黄仁勋:数据中心将成为巨无霸,但 AI 加速计算才是未来

3月11日NVIDIA公司正式宣布出资69亿美元收购Mellanox公司,后者是一家主营高性能互联技术及产品的公司,收购Mellanox之后将与NVIDIA的数据中心业务互补,加强NVIDIA在数据中心市场上的实力。这次收购也是NVIDIA有史以来最大的一笔收购,69亿美元的收购金额对NVIDIA来说也相当大了,所以NVIDIA表态这次收购之后暂时不打算再做收购了,黄仁勋称“我喜欢有钱的感觉,所以要省点钱了。”

相对于前两年英伟达举办的 GTC(GPU Technology Conference) 来说,今年 GTC
在 GPU 技术架构和硬件创新的进展并不明显。在 Keynote 环节,英伟达创始人兼
CEO 黄仁勋发布了一款定价 99 美元的 Jetson
Nano——除此之外,并没有此前预想中的新架构,或者“大核弹”。

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尽管如此,在现场见证了 Keynote
之后,雷锋网依然感受到了黄仁勋的激情,以及他在打造基于现有的 GPU
技术的应用生态方面的努力。无论是基于图灵架构和 RTX 技术的 Nvidia
Omniverse 和 NVIDIA RTX Servers 服务器,还是七家世界级的厂商将推出基于
NVIDIA T4 GPU 和 NVIDIA CUDA-X AI
加速库的服务器,都让人体会到英伟达在技术应用生态方面的着力。

Mellanox公司目前市值63.9亿美元,这还是收购消息传出之后股价大涨所致,而根据之前的爆料,除了NVIDIA之外,英特尔也在寻求收购Mellanox公司,但最后胜出的是NVIDIA,所以69亿美元的价格显然要比英特尔那边的报价更高,不然没可能赢过英特尔公司。

实际上,黄仁勋依旧在强调这句话:买的越多,省的越多。

对NVIDIA来说,这次69亿美元的收购也是一场豪赌了,根据他们的公告,这次收购是每股125美元的现金收购Mellanox所有已发行和已发行的普通股,这样的收购对现金压力非常大。好在NVIDIA近年来的业绩不错,2019财年全年营收117亿美元,净利润就有41.4亿美元,这还是Q4财季因为矿卡库存压力下业绩大幅下滑的情况下取得的。

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即便如此,NVIIDA在这次收购之后也不打算再买买买了,CEO黄仁勋表示“我喜欢有钱的感觉,所以未来一段时间要省点钱了。这次收购是一笔伟大的交易,我不打算寻求另一项收购了。”

在 GTC 大会正式举行的第二天,黄仁勋出现在包括雷锋网在内的媒体参与的 Q&A
环节,他首先重点强调了本次 GTC 的两个核心关键词——Ray-Tracing 和 Data
Science,随后回答了众多外界关注的关键问题,比如说未来的 GPU
技术路线、对以色列公司 Mellanox
的收购,数据中心的未来、摩尔定律的终结等。

对于这次收购,NVIDIA是志在必得,但也付出了很高的代价,黄仁勋表示每个人都想收购Mellanox公司,而他们付出的代价是“超出想象的”。

雷锋网也针对本次 Q&A 的关键内容进行了提取。

收购Mellanox公司之后,NVIDIA表示此举将会立即增加公司的非GAAP毛利率、每股收益及现金流,目前该交易已经通过了两家公司董事会的批准,预计今年底完成收购交易,不过这还需要监管部门的批准。

一、关于英伟达对于 Mellanox 的收购

在本次 GTC
正式开幕前一周,英伟达宣布了对以色列科技公司收购,这是英伟达历史上以来最大的一笔收购。对此,黄仁勋提到了以下几点:

在摩尔定律放缓的时期,网络软件堆栈必须尽可能转移到架构上,为 CPU
减负;现在,CPU 是一种有限的资源,所以必须尽可能地把工作从 CPU
中减负出来。Mellanox 是 CPU 减负领域的一流企业。

在数据中心中,计算架构不再停留在节点上,而是将扩展到网络。整个网络都将涉及英伟达的
GPU。英伟达有能力与第一大互联技术公司 Mellanox
紧密合作,整个行业非常欢迎它。

英伟达对 Mellanox
收购一案获得监管部门的批准表示乐观,这将使得英伟达加速创新并推进技术发展,以更好地服务于客户。因为我们缺乏网络技术,而我们的目标是推进网络技术,为数据中心节省成本。而英伟达的客户普遍表示支持并乐见其成。

英伟达并不经常收购公司,因为它喜欢与别人合作,而英伟达也是一个开放的平台(比如说
CUDA、DGX),同时英伟达的业务模式必须是开放的。但是之所以收购
Mellanox,是因为双方之间长达 10 年的合作,而英伟达认为 Mellanox
在高速、高性能计算和网络设计方面非常擅长。

英伟达为什么愿意以如此高价进行收购呢?因为 Mellanox
值这个价——这不是成本的问题,而是价值的问题。

二、关于 3D 和堆叠技术、7nm 技术

本次 GTC 上,英伟达没有推出此前被广泛预测的 7nm GPU
架构,这也引起外界的质疑:在处理技术放缓的情况下,英伟达将如何看待 3D
和堆叠技术?而面的 AMD 已经推出的 7nm CPU,英伟达会否会在 7nm
方面有所动作?

对此,黄仁勋表示:

Tesla V100 已经是处理量最大的 3D
封装硅片,而英伟达也是台积电最大的芯片堆叠客户。事实上,3D 堆叠已经有 5
年的历史了,有些人甚至用它来堆叠手机芯片,这样可以降低封装高度。这种技术已经存在一段时间了,它不是新东西。

但是对于英伟达来说,不仅需要 3D 堆叠,也需要 2D 堆叠。而英伟达实现 2D
堆叠的方法就是 NVLink。英伟达也需要一定规模的数据中心,这不再是为了 2D
堆叠,而是为了提升处理量。为此,英伟达需要通过 Mellanox 来实现,将多个
GPU 与大型计算引擎相连。

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