和数据平面的多核处理器集群。这些集群通过快速片上网络 (NoC) 互连到精心挑选的硬件加速器块集合。SoC 通过标准以太网端口和支持端点 (EP) SR-IOV 和 Root Complex (RC) 功能的 PCIeGen3/Gen 4 控制器与外部组件交互。</p><p>虽然开始表现惊艳，但Dylan Patel在其文章中披露，该公司从2022年8月该公司在 8 月份裁员，并在 当年11 月份缩减产品线后，放弃了其可组合基础设施的雄心，专注于DPU 增强型 NVMe/TCP 存储阵列。按照知情人士所说，之所以会出现这样的结果，是因为Fungible想要关注的（存储）市场已经被财力雄厚、产品非常成熟的成熟企业所饱和。这对他们来说将是一个挑战。</p><p>Fungible在回应媒体提问时也表示：“早在2020年，Fungible 决定通过收购和有机开发，用更高级别的可组合性软件解决方案来增强其 DPU 产品组合。尽管我们尽了最大努力，但与 Fungible 基于 DPU 的存储技术所取得的成功相比，Fungible 仍无法在编排（orchestration）领域取得成功。这促使我们将工作重点放在由 Fungible DPU 实现的横向扩展存储上，并可在我们的 Fungible 存储集群解决方案中使用，以推动公司的成功。”</p><p>但最后，如Dylan Patel所说，在多方筹集资金未果之后，Fungible曾想出售给 Meta，但最终他们无法获得任何支持。具体到微软方面，这家云巨头最初考虑与 Fungible 进行定制芯片交易，但最终决定以低价收购该公司、员工和知识产权。</p><p>于是，产生了文章开头的故事。</p><p><strong>DPU，机会在哪里？</strong></p><p>DPU一开始光芒四射，但随着明星新贵被收购，云巨头和芯片巨头纷纷杀入之后，其前景似乎有了更多的不确定性。如blocksandfiles在早前就透露，DPU初创公司Nebulon或已经被英伟达之前，而在Fungible之前，明星公司Mellanox被英伟达收购，AMD也拿下了Pensando。</p><p>云厂商方面，AWS其拥有内部Nitro技术；阿里云有神龙；华为也有自研DPU产品。再加上之前说到的DPU芯片厂商，由此可见，对于DPU厂商来说，留给他们的机会其实并不是太多。有消息人士表示，在他们看来，在DPU方面，可组合基础设施和其他芯片开发初创公司有三种潜在的市场途径：</p><p>1、建立可组合的基础设施公司；</p><p>2、成为其他 OEM、ODM 和云的军火商，提供组件和随附软件；</p><p>3、构建一个特定的盒子，例如存储或 GPU 服务器；</p><p>Blocksandfiles在文章中也强调：</p><p>DPU 市场已被证明是一个难以攻克的难题。大型服务器供应商相对较少：<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>、HPE、联想、超微，以及落后一些的<a href=\"https://laohu8.com/S/CSCO\">思科</a>。如果其中一个或多个采用您的 DPU 作为标准组件，您就有很大机会成为一般市场供应商。但从DPU 初创公司 Fungible 和 Pensando的发展看来，这并没有发生。</p><p>如果非常大的服务器买家（例如超大规模提供商）如果不直接收购业务，也可以采用供应商的 DPU（Fungible 就发生了这种情况）。微软在2020年底以1.9亿美元的价格收购了它。当这类企业被收购时，它们就成为内部系统组件供应商，而不是一般市场供应商。</p><p>此外，处理器供应商可以开发自己的DPU——Intel及其IPU；Nvidia 与 BlueField 合作，或者收购一家 DPU 初创公司，就像AMD在 2022 年 4 月以 19 亿美元收购 Pensando那样。这就使得Kalray和 Nebulon 在不愿采用的服务器 OEM 市场上难以销售 DPU 产品，而且企业也不清楚 DPU 的好处采用专有的基础设施技术，背后没有大而可信的名字。在这样的背景下，小小的芯片公司如何与 Intel、AMD、Nvidia 竞争呢？</p><p>“总而言之，一般的 DPU 市场尚未出现”，Blocksandfiles总结说。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>微软自研芯片，打响抛弃英伟达第二枪</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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功能对于实现安全的、裸机的、原生云端运算的下一代云端大规模运算至关重要。</p><p>根据数据，2020年全球DPU产业市场规模达30.5亿美元，预计到2025年全球DPU产业市场规模将超过245.3亿美元，期间CAGR高达51.73%。</p><p>正因为拥有如此效能和市场前景，除了英伟达以外，不少第三方芯片供应商正在进入这个市场。例如<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>、AMD、Marvell等知名芯片巨头。国内如云豹<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>、中科驭数和云脉芯联等新兴厂商也跃跃欲试。</p><p>但与此同时，那些云厂商也纷纷入局，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>就是最新的一个。</p><p><strong>微软，入局DPU</strong></p><p>据the information透露，微软正在开发一款新的网卡，可以提高其Maia AI 服务器芯片的性能，并有可能减少该公司对芯片设计商Nvidia的依赖。