在英偉達GTC大會期間的全球媒體/分析師電話會議中，英偉達CEO黃仁勛首次提出“四大支柱”，并就“與Arm生態的合作、以及新趨勢下處理器的發展”等問題回應了與非網。

　　首提“四大支柱”

　　黃仁勛提出，四大技術正在影響未來，也正在成為英偉達重要的發展支柱。

　　一是云原生平臺NVIDIA Omniverse

　　他表示，人類與AI和機器人共存的虛擬實時3D世界不再只是科幻小說中的故事情節，通過Omniverse可以創建共享的虛擬3D世界。為了實現這一點，Omniverse現可擴展至多個GPU、具有高物理精度、能夠充分運用RTX實時路徑追蹤等技術，并且與NVIDIA AI完全集成。今年夏季開始，英偉達還將提供Omniverse企業授權許可，進一步擴大應用范圍。

　　二是圍繞云原生AI服務的計算需求

　　英偉達正在從底層進行自下而上的顛覆創新。全新的AI計算機DGX雙管齊下，包括便攜式AI數據中心DGX Station，以及為密集型AI研發打造的AI數據中心產品NVIDIA DGX SuperPod；搭載Aerial A100的NVIDIA EGX服務器，是業界首個具備云原生技術、安全性和AI邊緣數據中心能力的5G基站；此外，還有量子電路模擬框架CuQuantum，這是專為模擬量子電路而設計的加速庫，更適合大GPU顯存、多GPU和多DGX節點所需。

　　還有面向數據中心的兩款芯片：一款是全球首款專為TB級加速計算而設計的CPU Grace，另一款是專為現代超大規模云技術基礎架構而生的DPU BlueField。至此，英偉達的數據中心路線圖將由三種芯片組成：CPU、GPU、DPU，三類芯片，每年一次飛躍。

　　三是將AI擴展到邊緣應用

　　我們現在正處于第二輪AI發展浪潮的起點，這波發展將以企業和產業邊緣計算為主，AI將徹底改變全球大型行業，包括制造、物流、農業、醫療健康、金融服務和運輸業。他表示，英偉達的AI服務尚未完全覆蓋每一個計算領域，而下一個重點就是企業計算。面向企業級的NVIDIA EGX，將繼續擴大NVIDIA-Certified認證服務器生態系統，使得企業用戶的使用和部署更為便捷。

　　四是自動駕駛

　　黃仁勛表示，將于2022年投產的NVIDIA自動駕駛汽車計算系統級芯片NVIDIA DRIVE Orin，旨在成為汽車的中央電腦。最新發布的新一代車載系統級芯片NVIDIA DRIVE Atlan，將為汽車帶來真正的數據中心。對于Atlan，黃仁勛寄予厚望，聲稱“Atlan集英偉達在AI、汽車、機器人、安全和BlueField安全數據中心領域技術之大成”，而現在，它已“整裝待發，將帶來新一輪的巨大飛躍。”

　　與Arm生態彼此需要、互相借力

　　根據此次GTC上釋出的消息，英偉達與Arm生態的合作全面覆蓋了云、高性能計算、邊緣、企業級計算、PC，這是否是并購進展順利的一個訊號？兩個生態未來的交融又有哪些計劃？

　　“這將是非常的重要一步”，黃仁勛表示，“Arm在嵌入式和移動設備領域取得了巨大的成功，一是因為技術效能非常好，二是因為其專利許可模式，有很強的可塑性，用戶可以基于其IP打造自己想要的任何產品，來滿足市場上多種多樣的需求。這是Arm的成功之處，可以說Arm打造出了芯片上的城市（SoC）”。

　　他指出，這兩大驅動因素發揮得最好的領域就是嵌入式和移動設備，SoC的理念對Arm來說非常重要，保證了Arm作為中央處理的核心利益。但是，數據中心是截然不同的領域，不論是云數據中心、應用數據中心還是邊緣數據中心等，充滿了多個第三方軟件、第三方外圍設備。在SoC的世界中，設計者擁有軟件和堆棧，但是在數據中心，這一切是完全整合的，也更容易被分解開。 

　　也正是如此，黃仁勛表示，在數據中心的世界中，需要新的系統、軟件、生態、合作伙伴以及新的投資組合，而這些都是英偉達所擅長的。Arm生態系統中的公司，正在蓄力進入云、超級計算等新領域，而英偉達致力于將Arm生態系統擴展到移動和嵌入式系統以外的市場。

　　談到對Arm的收購進展，黃仁勛表示目前非常順利，正在配合美國、歐洲和亞洲的監管機構，進一步解釋Arm未來的發展愿景，以及雙方合作將給市場帶來的更多創新。他補充，Arm將會繼續保持開放授權的模式，兩家公司合并，將會加速他在這方面的投資。

