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芯片：?英伟达终于成为下一个万亿芯片市场掌舵者( 三 )


但也有人指出，这种GPU虚拟化技术对性能有一定的损耗，同时也会让机器启动速度变慢。而容器技术则会在一定程度上避免这些问题。
因此，让企业级GPU的设计对云端容器化更加“友好”，或许是一种产业里乐见其成的趋势。
根据调研机构Grand View Research在2019年12月发布的一份报告显示，到2025年，全球云端容器应用市场规模有望达到82亿美元，年增长率约为26.5% 。
而与此相呼应的一个论点，是硬件虚拟化将会逐渐被容器技术所取代。
如此来看，英伟达的确在加大对自己的新摇钱树——企业级用户的“关怀”。
不必非要英伟达？
实际上，早在A100正式发布前，基本所有Top级云服务商都拿到了价值20万美元的新GPU系统。
当然，即便拿的是折扣价，也有工程师也暗暗吐槽说，“真贵，V100就很贵了，A100就更别提了。”
参见在海外新闻社区Reddit上，曾有人晒出自己嵌着8块V100的基板，立马被网友群起而攻之，炮轰为“可耻晒富行为”的行业趣闻。我们就能够感受到，云服务厂商为了大规模深度学习训练而采购成千上万块企业级GPU的财务压力有多大。
芯片：?英伟达终于成为下一个万亿芯片市场掌舵者
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Reddit上有人用8块V100来“炫富”
昂贵，是所有英伟达客户难得给出的统一观点。
有技术专家向虎嗅指出，英伟达的企业级芯片，仍然算是走“高端路线”的小众玩家。
譬如发布的最高性能的芯片都是先“特供”给一些拥有大规模人工智能训练项目的高校实验室，或者是做高级别自动驾驶的创业公司。单价高昂，但采购规模有限。
这又在一定程度上证明，谷歌、亚马逊、微软、阿里等云服务商自研云端AI训练或推理芯片是大势所趋的；但目前来看，自研产品发挥的作用还是有限的。
不过这至少意味着，尽管英伟达地位稳固，但跌下神坛并非不可想象。
“其实不仅仅是成本层面，随着深度学习和音视频转码的场景越来越复杂，单纯的GPU云服务器机型可能并不能满足所有需求。
所以现在大多云服务厂商都推出了基于FPGA、NPU等芯片的不同服务器机型。还有一些针对云游戏、推理等场景的轻量级vGPU。” 一位半导体行业人士认为，随着很多其他芯片巨头陆续推出不同的方案，英伟达并非是唯一的选择。
此外，他认为虽然理论上，GPU卡越多，整体算力越大。但是随着服务器数量的增加，不同机器的GPU之间配合难度也会越来越大，单张GPU卡的利用率反而会下降。
“所以说，增加了几十倍的卡成本，但性能却很难随之线性增长。”
然而，英伟达的聪明之处，或许就在于“小”到在一块芯片上顺应主流技术趋势，“大”到也在试图让孤立于不同服务器内的GPU卡之间产生更好的集群效应。
没错，在历时1年击败英特尔、赛灵思等强大竞争对手，最终完成对Mellanox的收购后，这家网络技术隐形巨头正式成了英伟达在数据中心市场的第二条“护城河”。
如同上面所说，处理海量数据和数据迁移所需的计算能力必须非常强大。而显而易见的问题是，这些数据通常存储在服务器无法立即访问的存储空间中。
如果网络不能有效利用这些数据，让数据之间产生流动，那么世界上所有的计算能力就不再重要了。
因此，利用Mellanox最擅长的通信技术，理论上，便能够将数据中心数万个计算节点上的GPU连接起来，汇聚成更加庞大的算力。
很显然，面对正在全球不断扩建，数量正在急剧增长的数据中心，这无疑是英伟达一个非常重要的竞争优势。
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图片来自谷歌
腾讯云资源管理总监阮梦在前几天的一场小型数据中心交流会曾指出，从2019年数据中心建设的走向来看，虽然相比北美超大型数据中心，我国在这个领域还有很多不足，但国内超大型数据中心的建设已悄然提速。


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