</p><p>报道援引知情人士的话称，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella ) 已任命网络设备开发商<a href=\"https://laohu8.com/S/JNPR\">瞻博网络</a> (Juniper Networks) 联合创始人普拉迪普·辛杜 (Pradeep Sindhu) 来领导网卡工作。</p><p>报告补充说，这款新网卡类似于 Nvidia 的 ConnectX-7 卡。</p><p>NVIDIA ConnectX-7 网卡提供最多 4 个连接端口和最高 400Gb/s 的吞吐量，可为云、电信、AI 和企业工作负载提供数据中心规模的硬件加速网络、存储、安全和管理服务。ConnectX-7 通过加速交换和数据包处理（ASAP2）、高级 RoCE、GPUDirect Storage，以及用于 TLS、IPsec 和 MACsec 加密和解密的内联硬件加速等功能，为敏捷、高性能网络解决方案提供支持。ConnectX-7 使组织能够在高带宽和高密度环境中满足当前和未来的网络需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d4301a8928f5dc60ad7e866e39fae795\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"589\"/></p><p>为了协调工作，组成人工智能集群的服务器需要能够共享存储在各自内存池中的数据。数据共享请求通常必须经过服务器的中央处理单元。Nvidia 的 ConnectX-7 适配器包含一种名为 RDMA 的技术，可以绕过 CPU，从而显着加快数据检索速度。</p><p>该器件还具有其他一些性能优化功能。值得注意的是，它可以执行网络安全任务，例如加密数据流量，否则这些任务将由服务器的 CPU 执行，从而为应用程序提供更多的 CPU 容量。ConnectX-7 还卸载了检测数据传输错误所涉及的一些计算。</p><p>来到微软方面，他们之前曾在一篇文章中谈到了关于DPU的使用：“SmartNIC 或数据处理单元 (DPU) 带来了加倍发挥软件定义基础设施优势的机会，而无需牺牲（虚拟机）VM 或容器中的业务线应用程序所需的主机资源。借助 DPU，我们可以启用 SR-IOV，消除合成数据路径产生的主机 CPU 消耗，同时享受 SDN 的优势。随着时间的推移，我们预计 DPU 将提供更大的优势，并重新定义我们的旗舰边缘产品（例如 Azure Stack HCI）的主机架构。”</p><p>在同一篇博客中，微软以英伟达的产品为例，讲述了自己在网卡上面的一些实践与优势。而在这个产品出来以后。则是继自研AI芯片Maia之外，微软打响抛弃英伟达芯片依赖的第二枪。</p><p>对于微软来说，除了自身本来的团队以外，在去年收购的Fungible，是公司进军这个市场的另一个依仗。</p><p><strong>Fungible，微软的底气</strong></p><p>微软在收购Fungible的公告中说，Fungible 一家可组合基础设施提供商，旨在通过高效、低功耗的数据处理单元 (DPU) 加速数据中心的网络和存储性能。Fungible的技术有助于实现高性能、可扩展、分解、横向扩展的数据中心基础设施，并具有可靠性和安全性。</p><p>从Fungible的背景看来，这单收购对其DPU业务来说无疑是如虎添翼。知名半导体分析师Dylan Patel曾写道，Fungible 曾经是最热门的半导体初创公司之一 Fungible 是第一家针对云级 DPU 的商业芯片公司，先于英特尔、Nvidia、Pensando (AMD) 和 Marvell。</p><p>而作为一家致力于开发和构建数据处理单元(DPU) 芯片的厂商，Fungible拥有一个梦幻团队。创始人 Pradeep Sindhu 和 Bertrand Serlet 都拥有杰出的科技背景。Sindhu 是瞻博网络 (Juniper Networks) 的创始首席执行官兼董事长，然后是副董事长、首席技术官和首席科学家，后来加入了初创公司 Fungible。Serlet 曾任<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>软件工程高级副总裁，之后创立了消费者云存储业务 Upthere，该公司于 2017 年被<a href=\"https://laohu8.com/S/WDC\">西部数据</a>收购。在此之前，他曾担任苹果软件工程高级副总裁、史蒂夫·乔布斯旗下 NeXT 的软件工程总监。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a367a6881c784e7ceb37ba4bf3515b16\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"577\"/></p><p>Fungible 认为，DPU 可以解决数据中心效率低下的五个根本原因。所有数据中心计算均通过数据包进行。网络、存储、虚拟化和安全堆栈通过数据包进行分发。因此，有比将所有内容都转移到 x86 系统上更有效的方法来将计算和数据结合在一起并执行工作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fe6edb3603c2d54fed3d987665176b8d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"592\"/></p><p>Fungible指出，DPU 本质上一侧是 PCIe，另一侧是以太网。对于这四个主要的超分解构建块，其DPU 提供了一个“TrueFabric”技术，允许人们将所有这些元素带入网络。