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誰有英偉達GPU，日中誰便是英偉意云公司。
關于英偉達總有新的達下的生pg電子官方網站音訊讓你驚奇。
最近的個方一則來自美國的一家云草創公司 CoreWeave 。
這家公司宣告融資23億美金，針搶走而更讓人震動的廠商是這筆錢的抵押物是其具有的GPU。在大模型熱潮下，日中GPU儼然成為一種硬通貨，英偉意而CoreWeave之所以能有如此多的達下的生英偉達稀缺物品，是個方由于它曩昔的身份——北美最大的以太坊礦工。
那時它有逾越五萬臺GPU用來挖礦，針搶走在面臨挖礦的廠商不行繼續性后，CoreWeave把目光轉向AI等需求并行核算的日中范疇，并在 ChatGPT 爆紅之前就收購了許多英偉達芯片——那時芯片的英偉意產能還滿意充沛。
由此，達下的生CoreWeave自稱是世界上僅有一個能夠大規劃供給H100算力的公司，也搖身一變成為了一家“云廠商”。
是的，它的GPU供給逾越了一切云服務巨子，包含谷歌云、亞馬遜云和微軟的pg電子官方網站Azure。
這聽上去有些獨特，即使是不談GPU數量瓶頸，構建數據中心還需求巨量的本錢，精巧的空間、動力和散熱規劃以及十分復雜的軟硬件協同，一般來說，能滿意這些條件的只能是巨子，而不是剛進行了B輪融資（4.21億美元）的草創公司。
CoreWeave 能做到這一點，源于一種對數據中心天壤之別的了解。
傳統的數據中心由CPU構成，它們側重于通用核算的才能，主要由最開端是英特爾，后來是AMD的芯片所獨占。
但全新的用于加快核算的數據中心則更著重并行核算，這就意味著它需求有更大的內存、帶寬以及把一切的加快核算單元親近銜接起來的才能，英偉達開創人和CEO黃仁勛稱這個進程為“數據中心現代化”，在他看來這是一個將繼續10年的周期。
這個新周期的開端預示著整個數據中心的建構方法，軟硬件協同乃至電源和散熱結構都需求從頭規劃。這讓一切的云服務供給商簡直重回起跑線——針對 CPU 規劃的上一代的數據中心計劃簡直完全無法照搬。比方英偉達銜接巨大GPU集群所用到的 Infinite Band 技能需求逾越500英里的電纜，這在傳統的數據中心規劃中底子不存在。
CoreWeave舉了另一個比方，相同場所巨細，GPU 集群所需求的電力是傳統數據中心的 4 倍，因而新數據中心的電力體系和散熱體系都需求完全從頭規劃，這乃至還不算軟硬件協同的本錢。
搶占先機的CoreWeave由此不只能供給巨大的H100算力，而且在比其它的云服務快幾十倍的一同費用還低80%，能做到這些，咱們能夠將其歸功于它很早就精準踐行了黃仁勛有關數據中心的愿景——數據中心正在向加快核算方向轉化，而緊缺的算力則通過云供給。
就這樣，一家虛擬幣挖礦公司就變成了一家當紅的云核算公司，只由于它是最忠實的英偉達門徒。
英偉達云是個什么云。
誰有英偉達的GPU誰便是最紅的云廠商，那么誰有最多的英偉達GPU？明顯是它自己。
所以在扶持相似的云草創企業的一同，英偉達也在建造自己的云。
英偉達親身下場做云的優勢有許多，最顯著的是它不遭到GPU供需聯系的困擾。馬斯克曾在公共場所說，取得GPU比取得毒品要難多了，而CoreWeave之所以能供給超大規劃的 H100 算力，據悉也和英偉達的充沛供給有關——英偉達在幾個月前參加了CoreWeave的 B 輪融資。
但明顯，僅僅投一些草創公司還不行，生成式 AI 對算力的巨大需求終究讓英偉達自己下場。在本年3月的GTC大會上，英偉達推出了自己的云服務DGX Cloud ，它已在年中正式上線。
從姓名就能夠看出，DGX Cloud 直接利用了英偉達DGX超級核算機的才能，云的每個實例均裝備8個H100或A100 GPU以及640GB內存。
DGX Cloud 選用了一種低推遲結構，讓巨大的工作流能夠在集群之間擴展，于多個核算節點上并行分配。舉個比方來說，最早宣告與DGX Cloud協作的甲骨文，它在OCI Supercluster上每個集群能夠布置逾越3萬個A100 GPU，由此大模型能夠在云上進行練習。用戶在任何地方都能自在拜訪歸于自己的 AI 超級核算機（英偉達表明算力的分配是獨享排他的），打交道的只要前臺界面，除了開發進程自身不必再去憂慮任何和硬件根底設施有關的問題。
這項服務選用月租方法，金額高達近 4 萬美元。當然，比較直接買一臺 DGX 服務器 20 萬美元的價格來說仍是廉價了許多，但不少人都指出，微軟的 Azure 相同 8 個 A100GPU 的收費只要不到 2 萬美元，簡直是前者的一半。
為什么這么貴？由于英偉達的云服務和別家不同，它不只包含算力，還包含一整套 AI 解決計劃。
