Содержание
Nvidia Grace вышел за роль довеска к GPU: компания уже отгрузила «сотни тысяч» самостоятельных серверов на этих CPU. Об этом сказал Ian Buck, вице-президент Nvidia по гиперскейлерам и HPC, а заодно один из ключевых людей за CUDA.
Формулировка у Бака аккуратная: «Назовем это сотнями тысяч Grace standalone servers». Но даже в таком виде цифра заметная. В мае Nvidia уже раскрывала другой масштаб — больше 2,5 млн Grace CPU суммарно. А в феврале компания объявила о партнерстве с Meta по развертыванию отдельных Grace-серверов.
Смысл новости не только в количестве железа. Nvidia явно хочет, чтобы рынок воспринимал ее не только как поставщика GPU для ИИ, но и как игрока в серверных процессорах. И момент для такой смены акцента выбран не случайно.
Агентный ИИ меняет баланс между GPU и CPU
Агентный ИИ стал одной из причин, почему CPU снова попали в центр разговора о дата-центрах. В классических AI-кластерах часто встречалась схема до восьми GPU на один CPU. В новых нагрузках со сложной логикой и большим количеством операций с данными соотношение в отдельных случаях двигается к 1:1.
Для Nvidia это болезненная, но понятная развилка. Компания выросла на спросе на GPU для инференса и обучения. После пика в этом году ее капитализация просела примерно на $1 трлн, а инвесторы активнее смотрят на производителей CPU, включая Intel.
Бак прямо разделяет дешевые облачные ядра и задачи, где Nvidia видит место для Grace. По его словам, эти серверы не ставят под обычные веб-серверы или максимально дешевые «доллары за ядро». Их используют для backend-нагрузок с большим объемом данных, включая обработку данных.
Иначе говоря, Nvidia продает Grace не как универсальный Xeon или EPYC на все случаи. Компания заходит туда, где CPU должен быстро кормить ускорители и работать с памятью без лишних задержек.
От Grace к Vera: монолитный CPU против чиплетов
Grace стал для Nvidia входным билетом в рынок серверных CPU: 72 ядра Arm Neoverse V2, собственная ткань связности SCF и ставка на плотную интеграцию с остальной платформой. Следующий шаг — Vera, первый CPU Nvidia с кастомными ядрами Olympus и обновленной SCF.
| Параметр | Grace | Vera | AMD и Intel |
|---|---|---|---|
| Ядра | 72 Arm Neoverse V2 | 88 кастомных Olympus | Зависит от линейки |
| Дизайн | Arm CPU с SCF | Монолитный кристалл | В основном чиплеты |
| Ставка архитектуры | Связность и память | Минимум конфликтов между ядрами и кэшем | Высокая плотность ядер |
Vera резко отличается от подхода AMD и Intel последних лет. Оба конкурента давно ушли в чиплеты, потому что так проще наращивать число ядер. Цена такого подхода — задержки и более сложная когерентность между частями процессора.
Nvidia пошла в другую сторону. Vera держит все 88 ядер на одном кристалле и отдает большую площадь под fabric. Бак объяснил это так: «Одна из причин, почему у нас не 128 ядер, — мы выделили много площади кристалла под fabric».
Внутренняя пропускная способность Vera для связи между ядрами достигает 3,4 ТБ/с. Это не память, а именно core-to-core bandwidth. Память идет отдельно: до 1,2 ТБ/с суммарно через LPDDR5X, или около 14 ГБ/с на ядро.
У такого дизайна есть обратная сторона. Большая часть серверных задач у гиперскейлеров все еще относится к старым, хорошо обкатанным нагрузкам. Для них максимальная универсальность и огромный парк совместимого софта часто важнее, чем новая топология связности.
Nvidia это не отрицает. Еще на GTC в марте Бак сказал: «Мир не будет обслуживаться одним SKU CPU, и это не наша цель». Для нас это звучит честнее, чем попытка назвать один серверный процессор ответом на все задачи сразу.
Nvidia оценивает рынок CPU для дата-центров в $200 млрд
Nvidia говорит о серверных CPU как о рынке на $200 млрд. Это более оптимистичная оценка, чем у части индустрии: там долго называли около $120 млрд к 2030 году, хотя свежие прогнозы доходят до $170 млрд.
Агентные системы могут добавить к этому рынку еще денег. Morgan Stanley в апреле оценивал вклад AI-агентов в дата-центровые CPU до $60 млрд. Для Nvidia это аргумент в пользу Vera: если CPU в новых стойках нужен почти на каждый GPU, поле резко расширяется.
Vera уже идет в полном производстве вместе с новой платформой Nvidia для ИИ. В нее входят Rubin GPU, сетевые карты ConnectX-9, Ethernet-коммутаторы SpectrumX и стойка Vera Rubin NVL72.
По данным Nvidia, одна стойка Vera Rubin NVL72 включает около 1,3 млн компонентов. Для сборки и поставок компания привлекла более 300 партнеров по всему миру. Tom’s Hardware видел такую стойку в штаб-квартире Nvidia: система выполняла нагрузки для OpenAI.
Конкуренция станет плотнее уже в ближайшие дни: AMD, по ожиданиям отрасли, готовит запуск серверных процессоров Zen 6 Venice на этой неделе. На этом фоне мартовская фраза Бака звучит как позиционирование всей CPU-стратегии Nvidia: «Мир не будет обслуживаться одним SKU CPU, и это не наша цель».