对于那些具有网络背景的人来说，一切最终都会回到带有连接设备的网络，这与那些开始构建更大的 CPU 或 GPU 的人不同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/103908bb96da4ec3ab1c146bad4ab351\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"570\"/></p><p>据介绍，TrueFabric 是一种大规模的 IP-over-Ethernet 结构协议，可提供完整的网络横截面带宽，具有低平均和尾部延迟、端到端 QoS、无拥塞连接性以及服务器节点之间的安全性。TrueFabric协议完全符合标准，并可与以太网上的 TCP/IP 互操作，确保数据中心 SpineLeaf 网络可以采用标准离线构建架子以太网交换机。</p><p>具体到产品方面，Fungible开发了两款令人印象深刻的DPU芯片：用于存储、分析、人工智能服务器或安全设备使用的设备前端F1，以及用于裸机服务器虚拟化、节点安全、存储启动器、本地实例存储和网络网络虚拟化的基于服务器的S1。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f87706b5e7b23d6e6611d835338ce49\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"627\"/></p><p>首先看F1方面，如图所示，我们可以看到一组八个数据集群，它们被分成 8x 24 线程集群。有一个用于芯片安全和控制平面的控制集群。F1 DPU 具有 800Gbps 网络速度，例如 8x 100GbE。有 64 个 PCIe Gen3/Gen4 通道分为四个 x16 主机；数据集群基于具有SMT=4设计的MIPS内核。这意味着每个数据集群有 24 个线程，加上它们的本地缓存、加速器以及与更大芯片结构的连接。该系统具有 8GB 高速 HBM2 内存以及 DDR4 ECC 内存控制器；它还可以支持 NVDIMM-N，这非常有趣，因为它有效地在 DPU 级别添加了持久内存功能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9789726114ff09e130f23cdf55c3b8c5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"740\" tg-height=\"718\"/></p><p>来到S1方面，据介绍，这是Fungible DPU系列专用处理器中的第二个设备，针对以数据为中心的计算进行了优化。作为业界最灵活的 200 Gbps DPU，S1能够比通用 CPU 更高效地执行以数据为中心的计算。S1DPU 从主机服务器中的 x86 核心完全卸载整个存储、网络、安全和虚拟化堆栈，从而释放超过 50% 的 x86 CPU 周期来运行应用程序工作负载。</p><p>Fungible表示，虽然F1 DPU 专为存储、安全、AI 和分析服务器等高性能独立设备而设计，但 S1 DPU 在标准 PCIe 适配器的占用空间和功率范围内最大限度地提高了性能。S1 先进的 SoC 架构集成了运行完全分离的控制平面和数据平面的多核处理器集群。这些集群通过快速片上网络 (NoC) 互连到精心挑选的硬件加速器块集合。SoC 通过标准以太网端口和支持端点 (EP) SR-IOV 和 Root Complex (RC) 功能的 PCIeGen3/Gen 4 控制器与外部组件交互。</p><p>虽然开始表现惊艳，但Dylan Patel在其文章中披露，该公司从2022年8月该公司在 8 月份裁员，并在 当年11 月份缩减产品线后，放弃了其可组合基础设施的雄心，专注于DPU 增强型 NVMe/TCP 存储阵列。按照知情人士所说，之所以会出现这样的结果，是因为Fungible想要关注的（存储）市场已经被财力雄厚、产品非常成熟的成熟企业所饱和。这对他们来说将是一个挑战。</p><p>Fungible在回应媒体提问时也表示：“早在2020年，Fungible 决定通过收购和有机开发，用更高级别的可组合性软件解决方案来增强其 DPU 产品组合。尽管我们尽了最大努力，但与 Fungible 基于 DPU 的存储技术所取得的成功相比，Fungible 仍无法在编排（orchestration）领域取得成功。这促使我们将工作重点放在由 Fungible DPU 实现的横向扩展存储上，并可在我们的 Fungible 存储集群解决方案中使用，以推动公司的成功。”</p><p>但最后，如Dylan Patel所说，在多方筹集资金未果之后，Fungible曾想出售给 Meta，但最终他们无法获得任何支持。具体到微软方面，这家云巨头最初考虑与 Fungible 进行定制芯片交易，但最终决定以低价收购该公司、员工和知识产权。</p><p>于是，产生了文章开头的故事。</p><p><strong>DPU，机会在哪里？</strong></p><p>DPU一开始光芒四射，但随着明星新贵被收购，云巨头和芯片巨头纷纷杀入之后，其前景似乎有了更多的不确定性。如blocksandfiles在早前就透露，DPU初创公司Nebulon或已经被英伟达之前，而在Fungible之前，明星公司Mellanox被英伟达收购，AMD也拿下了Pensando。</p><p>云厂商方面，AWS其拥有内部Nitro技术；阿里云有神龙；华为也有自研DPU产品。再加上之前说到的DPU芯片厂商，由此可见，对于DPU厂商来说，留给他们的机会其实并不是太多。有消息人士表示，在他们看来，在DPU方面，可组合基础设施和其他芯片开发初创公司有三种潜在的市场途径：</p><p>1、建立可组合的基础设施公司；</p><p>2、成为其他 OEM、ODM 和云的军火商，提供组件和随附软件；</p><p>3、构建一个特定的盒子，例如存储或 GPU 服务器；</p><p>Blocksandfiles在文章中也强调：</p><p>DPU 市场已被证明是一个难以攻克的难题。