人工智能计算市场的竞争正在不断升温。随着常规CPU性能的下降,这种竞争在栈(stack)的互连部分(用于在处理器、内存、存储设备、服务器和整个数据中心之间传输数据的不同技术)中越来越激烈。

本周,英伟达宣布将在这场战斗中采取强有力的行动。该公司以图形处理器闻名,为视频游戏、加密货币挖掘、超级计算机和深度神经网络(人工智能计算架构的主导类型)提供动力。该公司表示,将收购以色列迈络思公司,后者是低延迟、高带宽互连技术的领先制造商。

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69亿美元的收购价格,这将是英伟达有史以来最大的一笔收购。这家总部位于加州圣克拉拉的芯片制造商预计将在今年年底前完成这笔交易。英伟达发言人对《华尔街日报》表示,该公司迄今公开披露的最大收购案是2011年以3.67亿美元收购Icera的交易。

收购迈络思是为了加强英伟达在数据中心市场的地位,目前该市场约占英伟达收入的三分之一。近年来,其数据中心业务大幅增长,主要受深度学习和加密货币挖掘业务增长的推动。英伟达的GPU在这两个领域都得到了广泛的应用。但加密采矿硬件的销售在第四季度大幅下滑,该公司的整体收入增长陷入停滞。

英伟达创始人兼首席执行官Jensen Huang周一在接受记者采访时说,这只是该公司数据中心业务的“暂时停顿”,否则该业务的增长速度将超过其他业务。他表示:“与迈络思交易的战略基本上是将数据中心的投入增加一倍。”

对于英伟达而言,要赢得一场竞购战,获得对其战略至关重要的技术控制权,如此高昂的价格似乎是必要的。目前,英伟达的战略围绕着数据中心业务展开。多家新闻网站报道称,包括英特尔和赛灵思在内的竞争对手一直觊觎迈络思。

当被问及英特尔是否真的是竞购者之一时,Jensen Huang说:“我不知道到底是谁——因为有很多传言——但竞争非常激烈。在通过电子邮件被问及同样的问题时,英特尔发言人表示,“英特尔不对市场传言置评。”

为什么迈络思在AI硬件领域如此重要

Gartner公司人工智能基础设施和高性能计算高级主管兼分析师ChiragDekate在接受采访时表示,有两项能力使迈络思在高性能计算和深度学习市场如此成功,即无限带宽和以太网产品线。这两条产品线都支持RDMA(远程直接内存访问),其中集群中的一台服务器可以使用另一台服务器的内存,而不涉及它们的操作系统(这是大型并行计算集群的关键功能)。

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而且,它们使交换机处理器能够处理由CPU处理的网络操作任务。这将释放CPU处理其他任务的能力,并帮助避免由于大型集群中太多的“CPU绑定活动”而导致的互连瓶颈。

随着企业开始构建越来越大的深度神经网络,向外扩展计算架构在深度学习领域的作用越来越大,Dekate说。英伟达的GPU是支撑这些网络的主要硬件加速器,该公司正押注于自己保持主导地位的能力。

Cirrascale首席执行官Dave Driggers表示,大多数公司的人工智能技术目前都处于开发和试点阶段。他说,深度学习是如此之新,大多数用户并没有扩展这些项目下的硬件平台。但是,随着这些努力开始转向生产,向外扩展的体系结构将变得更加重要。

拓展云领域,英伟达得靠迈络思

Driggers称,英伟达通过并购可以获得迈络思的互连技术,加上即将推出的人工智能处理器和GPU,将使英特尔和其他公司处于巨大劣势。

英特尔自己的互连技术被称为Omni-Path,与无限带宽和以太网相比,Omni-Path在高性能计算机互连领域的市场份额很小。根据Driggers的说法,深度学习的硬件系统构建者对Omni-Path也没什么兴趣。

如果英伟达和迈络思顺利完成这笔交易,英伟达将拥有一个强大的计算平台,用于深度学习、高性能计算和大数据分析。Driggers认为,这一合并将使其在超大规模云平台和其他云原生企业中获得成功。

Driggers回忆说,当收购迈络思的消息传出后,他和一些同事试图猜测最终买家会是谁。他说,英特尔、赛灵思、AMD、IBM和博通都在他们的名单上,但英伟达不在其中。这一结果令他们和其他人都感到意外。英伟达很少在其核心图形处理领域之外进行收购,也从未进行过如此大规模的收购。

“我认为这对英伟达来说是昂贵的,”Driggers说。但如果交易达成,该公司将完全控制premier interconnect的升级和扩展技术,以及premier加速器。他说:“这给了他们一种双管齐下的方法来保住数据中心领域的地位,而这正是他们想做的。”

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