Nvidia kündigte am Montag an, seine konvergente 5G- und künstliche Intelligenz-Infrastruktur anzubieten, um nicht nur x86-Chips von Intel und AMD, sondern auch Chips von ARM Ltd.
“ARM ist ein führender Anbieter von 5G in Mobiltelefonen, aber mit der Weiterentwicklung der 5G-RAN-Host-Infrastruktur steigt die Nachfrage, die für ARM-CPUs bekannte hohe Leistung und niedrige Leistung pro Watt zu liefern für”, sagte Ronnie Vasishta, Leiter Telekommunikationsprodukte bei Nvidia.
„Wir glauben, dass KI und maschinelles Lernen ein wesentliches Element von 5G-Netzwerken sein werden, und KI und 5G sind bereits wesentliche Elemente der Anwendungen, die auf einem 5G-Netzwerk laufen“, sagte Vasishta. Daher besteht die Notwendigkeit, die KI-Beschleunigung neben Netzwerkelementen zu platzieren, die den Funkzugangsnetzwerk- oder RAN-Stack ausführen, sagte er.
Nvidia hatte bereits im April auf seiner jährlichen GTC-Konferenz seine Partnerschaften zur Entwicklung der 5G-Maschinen angekündigt; das Element der ARM-basierten Chips ist der neue Faktor in der Pressemitteilung vom Montag.
Die Ankündigung erfolgt am Eröffnungstag der Messe Mobile World Congress in Barcelona, die im Februar von ihrem üblichen Platz verlegt wurde. Es war im Jahr 2020 inmitten der Coronavirus-Pandemie abgesagt worden.
Die Maschinen, die Nvidia als AI-on-5G auf einem Server bezeichnet, werden aus drei Teilen bestehen: einer Nvidia A100 GPU, einem BlueField 2-Datenverarbeitungschip oder DPU, erstellt aus den Assets, die Nvidia mit Mellanox erworben hat; und einen Prozessor, entweder ARM oder x86. Auf der Maschine laufen Nvidias Aerial A100 Software-Stack für 5G-Netzwerke und die verschiedenen Nvidia AI-Bibliotheken wie CuDNN.
Die Roadmap von Nvidia sieht vor, die Serverteile im Jahr 2022 zu einem einzigen Board zusammenzufassen, bestehend aus einer A100-GPU und einer BlueField 3-DPU mit eingebetteten ARM-Kernen, gefolgt von der BlueField 4-DPU um 2024, die ARM-Kerne und GPU auf einem einzigen DPU-Die kombinieren wird.
Nvidia
Nvidia
Nvidia hat eine Roadmap, die über die anfängliche Serverkonfiguration hinausgeht. Der nächste Schritt, der irgendwann im nächsten Jahr kommt, ist das, was Nvidia “AI-on-5G auf einer Karte” nennt. Das bringt A100 auf eine Steckkarte mit der nächsten Version der DPU, BlueField 3, die 16 eingebettete ARM-“A-78”-Kerne auf dem Die, einen “CPU-Cluster”, wie ARM es ausdrückt, kombinieren wird.
“Das bedeutet, dass Sie keinen externen Host mehr benötigen”, sagte Vasishta, was das Unternehmen als “selbst gehostet” bezeichnet.
Als nächstes, irgendwann um 2024, wird Nvidia einen konvergenten Teil anbieten, der GPU plus DPU plus ARM-Kerne auf einem einzigen Die enthält, den sogenannten BlueField 4-Teil. Dieser Chip hat nichts mit der Grace ARM-basierten CPU zu tun, die Nvidia im Mai veröffentlichte.
Die Voraussetzung für die Kombination von KI mit 5G sei die Erneuerung der Gesellschaft, vom Einzelhandel bis zur industriellen Transpiration, sagte Vasishta.
Außerdem: Alles, was auf der GTC 2021 von Nvidia angekündigt wurde: Eine Rechenzentrums-CPU, SDK für Quantensimulationen und mehr
“Jede Branche wird sich in den nächsten zehn Jahren verändern, weil die Kräfte der künstlichen Intelligenz und der 5G-Konnektivität zusammen mit der digitalen Automatisierung eine Revolution vorantreiben, die als vierte industrielle Revolution bezeichnet wird.”
Unternehmen wollen diese Kombination aus KI und 5G auf Open Systems Computing, einschließlich Industriestandard-Servern, verwenden, argumentierte Vasishta.
“Das ist der Wert, die Anwendungen, die auf 5G laufen.”
Anwendungen der Geräte werden zunächst im Bereich der Computer Vision liegen, sagte Vasishta in einem Medienbriefing.
“Die ersten Anwendungsfälle werden unser Metropolis SDK verwenden, das Computer Vision ist”, sagte Vasishta. „Ob in einer intelligenten Einzelhandelsfabrik, diese Elemente der Computer Vision werden immer stärker durchdringend, ebenso wie diese 5G-Netzwerke, weil sie sich bewegen müssen, und daher denke ich, dass dies eine der ersten [Anwendungen] wäre, die Sie werden sehen.”
Die ersten Maschinen, die noch in diesem Jahr auf den Markt kommen, werden mit Partnern wie Mavenir, Radisys, Fujitsu und Ericsson gebaut.
Die ARM-Technologie hat es schwer gehabt, das Rechenzentrum zu knacken, da nur 1 % der Rechenzentren weltweit ARM-basierte Server verwenden, sagte Dion Harris, Leiter der beschleunigten Computerprodukte bei Nvidia.
Um die Entwicklung auf ARM voranzutreiben, bietet Nvidia auch ein Entwicklungskit an, das ARM-CPUs des Startups Ampere Computing Inc. und A100-GPUs zusammen mit der BlueField 2-DPU enthält.
Nvidia kündigte außerdem eine Zusammenarbeit mit der Cloud-Geschäftseinheit von Google an, um ein “Innovationslabor” zur Entwicklung von 5G-Anwendungen zu betreiben. Das Unternehmen sei in Gesprächen mit anderen Public-Cloud-Betreibern über ähnliche Initiativen, sagte Vasishta.
Verwandte Themen:
Rechenzentren Digitale Transformation CXO Internet der Dinge Innovation Unternehmenssoftware 