大型服务器供应商相对较少：<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>、HPE、联想、超微，以及落后一些的<a href=\"https://laohu8.com/S/CSCO\">思科</a>。如果其中一个或多个采用您的 DPU 作为标准组件，您就有很大机会成为一般市场供应商。但从DPU 初创公司 Fungible 和 Pensando的发展看来，这并没有发生。</p><p>如果非常大的服务器买家（例如超大规模提供商）如果不直接收购业务，也可以采用供应商的 DPU（Fungible 就发生了这种情况）。微软在2020年底以1.9亿美元的价格收购了它。当这类企业被收购时，它们就成为内部系统组件供应商，而不是一般市场供应商。</p><p>此外，处理器供应商可以开发自己的DPU——Intel及其IPU；Nvidia 与 BlueField 合作，或者收购一家 DPU 初创公司，就像AMD在 2022 年 4 月以 19 亿美元收购 Pensando那样。这就使得Kalray和 Nebulon 在不愿采用的服务器 OEM 市场上难以销售 DPU 产品，而且企业也不清楚 DPU 的好处采用专有的基础设施技术，背后没有大而可信的名字。在这样的背景下，小小的芯片公司如何与 Intel、AMD、Nvidia 竞争呢？</p><p>“总而言之，一般的 DPU 市场尚未出现”，Blocksandfiles总结说。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/a9e6cb1a33dd64f159118795f199c2f3","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","MSFT":"微软"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1152720942","content_text":"在数据中心领域，英伟达除了能提供广为人知的AI芯片——GPU以外，他们在产品“百宝箱”中还能提供一系列其他的产品，为客户提供服务。例如DPU，就是其一极具竞争力的产品？所谓DPU，按照英伟达所说，是一种新型可编程处理器，集三个关键要素于一身。DPU 是一种SOC （ System On Chip ，系统单芯片），它结合了：1、行业标准的、高效能及软件可编程的多核CPU ，通常基于已应用广泛的Arm 架构，与其他的SOC 组件密切配合。2、高效能网络界面，能以线速或网络中的可用速度解析、处理数据，并有效率地将数据传输到GPU 和CPU 。3、各种灵活和可编程的加速引擎， 为AI 、机器学习、安全、电信和储存等应用作业负载，并提升其性能。所有这些DPU 功能对于实现安全的、裸机的、原生云端运算的下一代云端大规模运算至关重要。根据数据，2020年全球DPU产业市场规模达30.5亿美元，预计到2025年全球DPU产业市场规模将超过245.3亿美元，期间CAGR高达51.73%。正因为拥有如此效能和市场前景，除了英伟达以外，不少第三方芯片供应商正在进入这个市场。例如英特尔、AMD、Marvell等知名芯片巨头。国内如云豹智能、中科驭数和云脉芯联等新兴厂商也跃跃欲试。但与此同时，那些云厂商也纷纷入局，微软就是最新的一个。微软，入局DPU据the information透露，微软正在开发一款新的网卡，可以提高其Maia AI 服务器芯片的性能，并有可能减少该公司对芯片设计商Nvidia的依赖。报道援引知情人士的话称，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella ) 已任命网络设备开发商瞻博网络 (Juniper Networks) 联合创始人普拉迪普·辛杜 (Pradeep Sindhu) 来领导网卡工作。报告补充说，这款新网卡类似于 Nvidia 的 ConnectX-7 卡。NVIDIA ConnectX-7 网卡提供最多 4 个连接端口和最高 400Gb/s 的吞吐量，可为云、电信、AI 和企业工作负载提供数据中心规模的硬件加速网络、存储、安全和管理服务。ConnectX-7 通过加速交换和数据包处理（ASAP2）、高级 RoCE、GPUDirect Storage，以及用于 TLS、IPsec 和 MACsec 加密和解密的内联硬件加速等功能，为敏捷、高性能网络解决方案提供支持。ConnectX-7 使组织能够在高带宽和高密度环境中满足当前和未来的网络需求。为了协调工作，组成人工智能集群的服务器需要能够共享存储在各自内存池中的数据。数据共享请求通常必须经过服务器的中央处理单元。Nvidia 的 ConnectX-7 适配器包含一种名为 RDMA 的技术，可以绕过 CPU，从而显着加快数据检索速度。该器件还具有其他一些性能优化功能。值得注意的是，它可以执行网络安全任务，例如加密数据流量，否则这些任务将由服务器的 CPU 执行，从而为应用程序提供更多的 CPU 容量。ConnectX-7 还卸载了检测数据传输错误所涉及的一些计算。来到微软方面，他们之前曾在一篇文章中谈到了关于DPU的使用：“SmartNIC 或数据处理单元 (DPU) 带来了加倍发挥软件定义基础设施优势的机会，而无需牺牲（虚拟机）VM 或容器中的业务线应用程序所需的主机资源。借助 DPU，我们可以启用 SR-IOV，消除合成数据路径产生的主机 CPU 消耗，同时享受 SDN 的优势。随着时间的推移，我们预计 DPU 将提供更大的优势，并重新定义我们的旗舰边缘产品（例如 Azure Stack HCI）的主机架构。”在同一篇博客中，微软以英伟达的产品为例，讲述了自己在网卡上面的一些实践与优势。而在这个产品出来以后。则是继自研AI芯片Maia之外，微软打响抛弃英伟达芯片依赖的第二枪。对于微软来说，除了自身本来的团队以外，在去年收购的Fungible，是公司进军这个市场的另一个依仗。