谁有GPU，谁等于云公司
对于英伟达总有新的音信让你骇怪。
最近的一则来自好意思国的一家云初创公司 CoreWeave 。
这家公司晓喻融资23亿好意思金，而更让东谈主畏怯的是这笔钱的典质物是其领有的GPU。在大模子昂扬下，GPU俨然成为一种硬通货，而CoreWeave之是以能有如斯多的英伟达稀缺物品，是因为它夙昔的身份——北好意思最大的矿工。
其时它有越过五万台GPU用来挖矿，在濒临挖矿的弗成合手续性后，CoreWeave把眼神转向AI等需要并行策动的规模，并在 ChatGPT 爆红之前就采购了无数英伟达芯片——其时芯片的产能还迷漫充分。
由此，CoreWeave自称是宇宙上独逐一个不错大限制提供H100算力的公司，也摇身一酿成为了一家“云厂商”。
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是的，它的GPU供给高出了统共云功绩巨头，包括谷歌云、云和微软的Azure。
这听上去有些奇特，即使是不谈GPU数目瓶颈，构建数据中心还需要巨量的老本，小巧的空间、动力和散热设想以及相等复杂的软硬件协同，一般来说，能抖擞这些条目的只然而巨头，而不是刚进行了B轮融资（4.21亿好意思元）的初创公司。
皇冠代理CoreWeave 能作念到这少许，源于一种对数据中心截然有异的纠合。
传统的数据中心由CPU组成，它们侧重于通用策动的智商，主要由最运行是英特尔，自后是AMD的芯片所足下。
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但全新的用于加快策动的数据中心则更强调并行策动，这就意味着它需要有更大的内存、带宽以及把统共的加快策动单位密切勾通起来的智商，英伟达首创东谈主和CEO黄仁勋称这个进程为“数据中心当代化”，在他看来这是一个将合手续10年的周期。
这个新周期的运行预示着统共这个词数据中心的建构神气，软硬件协同乃至电源和散热结构都需要从头设想。这让统共的云功绩提供商实在重回起跑线——针对 CPU 设想的上一代的数据中心决策实在完满无法照搬。比如英伟达勾通宏大GPU集群所用到的 Infinite Band 时刻需要越过500英里的电缆，这在传统的数据中心设想中根蒂不存在。
CoreWeave举了另一个例子，疏导时局大小，GPU 集群所需要的电力是传统数据中心的 4 倍，因此新数据中心的电力系统和散热系统都需要完满从头设想，这甚而还不算软硬件协同的老本。
霸占先机的CoreWeave由此不仅能提供宏大的H100算力，而且在比其它的云功绩快几十倍的同期用度还低80%，能作念到这些，咱们不错将其归功于它很早就精确践行了黄仁勋关连数据中心的愿景——数据中心正在向加快策动方针升沉，而紧缺的算力则通过云供应。
信任就这样，一家编造币挖矿公司就酿成了一家当红的云策动公司，只因为它是最衷心的英伟达徒弟。
英伟达云是个什么云
谁有英伟达的GPU谁等于最红的云厂商，那么谁有最多的英伟达GPU？昭彰是它我方。
于是在扶合手访佛的云初创企业的同期，英伟达也在建造我方的云。
英伟达切身下场作念云的上风有好多，最昭彰的是它不受到GPU供需关系的困扰。马斯克曾在公开场合说，取得GPU比取得毒品要难多了，而CoreWeave之是以能提供超大限制的 H100 算力，据悉也和英伟达的充分供应关连——英伟达在几个月前参与了CoreWeave的 B 轮融资。
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从名字就不错看出，DGX Cloud 告成哄骗了英伟达DGX超等策动机的智商，云的每个实例均配备8个H100或A100 GPU以及640GB内存。
排列五三公DGX Cloud 摄取了一种低蔓延结构，让宏大的责任流不错在集群之间扩张，于多个策动节点上并行分拨。举个例子来说，伊始晓喻与DGX Cloud配合的甲骨文，它在OCI Supercluster上每个集群不错部署越过3万个A100 GPU，由此大模子不错在云上进行锻练。用户在职何地点都能目田探询属于我方的 AI 超等策动机（英伟达默示算力的分拨是独享排他的），打交谈的唯独前台界面，欧博百家乐除了开荒进程自己无须再去牵挂任何和硬件基础形式关连的问题。
这项功绩摄取月租形式，金额高达近 4 万好意思元。诚然，比拟告成买一台 DGX 功绩器 20 万好意思元的价钱来说如故低廉了许多，但不少东谈主都指出，的 Azure 通常 8 个 A100GPU 的收费唯独不到 2 万好意思元，实在是前者的一半。
为什么这样贵？因为英伟达的云功绩和别家不同，它不仅包括算力，还包括一整套 AI 治理决策。