名為Base Command Platform（根底指令渠道）和 AI Enterprise 的兩項服務被集成到了DGX Cloud里。前者是一個辦理與監控軟件，不只能夠用來記載云端算力的練習負載，供給跨云端和本地算力的整合，還能讓用戶直接從瀏覽器拜訪 DGX Cloud。后者則是英偉達 AI 渠道中的軟件層，高達數千個軟件包供給了各種預練習模型、AI 結構和加快庫，然后簡化端到端的 AI 開發和布置本錢。除此之外，DGX Cloud 上還供給名為 AI Foundations 的模型鑄造服務，讓企業用戶能夠運用自己的專有數據定制歸于自己的筆直大模型。
這套軟硬件組合起來的完好解決計劃讓 DGX Cloud 練習速度比較傳統的云核算提高了兩到三倍，這成為了DGX Cloud與傳統云服務最大的不同，它很好的歸納了英偉達兩方面的強項：AI 生態和算力。關于英偉達來說，“軟件即服務”這句話好像應該改成“軟硬件一體即服務”，DGX Cloud 會集代表了一個硬件廠商向上筆直整合的才能天花板。
黃仁勛的野心和實際。
但這并不意味著英偉達就完全掀了傳統云廠商的桌子。它的這項服務是通過傳統云廠商來供給的。DGX Cloud 最開端被宣告推出在甲骨文云上，隨后微柔和谷歌跟進，而英偉達與這些云廠商協作的方法顯得較為風趣：英偉達先把 GPU硬件賣給這些云協作伙伴，然后再租借這些硬件以便運轉DGX Cloud。
有人戲稱這叫兩頭錢一同賺，都不耽擱。
實際上，黃仁勛解說過這種形式：“咱們從讓客戶運用咱們的核算渠道中獲益，而客戶通過將咱們（的核算渠道）置于他們（云廠商）的云中而獲益?！?。
假如只聽黃仁勛說，這便是個大快人心的雙贏結局，但是這僅僅他一向的敘事罷了。英偉達現已墮入與自己客戶的競賽中，而且心知肚明。
DGX Cloud 發展告知咱們，黃仁勛并不計劃僅僅把它布置于傳統云廠商上。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英偉達先是宣告了與 Hugging Face 的協作，接著發布了名為AI Workbench的服務。它們都能夠讓用戶快捷創立、測驗和定制預訓大模型，其背面的算力支撐天然都包含了 DGX Cloud。
這明顯會沖擊英偉達和云廠商的聯系：最主要的云服務商，包含谷歌、亞馬遜和微軟，它們相同也是英偉達的大客戶，英偉達推行自有云服務必然會爭奪它們的商場份額。特別是咱們在榜首部分現已談到，作為數據中心和云服務巨子的它們在構建下一代數據中心的問題上原本就不具有多少優勢，假如再考慮到英偉達芯片產能“卡脖子”的問題，英偉達的自有云服務要挾不行謂不小。
黃仁勛不會不知道這一點，因而他對DGX Cloud 的情緒就顯得頗值得玩味了，比方他揭露表明，一個恰當的云服務組合份額應該是10%英偉達DGX加上90%的公有云。換而言之，DGX Cloud 在黃仁勛的定位里并不是傳統云廠商的對手與要挾，而是協作伙伴。
在 Q1 季度財報發布后的分析師電話會上黃仁勛談的更多的都是這種協作的優點，“一個巨大的雙贏”，黃仁勛如此描繪。在他的了解里，DGX Cloud 是一個樸實的英偉達倉庫（pure Nvidia stack），把人工智能開發、大型數據庫和高速低推遲網絡組合在一同，成為一種快捷的AI 根底設施然后翻開全新的、巨大的商場——這個商場的參加者包含了英偉達和傳統云廠商，我們將一起獲益于生成式 AI 的迸發。
極力避談抵觸，其實是由于，DGX Cloud 恐怕很長時間內都只能保持一個較小的體量。
榜首個原因當然是算力的瓶頸?！坝唵味嗟讲恍兴甲h”是黃仁勛描繪數據中心業務量時的描繪，英偉達的中心要務當然是開發并確保出產盡或許多的契合商場需求的先進芯片，不然云服務的規劃是無法擴展的。
雖然臺積電在再接再勵的出產，但值得注意的是算力缺口不是變小而是更大了，由于一旦大模型落地和商業化（比方像ChatGPT那樣），其推理本錢將跟著用戶規劃的提高指數級升高，久遠來看會比練習模型的算力需求大得多（有人給出的倍率是 100）。
此外也是考慮到英偉達和傳統云廠商協作聯系的復雜性。DGX Cloud假如作為一種樸實的競品呈現，或許會占據可觀的商場份額，但必然進一步加快云廠商脫節對英偉達的依靠——它們原本就現已為了少交點“英偉達稅”而不謀而合地自研芯片了。
從另一個視點講，全力擴展 DGX Cloud 規劃或許也不契合英偉達的最佳利益。從芯片到游戲顯卡再到服務器和數據中心，英偉達絕少自己制作硬件產品，它更喜愛和OEM 廠商協作——以至于許多時分你要收購英偉達芯片都仍是得通過 OEM 廠商。這讓英偉達很好的操控本錢，保持利潤率。
今日英偉達和云廠商之間好像保持了一種平衡，但平衡便是用來打破的，特別當一方是英偉達的時分，究竟眼下才是黃仁勛所謂“下一代數據中心十年”更新周期的榜首年。
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