Fungible，微软的底气微软在收购Fungible的公告中说，Fungible 一家可组合基础设施提供商，旨在通过高效、低功耗的数据处理单元 (DPU) 加速数据中心的网络和存储性能。Fungible的技术有助于实现高性能、可扩展、分解、横向扩展的数据中心基础设施，并具有可靠性和安全性。从Fungible的背景看来，这单收购对其DPU业务来说无疑是如虎添翼。知名半导体分析师Dylan Patel曾写道，Fungible 曾经是最热门的半导体初创公司之一 Fungible 是第一家针对云级 DPU 的商业芯片公司，先于英特尔、Nvidia、Pensando (AMD) 和 Marvell。而作为一家致力于开发和构建数据处理单元(DPU) 芯片的厂商，Fungible拥有一个梦幻团队。创始人 Pradeep Sindhu 和 Bertrand Serlet 都拥有杰出的科技背景。Sindhu 是瞻博网络 (Juniper Networks) 的创始首席执行官兼董事长，然后是副董事长、首席技术官和首席科学家，后来加入了初创公司 Fungible。Serlet 曾任苹果软件工程高级副总裁，之后创立了消费者云存储业务 Upthere，该公司于 2017 年被西部数据收购。在此之前，他曾担任苹果软件工程高级副总裁、史蒂夫·乔布斯旗下 NeXT 的软件工程总监。Fungible 认为，DPU 可以解决数据中心效率低下的五个根本原因。所有数据中心计算均通过数据包进行。网络、存储、虚拟化和安全堆栈通过数据包进行分发。因此，有比将所有内容都转移到 x86 系统上更有效的方法来将计算和数据结合在一起并执行工作。Fungible指出，DPU 本质上一侧是 PCIe，另一侧是以太网。对于这四个主要的超分解构建块，其DPU 提供了一个“TrueFabric”技术，允许人们将所有这些元素带入网络。对于那些具有网络背景的人来说，一切最终都会回到带有连接设备的网络，这与那些开始构建更大的 CPU 或 GPU 的人不同。据介绍，TrueFabric 是一种大规模的 IP-over-Ethernet 结构协议，可提供完整的网络横截面带宽，具有低平均和尾部延迟、端到端 QoS、无拥塞连接性以及服务器节点之间的安全性。TrueFabric协议完全符合标准，并可与以太网上的 TCP/IP 互操作，确保数据中心 SpineLeaf 网络可以采用标准离线构建架子以太网交换机。具体到产品方面，Fungible开发了两款令人印象深刻的DPU芯片：用于存储、分析、人工智能服务器或安全设备使用的设备前端F1，以及用于裸机服务器虚拟化、节点安全、存储启动器、本地实例存储和网络网络虚拟化的基于服务器的S1。首先看F1方面，如图所示，我们可以看到一组八个数据集群，它们被分成 8x 24 线程集群。有一个用于芯片安全和控制平面的控制集群。F1 DPU 具有 800Gbps 网络速度，例如 8x 100GbE。有 64 个 PCIe Gen3/Gen4 通道分为四个 x16 主机；数据集群基于具有SMT=4设计的MIPS内核。这意味着每个数据集群有 24 个线程，加上它们的本地缓存、加速器以及与更大芯片结构的连接。该系统具有 8GB 高速 HBM2 内存以及 DDR4 ECC 内存控制器；它还可以支持 NVDIMM-N，这非常有趣，因为它有效地在 DPU 级别添加了持久内存功能。来到S1方面，据介绍，这是Fungible DPU系列专用处理器中的第二个设备，针对以数据为中心的计算进行了优化。作为业界最灵活的 200 Gbps DPU，S1能够比通用 CPU 更高效地执行以数据为中心的计算。S1DPU 从主机服务器中的 x86 核心完全卸载整个存储、网络、安全和虚拟化堆栈，从而释放超过 50% 的 x86 CPU 周期来运行应用程序工作负载。Fungible表示，虽然F1 DPU 专为存储、安全、AI 和分析服务器等高性能独立设备而设计，但 S1 DPU 在标准 PCIe 适配器的占用空间和功率范围内最大限度地提高了性能。S1 先进的 SoC 架构集成了运行完全分离的控制平面和数据平面的多核处理器集群。这些集群通过快速片上网络 (NoC) 互连到精心挑选的硬件加速器块集合。SoC 通过标准以太网端口和支持端点 (EP) SR-IOV 和 Root Complex (RC) 功能的 PCIeGen3/Gen 4 控制器与外部组件交互。虽然开始表现惊艳，但Dylan Patel在其文章中披露，该公司从2022年8月该公司在 8 月份裁员，并在 当年11 月份缩减产品线后，放弃了其可组合基础设施的雄心，专注于DPU 增强型 NVMe/TCP 存储阵列。按照知情人士所说，之所以会出现这样的结果，是因为Fungible想要关注的（存储）市场已经被财力雄厚、产品非常成熟的成熟企业所饱和。这对他们来说将是一个挑战。Fungible在回应媒体提问时也表示：“早在2020年，Fungible 决定通过收购和有机开发，用更高级别的可组合性软件解决方案来增强其 DPU 产品组合。尽管我们尽了最大努力，但与 Fungible 基于 DPU 的存储技术所取得的成功相比，Fungible 仍无法在编排（orchestration）领域取得成功。这促使我们将工作重点放在由 Fungible DPU 实现的横向扩展存储上，并可在我们的 Fungible 存储集群解决方案中使用，以推动公司的成功。”但最后，如Dylan Patel所说，在多方筹集资金未果之后，Fungible曾想出售给 Meta，但最终他们无法获得任何支持。具体到微软方面，这家云巨头最初考虑与 Fungible 进行定制芯片交易，但最终决定以低价收购该公司、员工和知识产权。于是，产生了文章开头的故事。DPU，机会在哪里？DPU一开始光芒四射，但随着明星新贵被收购，云巨头和芯片巨头纷纷杀入之后，其前景似乎有了更多的不确定性。