名为Base Command Platform（基础敕令平台）和 AI Enterprise 的两项功绩被集成到了DGX Cloud里。前者是一个束缚与监控软件，不仅不错用来纪录云表算力的锻练负载，提供跨云表和土产货算力的整合，还能让用户告成从浏览器探询 DGX Cloud。后者则是英伟达 AI 平台中的软件层，高达数千个软件包提供了多样预锻练模子、AI 框架和加快库，从而简化端到端的 AI 开荒和部署老本。除此以外，DGX Cloud 上还提供名为 AI Foundations 的模子锻造功绩，让企业用户不错使用我方的特脱落据定制属于我方的垂直大模子。
这套软硬件组合起来的完好意思治理决策让 DGX Cloud 锻练速率比拟传统的云策动提高了两到三倍，这成为了DGX Cloud与传统云功绩最大的不同，它很好的概括了英伟达两方面的紧闭：AI 生态和算力。对于英伟达来说，“软件即功绩”这句话似乎应该改成“软硬件一体即功绩”，DGX Cloud 蚁合代表了一个硬件厂商朝上垂直整合的智商天花板。
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黄仁勋的权略和实践
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但这并不虞味着英伟达就透顶掀了传统云厂商的桌子。它的这项功绩是通过传统云厂商来提供的。DGX Cloud 最运行被晓喻推出在甲骨文云上，随后微软和谷歌跟进，而英伟达与这些云厂商配合的神气显得颇为趣味趣味趣味趣味：英伟达先把 GPU硬件卖给这些云配结伴伴，然后再租用这些硬件以便运行DGX Cloud。
有东谈主戏称这叫双方钱一皆赚，都不贻误。
实质上，黄仁勋评释过这种模式：“咱们从让客户使用咱们的策动平台中受益，而客户通过将咱们（的策动平台）置于他们（云厂商）的云中而受益。”
若是只听黄仁勋说，这等于个皆大自得的双赢结局，关联词这只是他一贯的叙事云尔。英伟达照旧堕入与我方客户的竞争中，而且心知肚明。
DGX Cloud 进展告诉咱们，黄仁勋并不盘算只是把它顶住于传统云厂商上。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英伟达先是晓喻了与 Hugging Face 的配合，接着发布了名为AI Workbench的功绩。它们都不错让用户浅近创建、测试和定制预训大模子，其背后的算力撑合手当然都包括了 DGX Cloud。
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这昭彰会冲击英伟达和云厂商的关系：最主要的云功绩商，包括谷歌、亚马逊和微软，它们通常亦然英伟达的大客户，英伟达施行自有云功绩例必会攫取它们的阛阓份额。异常是咱们在第一部分照旧谈到，算作数据中心和云功绩巨头的它们在构建下一代数据中心的问题上原来就不具备些许上风，若是再研讨到英伟达芯片产能“卡脖子”的问题，英伟达的自有云功绩挟制弗成谓不小。
皇冠客服飞机：@seo3687黄仁勋不会不知谈这少许，因此他对DGX Cloud 的气派就显得颇值得玩味了，比如他公开默示，一个允洽的云功绩组合比例应该是10%英伟达DGX加上90%的公有云。换而言之，DGX Cloud 在黄仁勋的定位里并不是传统云厂商的敌手与挟制，而是配结伴伴。
在 Q1 季度财报公布后的分析师电话会上黄仁勋谈的更多的都是这种配合的平正，“一个巨大的双赢”，黄仁勋如斯刻画。在他的纠合里，DGX Cloud 是一个生动的英伟达堆栈（pure Nvidia stack），把东谈主工智能开荒、大型数据库和高速低蔓延收罗组合在一皆，成为一种浅近的AI 基础形式从而绽放全新的、巨大的阛阓——这个阛阓的参与者包括了英伟达和传统云厂商，巨匠将共同受益于生成式 AI 的爆发。
奋勉避谈冲突，其实是因为，DGX Cloud 就怕很万古刻内都只可保管一个较小的体量。
第一个原因诚然是算力的瓶颈。“订单多到弗成念念议”是黄仁勋刻画数据中心业务量时的形色，英伟达的中枢要务诚然是开荒并保证出产尽可能多的相宜阛阓需求的先进芯片，不然云功绩的限制是无法扩大的。
尽管台积电在马不解鞍的出产，但值得扎眼的是算力缺口不是变小而是更大了，因为一朝大模子落地和买卖化（比如像ChatGPT那样），其推理老本将跟着用户限制的擢升指数级升高，长久来看会比锻练模子的算力需求大得多（有东谈主给出的倍率是 100）。
此外亦然研讨到英伟达和传统云厂商配合关系的复杂性。DGX Cloud若是算作一种生动的竞品出现，大要会占领可不雅的阛阓份额，但例必进一步加快云厂商开脱对英伟达的依赖——它们原来就照旧为了少交点“英伟达税”而一口同声地自研芯片了。
从另一个角度讲，全力扩大 DGX Cloud 限制可能也不相宜英伟达的最好利益。从芯片到游戏显卡再到功绩器和数据中心，英伟达绝少我方制造硬件居品，它更可爱和OEM 厂商配合——以至于许多时候你要采购英伟达芯片都如故得经过 OEM 厂商。这让英伟达很好的为止老本，保管利润率。
皇冠体育会员今天英伟达和云厂商之间似乎保管了一种均衡，但均衡等于用来突破的，尤其当一方是英伟达的时候，毕竟脚下才是黄仁勋所谓“下一代数据中心十年”更新周期的第一年。