　　不論是黃仁勛對收購一直表現出來的樂觀態度，還是從兩個生態交融目前取得的實質性成果來看，大方向上的進展都很順利。

　　本次GTC上公布的合作包括：NVIDIA GPU與基于AWS Graviton2的Amazon EC2實例相結合，雙方將共同在云端部署由GPU加速的基于Arm的實例；發布了搭載Arm CPU的開發者套件，便于開發者和ISV合作伙伴使用；與Marvell合作，將OCTEON DPU與GPU相結合，加速云、企業、運營商和邊緣應用；在PC領域，與全球最大的基于Arm的SoC供應商之一聯發科合作，打造支持Chromium、Linux和NVIDIA SDK的參考平臺。

　　英偉達推出CPU對全球處理器格局意味著什么？

　　英偉達首次發布了一款CPU——Grace，主要面向大型數據密集型HPC和AI應用。GPU霸主推出一款高性能CPU，這對英偉達自身和全球處理器供應商意味著什么？它是否會成為一款改變處理器現有游戲格局的產品？

　　黃仁勛表示，確實是游戲的玩法在改變，但這款產品肩負的使命并不是改變游戲規則，而是要解決問題，當前所面臨的根本問題是數據處理需求增長太快，超出了現有的系統內存、帶寬等負荷。

　　“處理大量數據是當今計算機系統面臨的一大挑戰，對于transformer和推薦系統等AI模型來說尤為如此，新一代自然語言處理（NLP）模型的訓練會有超過一萬億的參數。但是在實際應用中，GPU受限于數據中心系統中現有的CPU內存和PCIe帶寬，更快的NVLINK又不被x86 CPU所支持”，黃仁勛指出。

　　因此，與其說英偉達推出了一款CPU處理器，不如說，是為自己的GPU系統量身打造了一款高度專用的處理器。

　　在GTC Keynote中，黃仁勛詳述了這款專用CPU為系統帶來的改變。他以1/2的DGX說明了系統目前的瓶頸所在：每個Ampere GPU都連接到80GB的超快速顯存，運行速度為2TB/秒，加在一起，即4個Ampere以每秒8TB的速度處理320GB的顯存。與之形成對比的是，CPU內存為1TB，但速度僅為每秒0.2TB，CPU內存比GPU大3倍，速度比GPU慢40倍。

　　基于此，英偉達提出了一個大膽的設想：如果能夠用該節點的全部1320GB內存來訓練AI模型，需要做什么？答案就是更快的CPU。通過建立四條直連CPU的通道，每個GPU都有了一個專用通道。基于Arm下一代服務器IP的Grace，與英偉達GPU緊密結合，性能比目前最先進的NVIDIA DGX系統（在x86 CPU上運行）還高出10倍。

　　“未來，絕大多數數據中心仍將使用現有的CPU，x86服務器架構的出色之處在于能夠通過配置不同的CPU、內存、PCIe和外圍設備來服務所有這些應用場景”，黃仁勛強調，“Grace專為加速大量數據的應用程序而構建，主要面向大型數據密集型HPC和AI應用的細分市場。”

　　Grace無疑彰顯了Arm架構所帶來的助益，英偉達的架構和平臺通過支持x86和Arm，將能夠滿足市場上的更多需求。

　　這也意味著，英偉達與x86的競合之路也進入了新階段，以往更多是基于x86架構做加速升級，但現在，放眼數據暴增的新應用，英偉達可以拍拍Intel的肩膀說，“Hey buddy, now I have my own CPU. ”

　　The Last One

　　全球半導體供應鏈高度互聯非常重要

　　針對當前全球半導體芯片的突出問題，黃仁勛也發表了個人的觀點。

　　“半導體技術對整個人類社會的重要性比以往任何時候都要明顯，一顆芯片有可能影響整個行業，特別是當前在汽車領域，”他表示，“顯然，現有的供應鏈需要升級、重塑，減少層層責任，這樣就可以更直接地找到貨源。”

　　對于美國的供應鏈回遷問題，黃仁勛表示，“世界供應鏈的高度互聯非常重要，誰都不能孤立下去。在現有的供應鏈格局中，世界各地廠商已經在各自環節中發揮著重要作用。很多電子設備都是由來自世界不同地方的零部件組合而成，而這需要很多人的工作才能實現。供應鏈已經如此復雜，也正是科技產業創造出了一個相互聯系的地球村。”

　　他認為，不管產業鏈如何變遷，但內在的聯系不會消失，影響未來計算的基本動力應該被認識到。5G、云計算、數據中心正在對現有的計算架構進行升級，所有這些驅動力使成千上萬的小芯片聚合成一個個計算單元，將重塑現有的行業應用，重塑所有受計算影響的行業。