如blocksandfiles在早前就透露，DPU初创公司Nebulon或已经被英伟达之前，而在Fungible之前，明星公司Mellanox被英伟达收购，AMD也拿下了Pensando。云厂商方面，AWS其拥有内部Nitro技术；阿里云有神龙；华为也有自研DPU产品。再加上之前说到的DPU芯片厂商，由此可见，对于DPU厂商来说，留给他们的机会其实并不是太多。有消息人士表示，在他们看来，在DPU方面，可组合基础设施和其他芯片开发初创公司有三种潜在的市场途径：1、建立可组合的基础设施公司；2、成为其他 OEM、ODM 和云的军火商，提供组件和随附软件；3、构建一个特定的盒子，例如存储或 GPU 服务器；Blocksandfiles在文章中也强调：DPU 市场已被证明是一个难以攻克的难题。大型服务器供应商相对较少：戴尔、HPE、联想、超微，以及落后一些的思科。如果其中一个或多个采用您的 DPU 作为标准组件，您就有很大机会成为一般市场供应商。但从DPU 初创公司 Fungible 和 Pensando的发展看来，这并没有发生。如果非常大的服务器买家（例如超大规模提供商）如果不直接收购业务，也可以采用供应商的 DPU（Fungible 就发生了这种情况）。微软在2020年底以1.9亿美元的价格收购了它。当这类企业被收购时，它们就成为内部系统组件供应商，而不是一般市场供应商。此外，处理器供应商可以开发自己的DPU——Intel及其IPU；Nvidia 与 BlueField 合作，或者收购一家 DPU 初创公司，就像AMD在 2022 年 4 月以 19 亿美元收购 Pensando那样。这就使得Kalray和 Nebulon 在不愿采用的服务器 OEM 市场上难以销售 DPU 产品，而且企业也不清楚 DPU 的好处采用专有的基础设施技术，背后没有大而可信的名字。在这样的背景下，小小的芯片公司如何与 Intel、AMD、Nvidia 竞争呢？“总而言之，一般的 DPU 市场尚未出现”，Blocksandfiles总结说。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":269,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":276045939511464,"gmtCreate":1708424275105,"gmtModify":1708424276022,"author":{"id":"3548251477920205","authorId":"3548251477920205","name":"爱泰戈尔有钱","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8c802f6883ec64d37ded1e610f37f3a2","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$&nbsp;</a><v-v data-views=\"1\"></v-v>AI基础设施之王。","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$&nbsp;</a><v-v data-views=\"1\"></v-v>AI基础设施之王。","text":"$英伟达(NVDA)$ 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GDR所代表的本公司A股股票)。</p><p>本次发行的GDR的价格区间初步确定为每份GDR12.16美元至12.52美元。本次发行的GDR的发售期为2022年7月25日(中欧夏令时间)当日。本公司预计本次发行GDR的最终数量和价格将根据国际市场发行情况并通过簿记建档于2022年7月25日(中欧夏令时间)左右确定。</p><p>按照初步确定的价格区间测算，假设本次发行GDR数量为初始发行规模1957.23万份，本公司募集资金规模为2.38亿美元至2.4505亿美元;假设本次发行GDR的数量为3100.25万份(即增发权及超额配售权悉数行使)，本公司预计本次发行的募集资金总额为3.7699亿美元至3.8815亿美元。本次发行的募集资金总额将根据本次发行GDR的最终数量和价格确定。</p><p>本次发行的GDR所代表的新增A股股票上市后，本公司的总股本将变更为不超过50.94亿股（包括因行使增发权及超额配售权而发行的GDR所代表的本公司A股股票）。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>格林美(002340.SZ)拟初始发行不超过1957.23万份GDR</title>\n<style 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GDR所代表的本公司A股股票)。本次发行的GDR的价格区间初步确定为每份GDR12.16美元至12.52美元。本次发行的GDR的发售期为2022年7月25日(中欧夏令时间)当日。本公司预计本次发行GDR的最终数量和价格将根据国际市场发行情况并通过簿记建档于2022年7月25日(中欧夏令时间)左右确定。按照初步确定的价格区间测算，假设本次发行GDR数量为初始发行规模1957.23万份，本公司募集资金规模为2.38亿美元至2.4505亿美元;假设本次发行GDR的数量为3100.25万份(即增发权及超额配售权悉数行使)，本公司预计本次发行的募集资金总额为3.7699亿美元至3.8815亿美元。本次发行的募集资金总额将根据本次发行GDR的最终数量和价格确定。本次发行的GDR所代表的新增A股股票上市后，本公司的总股本将变更为不超过50.94亿股（包括因行使增发权及超额配售权而发行的GDR所代表的本公司A股股票）。