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『芯片』?英伟达终于成为下一个万亿芯片市场掌舵者( 二 )

时间：2020-05-17 12:03      


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正在研发基于异构计算架构数据处理平台的开源技术创业公司Zilliz合伙人、高级架构师顾钧，首先注意到了这个面向云端应用的新功能。
“这可以看作是一种让更多人分享GPU能力的方式。换句话说，每个人分到的GPU资源都是互相隔离的，不会发生互相干扰，抢占算力的情况，同时也能让GPU的投资回报率达到最大化。
我估计这也是为云端容器化提供便利。”
云端容器化，是当前最为主流的云计算技术之一。
简单来说，用这项技术就是为了降低算力成本，将每个可能会互相争抢算力资源的云端任务，隔离在一个个孤立的“瓶子”里，做到互不打扰。
同时，又能根据任务的更迭，对其所需要的资源进行灵活的资源调度。
“举个例子，一块CPU假定有24个核，在容器化后，是可以把一个CPU的某个部分，譬如4个核8线程分配给一个容器。但之前GPU是没办法这么切分的。”顾钧解释。
因此，很多院校和企业此前大多在利用英伟达提供的vGPU虚拟化技术来“切分”GPU，分着给大家用，主要目的就是为了提高使用效率，降低计算成本。
譬如，VMware 中国研发先进技术中心的技术总监张海宁曾给给一所大学设计过vGPU切换方案：
白天学生做开发练习的简单任务，就切成4块，让4个人一起使用GPU；到了晚上项目要做模型训练，算力需求加大，就切换回1:1，确保100%算力。
当然，需要购买成千上万块企业级GPU的大型云服务商，会更加“吝啬”。用阿里工程师的一句玩笑话就是：“V100这么贵，当然要仔细琢磨怎么切得最划算，同时还能让利用率最大化。”
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。
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。


稿源：(靓科技解读)

【】网址：/a/2020/0517/ahnews40260.html

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