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不久的將來，我們很可能會目睹一個 “暴富” 的英偉達出現(xiàn)。
兩天前的 2017 臺北電腦展上，一身黑色皮衣的 “黃教主” 再次現(xiàn)身，并且在獨立的人工智能論壇上再次發(fā)表了主題演講。不出意外的，演講中的內(nèi)容主要來自半個月前的 GTC：新硬件 Tesla V100、新自動駕駛架構(gòu) NVIDIA DRIVE、跟豐田合作、新機器人云端平臺。
這些內(nèi)容雷鋒網(wǎng)之前已經(jīng)進行了相關(guān)報道，那么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(yè)達、廣達電腦、緯創(chuàng)四家 ODM 一起，推進 AI 云計算的硬件普及。
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?nèi)祟惿钏枰臅r間。
NVIDIA DGX-1 內(nèi)部照
“我們公司已經(jīng)是一家人工智能公司了” 這樣的說法早就出現(xiàn)過不止一次。相比其他公司，相信沒幾個人會質(zhì)疑 “NVIDIA 已經(jīng)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。
為了更加明顯對比，雷鋒網(wǎng)也專門收集了過去 2 年間 NVIDIA 的季度財報數(shù)據(jù)，在折線圖中表示如下：
但從折線圖來看，消費級顯卡所肩負 “游戲” 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(xiàn)。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(xiàn)在也不能完全叫做人工智能公司?！?/p>
不過單純只看營收數(shù)據(jù)也不完全準確，尤其是上圖中 “數(shù)據(jù)中心” 在最近 3 個季度所表現(xiàn)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，雖然藍色的游戲還是占據(jù)的絕大部分，但是灰色的數(shù)據(jù)中心增長有目共睹。相反，剩下的三個板塊包括汽車在內(nèi)都是穩(wěn)步甚至下滑的趨勢。
趨勢有了，但為什么數(shù)據(jù)中心這一塊業(yè)務進展的那么慢呢？這背后有著一系列的問題，比如很多人會選擇高端消費級顯卡而不是專業(yè)卡，又或者是專用的服務器計算模塊單價太高，但是反過來這些云端設備的缺乏也會為具體應用場景的探索設下障礙。
可以說，這不僅是 NVIDIA 已經(jīng)要到嘴的一塊肥肉，同時也是一個亟待推進的方向。于是乎，NVIDIA 再次祭出了 ODM（原廠委托設計代工）合作這招。
NVIDIA HGX-1 宣傳照
作為整個計劃背后的主角——NVIDIA HGX 架構(gòu)主要包含兩個關(guān)鍵 “部件”：Tesla 系列 GPU、NVIDIA NVLink，兩項都值得單獨拎出來說說的技術(shù)。
首先是 Tesla 系列 GPU，相比普通消費級產(chǎn)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(chǎn)品，當然在這份表格之前可能還有類似 Tesla K80 這樣的重要產(chǎn)品，但這里我們暫時忽略。雖然一共 7 款產(chǎn)品，但是他們之間最大的發(fā)布時間間隔不過 19 個月，連兩年都不到。
既然是運算設備，首先關(guān)心的自然是計算能力，Maxwell、Pascal、Volta 三代架構(gòu)的迭代給計算能力奠定了基礎。當然這兩年間 GPU 芯片的制程工藝也有所提升，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(shù)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(tǒng)使用的 MXM 規(guī)格對應（SXM 更?。?，但在接口方面卻采用了相當 “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(guī)顯卡規(guī)格 PCIe X16 的雙面 164 個針腳多的方案一方面為未來的 GPU 運算核心升級留下了余量，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(shù)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(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)中心中，帶寬寬一點總歸是好的。
這么強勁的技術(shù)，NVIDIA 并沒有打算 “藏著掖著”。今年 3 月 9 號，NVIDIA 就已經(jīng)宣布了加入 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(chǎn)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制造數(shù)據(jù)中心產(chǎn)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(xiàn)最高效的服務器，同時還讓存儲服務器和數(shù)據(jù)中心更具有彈性。實際上，之前自己開發(fā)出另外一套 HGX 架構(gòu)機器 Big Basin 系統(tǒng)的 Facebook，直接將自己機器的主板設計圖都上傳了。
介紹完前面這么多相關(guān)信息，我們終于可以回到這次透露的信息中來。畢竟我們已經(jīng)知道了：NVIDIA 自己必然會加大自己在數(shù)據(jù)中心市場的投入，而且 HGX 架構(gòu)已經(jīng)相當完善，技術(shù)也足夠成熟領(lǐng)先。
接下來問題就簡單了，如何才能夠讓盡可能多的人來購買為數(shù)據(jù)中心打造的 GPU 產(chǎn)品。答案實際上就兩個字——價格。
市面銷售的非公版 GTX1080
對于降低成本這件事，NVIDIA 自己可謂非常有發(fā)言權(quán)。為了降低風險，同時又能夠讓市場內(nèi)部保持一定競爭關(guān)系，主板、顯卡廠商其實一直都采用同一套模式：由 Intel/Nvidia 提供核心運算芯片。其他部件如 PCB、電子元件什么的都交給這幾家 ODM 之類的廠商來完成。而 ODM 除了負責生產(chǎn)，同時還要利用自己在生產(chǎn)過程中的豐富經(jīng)驗，幫助 NVIDIA 不斷降低生產(chǎn)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(guān)系，在最終產(chǎn)品、經(jīng)營策略、售價等方面或許都會因為競爭而產(chǎn)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(jīng)專門送了一臺 DGX-1 給鋼鐵俠 Elon Musk 的 OpenAI
在雷鋒網(wǎng)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(nèi)可能就會來襲，而他們的目標則是為當下所有存儲在服務器或者正在產(chǎn)生著的數(shù)據(jù)提供處理能力。
順利的話，再造一個等同于消費級的數(shù)據(jù)中心 GPU 市場也是可能的。而后甚至有可能作為 NVIDIA 的跳板，反過來推進生活中分布式的小節(jié)點。
在一個游戲已經(jīng)不是唯一甚至不是重點的 “次顯卡時代”，NVIDIA 已經(jīng)準備好向數(shù)據(jù)中心出擊了。一旦邁出這步，NVIDIA 離業(yè)績 “暴富” 也就不遠了。
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