今天凌晨，英伟达举办了一年一度影响人工智能及高性能计算技术盛会 NVIDIA GTC ，这是 GTC 大会继去年后第二次在线上举行。会上英伟达创始人黄仁勋宣布即将推出三款基于Arm架构打造的处理器，包括 CPU NVIDIA Grace、BlueField-3 DPU 以及用于自动驾驶的汽车 SoC 芯片。
CPU
这款CPU以计算机编程先驱、美国海军少将格蕾丝•霍珀(Grace Hopper)的名字命名，她是计算机史上最早的程序员之一，也是编译语言之母，领导开发了编程语言Cobol。
推出CPU是英伟达在全面垂直整合硬件堆栈方面的最新尝试，能够在常规GPU产品的同时提供高性能CPU。据官方介绍，芯片是专为大规模神经网络工作负载设计的，预计将于2023年在英伟达的产品中使用。NVIDIA Grace 使用下一代 Arm Neoverse 内核，由多个芯片组合构成，它主要有三个部分，分别是CPU、GPU和内存/IO子系统。
Grace芯片将使用ARM指令集，这与英特尔处理器核心的x86指令不同。英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang）在一份声明中表示：“算上GPU和DPU，Grace为我们提供了第三种计算基础技术，以及重新构建数据中心以推进人工智能发展的能力。”包括美国能源部洛斯阿拉莫斯国家实验室在内的研究人员计划打造使用了Grace芯片的超级计算机。
Grace内置Arm Neoverse内核，性能基础是第四代NVIDIA NVLink互连技术，这个技术在Grace和NVIDIA GPU之间连接速度超过900GB/s，相当于目前服务器14倍的带宽；从CPU到CPU的速度超过600GB/s。Grace还将采用LPDDR5x内存子系统，与DDR4内存相比，可提供两倍的带宽和10倍的能效。此外，新的架构提供了统一的缓存一致性和单一的内存地址空间，将系统和HBM GPU内存结合在一起，简化了可编程性。
Grace将得到NVIDIA HPC软件开发包和全套CUDA和CUDA-X库的支持，这些库可以加速超过2000个GPU应用。从广义上说，Grace旨在填补英伟达AI服务器产品中CPU的空白。这款GPU非常适合某些特定类的深度学习工作负载，但不是所有工作负载都是纯粹的GPU-bound，所有工作负载都不都是GPU绑定的。
DPU
除此之外，官方还宣布将提升边缘视频分析和安全功能、打造基于Arm并搭载NVIDIA RTX GPU的新款PC等进展。在PC领域，NVIDIA与全球最大的基于Arm的SoC供应商之一联发科合作，共同打造一个采用Arm核与NVIDIA显卡、支持Chromium、Linux和NVIDIA SDK的参考平台，将GPU的性能及先进的AI、光线追踪图形等技术带入Arm PC平台。
英伟达在每年举办的 GTC 大会上发布的新产品，都已经成为了行业发展的风向。不知在 Grace 推出之后，未来我们的服务器和电脑是否会快速进入 Arm 时代。未来十年会将是一个超级高速发展的时代。你准备好了么？
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万万没想到，做显卡的公司也入场了cpu