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1116,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":971488163,"gmtCreate":1599030920152,"gmtModify":1704221114011,"author":{"id":"3548251477920205","authorId":"3548251477920205","name":"爱泰戈尔有钱","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8c802f6883ec64d37ded1e610f37f3a2","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"看了","listText":"看了","text":"看了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/971488163","repostId":"1115396176","repostType":4,"repost":{"id":"1115396176","pubTimestamp":1599015691,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1115396176?lang=&edition=full","pubTime":"2020-09-02 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href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>”完成蜕变。</p><p>与此同时，张磊还首次解释了高瓴创投之于高瓴资本的角色定位及发展意义。在张磊看来，高瓴创投解决的第一个问题是0到1的过程，即“穿越死亡谷”。</p><p>“如果这样的创业死亡谷通过高瓴创投，再通过高瓴PE把它作为成长期投资了以后，能比较快的把资本市场接近起来，把更多的大众投资人加入进来不断的投资。”张磊表示。</p><p><b>生命科学已到寒武纪阶段，生物技术的爆发背后是“天时地利人和”</b></p><p>在张磊眼中，如今生物技术与生命科学的爆发正是源于天时地利与人和。</p><p>“第一，如果没有好的生活质量，其他全是白谈，这是1和0的关系。第二，为什么它能爆发的这么好，我觉得还是跟科技的突破有很大的关系。”张磊称。</p><p>张磊认为，没有生命的健康，没有高质量的生活，后面的所有的东西都是0，但有了这个东西以后，人们便会更长、更有生产力也更开心的生活。这个因素首先驱动了生物技术当前很大体量的投资。</p><p>并且，从这个意义上讲，远远不止生物技术，它的外部性、对社会的附加效应还远远没有被理解。因此，不管做不做其他方面投资，首先都应先把生物技术和生命科学做好。因为这些是基础，是1和0的关系。</p><p>而伴随近些年交叉科学的进步，比如AI的发展，对脑的研究等等，科学研究和研发投入便逐渐进入到医药领域，进而形成医药投资的整体生态。这其中，张磊认为，最有生产力的是，最好的科学家认真地去做研究。</p><p>“整个生态的发展远远不只是一个单点突破所能带来的繁荣。”张磊强调。他以高瓴投资的<a href=\"https://laohu8.com/S/603259\">药明康德</a>举例。张磊称，基于高瓴被投企业的资源协同，比如<a href=\"https://laohu8.com/S/300347\">泰格医药</a>为<a href=\"https://laohu8.com/S/02359\">药明康德</a>做CRO（医药研发外包）、<a href=\"https://laohu8.com/S/002821\">凯莱英</a>为其做CDMO，这才形成了良好的系统生态。</p><p>在张磊看来，当前，中国的生命科学正处于寒武纪阶段，即生命大爆发阶段，各种各样的物种全部出现。这背后的原因不仅有监管方面，还离不开市场经济的驱动。这个市场经济指的就是<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a>模式。“中国在discovery之前就已经创新，能够独立实现专注创新的科学家能够直接成立公司了。”张磊称。</p><p>张磊同时透露，高瓴内部投资团队不到100人，但其投顾管理服务团队的有将近200人。这背后其实代表着社会专业分工模式的大转变。</p><p>“我们最近投资了另外一家一个院士搞的公司，我们把好的信用给代理者，他可以继续专注做他专注的事情。而不用又要科学家又要会武功。我们能够提供资本去帮他去组合，投顾团队的200人来天天去帮助他，很多事不需要他去做。”张磊表示。</p><p>提到在生物医疗行业的投资逻辑，张磊始终强调长期主义。他以<a href=\"https://laohu8.com/S/BGNE\">百济神州</a>具体举例。张磊说，高瓴第一轮投资<a href=\"https://laohu8.com/S/06160\">百济神州</a>时，它的估值可能还不到1亿美元，现在已经是200多亿美元估值的公司。</p><p>然而，到现在，百济神州仍未赚钱。根据百济神州的财报公告，2020财年，百济神州第二财季归属于母公司普通股股东净利润为-3.35亿美元，同比下降291.73%；营业收入为6563.50万美元，同比下跌73.03%。</p><p>不过，这并不影响高瓴对百济神州的看好与重注。“我们连续投资了8轮，这家公司到前三四轮的时候还没有什么收入，这就是说明你没有长期主业的信念，是不可能做好生命科学的投资的。”张磊表示，高瓴从大概2012年开始投这个行业，2012-2016年这4年应该说都很“寂寞”，因为很少有人关注这个领域。</p><p>“而在有了大量积累以后，过去几年它才迎来一个爆发。我想这些都是非常好的天时地利人和，所以说从大的图景来讲，我是非常有信心。”张磊称。</p><p>与此同时，张磊还强调了公司的护城河概念。张磊认为，企业真正的护城河只有一条，那就是能否为社会不断并疯狂地创造长期价值。