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但也有人指出，这种GPU虚拟化技术对性能有一定的损耗，同时也会让机器启动速度变慢。而容器技术则会在一定程度上避免这些问题。

因此，让企业级GPU的设计对云端容器化更加“友好”，或许是一种产业里乐见其成的趋势。

根据调研机构Grand View Research在2019年12月发布的一份报告显示，到2025年，全球云端容器应用市场规模有望达到82亿美元，年增长率约为26.5% 。

而与此相呼应的一个论点，是硬件虚拟化（虚拟机）将会逐渐被容器技术所取代。

如此来看，英伟达的确在加大对自己的新摇钱树——企业级用户的“关怀”。

不必非要英伟达？

实际上，早在A100正式发布前，基本所有Top级云服务商都拿到了价值20万美元的新GPU系统（单个包含8块A100）。

当然，即便拿的是折扣价，也有工程师也暗暗吐槽说，“真贵，V100就很贵了，A100就更别提了。”

参见在海外新闻社区Reddit上，曾有人晒出自己嵌着8块V100的基板，立马被网友群起而攻之，炮轰为“可耻晒富行为”的行业趣闻。我们就能够感受到，云服务厂商为了大规模深度学习训练而采购成千上万块企业级GPU的财务压力有多大。

#芯片#?英伟达终于成为下一个万亿芯片市场掌舵者
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Reddit上有人用8块V100来“炫富”

昂贵，是所有英伟达客户难得给出的统一观点。

有技术专家向虎嗅指出，英伟达的企业级芯片，仍然算是走“高端路线”的小众玩家。

譬如发布的最高性能的芯片都是先“特供”给一些拥有大规模人工智能训练项目的高校实验室，或者是做高级别自动驾驶的创业公司。单价高昂，但采购规模有限。

这又在一定程度上证明，谷歌、亚马逊、微软、阿里等云服务商自研云端AI训练或推理芯片是大势所趋的；但目前来看，自研产品发挥的作用还是有限的。

不过这至少意味着，尽管英伟达地位稳固，但跌下神坛并非不可想象。

“其实不仅仅是成本层面，随着深度学习和音视频转码的场景越来越复杂，单纯的GPU云服务器机型可能并不能满足所有需求。

所以现在大多云服务厂商都推出了基于FPGA、NPU等芯片的不同服务器机型。还有一些针对云游戏、推理等场景的轻量级vGPU。” 一位半导体行业人士认为，随着很多其他芯片巨头陆续推出不同的方案，英伟达并非是唯一的选择。

此外，他认为虽然理论上，GPU卡越多，整体算力越大。但是随着服务器数量的增加，不同机器的GPU之间配合难度也会越来越大，单张GPU卡的利用率反而会下降。

“所以说，增加了几十倍的卡成本，但性能却很难随之线性增长。”

稿源：(虎嗅APP)

【】网址：/a/2020/0517/ahnews40182.html

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傻大方

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