记者| mhdsh/p编辑|
在b站和NVIDIA官网上对新一代游戏显卡信息进行NVIDIA的玩家们，可能会有些失望。 在自家图形处理器技术会议的视频中，NVIDIACEO的虚拟前辈在自家厨房里谈论GPU的人工智能、机器学习、自动驾驶的用途。
5月14日晚，NVIDIA在线发表了该年度GTC大会的主题演讲，并正式发布了其最新的显卡NVIDIA A100。 该芯片是基于ZGdgb(ampere )架构的计算芯片产品，定位数据中心的AI、通用运算、数据分析、科学计算和云图像分析等用途，采用台湾积体电路制造7纳米工艺。
虚拟前辈在演讲中用大量篇幅展示了新的zgdgb架构GPU，与上一代的螺栓架构相比表现出了更强大的性能。 zgdgb架构的最初的NVIDIA A100搭载了540亿个晶体管，是目前最大的7纳米工艺芯片。 在满足AI运算需求的基础上，新的GPU可以将AI运算性能提高20倍； 在数据中心的高性能计算用途中，NVIDIA A100的运算量比上一代产品提高了2.5倍。
备受瞩目的是，新一代GPU可以在快速执行计算任务的同时，根据需要切换到AI培训和推理两种用途。 这意味着GPU将打破边界，侵入通常负责AI推理任务的CPU计算领域。 也就是说，新一代GPU架构上市后，NVIDIA希望在数据中心取代更大、更贵、更高功耗的英特尔处理器。
虚拟化前辈认为，新一代数据中心级计算平台不仅具有高性能计算能力，而且是从网络、存储乃至更高级别的所有软件堆栈的最佳选择
“服务器已经不是数据中心的最小运算单元，数据中心本身已经成为了新的运算单元。 ”虚拟前辈表示，在下一个十年中，具有数据中心处理水平的计算设备将成为常态。
数据中心将成为数据运算最基本的单位，这也是NVIDIA新的战略方向，未来必须能够提供端到端的数据中心级GPU计算平台方案。 无论是以69亿美元收购以色列网络设备制造商Mellanox，还是网络软件公司Cumulus，都体现出了NVIDIA的想法。
虚拟前辈介绍说，微软、亚马逊、谷歌、戴尔、阿里巴巴等领先的云服务提供商计划将单个A100 GPU整合到自己的产品中。 在需求方面，新顾客对zgdgb架构GPU的热情“前所未有”。
善于玩耍的NVIDIA在这次的“厨房谈话”中也透露出了悬念。 主题演讲的前两天，虚拟前辈从家里的烤箱里热腾腾推出超大型GPU计算卡的短片在网上成为话题。 该计算卡是伴随zgdgb架构推出的新一代人工智能计算系统DGX A100，采用8块NVIDIA A100加速器卡，进行大数据处理和AI培训。 每台售价19.9万美元，可以用于研究新冠治疗肺炎的潜在方法。 美国能源局阿贡国家实验室已经宣布采用DGX A100。
作为今年兴起的AI计算流行的开端，以GPU为代表的并行计算通过看清机器学习计算的需求而取得了巨大的成功。 GPU在体系结构的优势下进行机器学习的训练，效率会更高。 研究人员要用数据研究算法的话，GPU可以更快地进行训练和数据处理。 之后，NVIDIA继续基于高性能计算、数据中心和自动驾驶开发产品。
在过去的五年中，NVIDIA成功完成了超过30亿美元的业务，建立了以GPU计算为中心的广泛生态系统。 NVIDIAGPU芯片已经在数据中心AI培训领域获得了众多市场，根据NVIDIA 2月公布的第四季度财报，数据中心业务收入增长42.6%，达到9.68亿美元，数据中心业务目前约为NVIDIA收入的3 .
但是，NVIDIA在数据中心方面也面临挑战，在NVIDIA推出新产品的同时，英特尔将推出新的GPU，挑战NVIDIA市场的地位。 另外，NVIDIA在GPU领域最大的竞争对手AMD也在努力宣传该公司的数据中心业务。 如何应对其他两大芯片巨头的竞争态势，是今后一段时间内NVIDIA公司不可回避的重要命题。
最后，全球消费者关注的是，GPU新的zgdgb架构发布后，新一代消费级显卡什么时候正式落地？
很明显，NVIDIA此次发布关注的是数据中心的用途，与消费者级APP大不相同。 目前在NVIDIA消费级主要推广的图灵架构显卡采用12纳米工艺，主要采用光线跟踪技术和人工智能计算的核心，螺栓架构区别于主要数据中心的AI计算。 但是，zgdgb体系结构带来的流程和体系结构的升级，对采用图灵体系结构近两年的消费级显卡意义重大。
虽然NVIDIA的新一代显卡是否采用zgdgb体系结构还是个未知数，但在盈利能力最高的游戏业务中，如何在游戏图形和AI计算的关系中平衡图形体系结构却是非常慎重的“体系结构毫无疑问有很大的重复。 ”NVIDIA发言人在回答媒体提问时，他向消费者解释说，新显卡将侧重于满足图形需求而不是计算性能。
考虑到新一代游戏机的出现，新一代图形架构正式成立后，英伟达也需要在未来几个月为玩家带来新的东西。