</p><p>“垄断不创造价值，我觉得一定要重写价值投资理念，不是说收入稳定就叫价值投资，价值投资的本源是你能不能给社会不断的、疯狂的创造长期价值。你创造完长期价值，资本市场早晚会reward你的，给你点零头就够你花了，你不给社会创造价值，只靠垄断，社会早晚会给你清算后账的。“张磊表示。</p><p><b>大健康领域不是零和游戏，高瓴创投解决的问题是“穿越死亡谷”</b></p><p>2020年2月24日，高瓴资本宣布成立专注于投资早期<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>的高瓴创投，首期规模约为100亿人民币。一时间，投资圈反响剧烈。</p><p>据悉，高瓴创投的100亿元规模将以美元和人民币双币种模式运作，全面覆盖从300万人民币到3000万美元不等的多轮投资策略和创新领域，主要专注于生物医药及医疗器械、软件服务和原发科技创新、消费互联网及科技、新兴消费品牌及服务四大领域的风险投资。</p><p>“总要有人开始迎接春天。”彼时，张磊曾在“致创业者的一封信中”表示，高瓴资本这时候推出高瓴创投，希望给创业者和社会传达的信息是其对中国乃至全球的发展永远保持乐观。</p><p>事实上，除此之外，于高瓴资本本身而言，高瓴创投更大的意义或在于长期投资的全产业链承接。</p><p>“高瓴资本的投资金额太大了，不利于最微小的企业，所以我们单独成立了高瓴创投，只投最早期的。高瓴现在最小的只投了200万人民币，几十万美元都不到，它都可以去做。以前高瓴资本做不到，一轮至少要做到2000-3000万美元。”张磊直言，高瓴创投解决的第一个问题是0到1的过程，即穿越死亡谷。</p><p>在张磊看来，“这是一个很痛苦的Death Valley，死亡谷，是完全的一个0到1。高瓴创投，成长期的投资，有高瓴的PE，二级市场马上很快就接上。”</p><p>从本质来看，这是因为成长期的投资周期太长了。张磊说，这种成长期投资平均需要十几年。比如，互联网公司平均6年，biotech公司可能10~20年，才可能真正有这种大的收入和利润来源。</p><p>这种投资环境下，资本市场也需要切断。“切断了以后有人去专注做这种0到1的穿越死亡谷。如果这样的创业死亡谷通过高瓴创投，再通过高瓴PE把它作为成长期投资了以后，能比较快的把资本市场接近起来，把更多的大众投资人加入进来不断的投资。”张磊称。</p><p>此外，在谈到大健康生命科学领域的市场竞合关系时，张磊强调，大健康生命科学领域不是“zerosum game”，即零和游戏，而是一个positive sum game（正和游戏）。</p><p>“尤其在大健康领域，在大的格局上首先要看到，这是一个很容易形成的社会共识的正和游戏。”张磊说，这是因为“cancer has no borders，virus has no borders”。（癌症无国界，病毒无国界）</p><p>值得一提的是，近两年来，港交所与国内资本市场越来越活跃，纳斯达克和纽交所也将不再是科技创新企业的唯一的落脚点。从投资者的角度，这同时也丰富了投资机构在资本市场的退出渠道。</p><p>对此，张磊认为，一方面，这三个市场各有特点；另一方面，这三个市场共同促进。这三个资本市场是一个正和游戏，大家一起positive something，共同为创新做贡献。</p><p>“港交所的biotech board发展的越好，越能促进内地资本市场的改革和发展。内地资本市场发展得越好，越能促进更多的企业去突出重围，让更多的公司去穿越死亡，让更多的企业能够在资本市场上发展。”张磊表示。</p>","source":"tzw","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>豪掷1200亿！张磊揭秘：高瓴为什么重注生物医药</title>\n<style 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Valley，死亡谷，是完全的一个0到1。高瓴创投，成长期的投资，有高瓴的PE，二级市场马上很快就接上。”从本质来看，这是因为成长期的投资周期太长了。张磊说，这种成长期投资平均需要十几年。比如，互联网公司平均6年，biotech公司可能10~20年，才可能真正有这种大的收入和利润来源。这种投资环境下，资本市场也需要切断。“切断了以后有人去专注做这种0到1的穿越死亡谷。如果这样的创业死亡谷通过高瓴创投，再通过高瓴PE把它作为成长期投资了以后，能比较快的把资本市场接近起来，把更多的大众投资人加入进来不断的投资。”张磊称。此外，在谈到大健康生命科学领域的市场竞合关系时，张磊强调，大健康生命科学领域不是“zerosum game”，即零和游戏，而是一个positive sum game（正和游戏）。“尤其在大健康领域，在大的格局上首先要看到，这是一个很容易形成的社会共识的正和游戏。”张磊说，这是因为“cancer has no borders，virus has no borders”。（癌症无国界，病毒无国界）值得一提的是，近两年来，港交所与国内资本市场越来越活跃，纳斯达克和纽交所也将不再是科技创新企业的唯一的落脚点。从投资者的角度，这同时也丰富了投资机构在资本市场的退出渠道。对此，张磊认为，一方面，这三个市场各有特点；另一方面，这三个市场共同促进。这三个资本市场是一个正和游戏，大家一起positive something，共同为创新做贡献。“港交所的biotech board发展的越好，越能促进内地资本市场的改革和发展。内地资本市场发展得越好，越能促进更多的企业去突出重围，让更多的公司去穿越死亡，让更多的企业能够在资本市场上发展。”张磊表示。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1244,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}