NVIDIA推出多款重磅产品:面向多种应用场景,加速企业数字化转型,


虽然今年的GTC大会改为线上举办,但NVIDIA仍然给我们带来了诸多颇具亮点的产品和技术,例如Omniverse、RTX A5000/A4000、BlueField DPU等等。不难发现,NVIDIA已经不再是仅仅涉及图形芯片领域的一家公司,在软件、硬件、网络等领域开始全面发力。

近期,在NVIDIA组织举办的一场线上媒体沟通会上,NVIDIA专业可视化亚太区业务主管沈威在开场致辞中强调,NVIDIA已经不再仅是一定硬件公司,在软件、网络等方面均发布了一系列的重磅产品,旨在帮助企业构建现代化的数据中心,加速企业的数字化转型步伐。

NVIDIA Omniverse:加速场景构成,提供无缝设计协作

Omniverse的发布,可以说是今年春季NVIDIA GTC大会上的一个重点。NVIDIA创始人黄仁勋在大会上花了很大的篇幅介绍Omniverse,这也预示着NVIDIA会在未来一段时间内把Omniverse作为重点。

NVIDIA中国区高级技术市场经理施澄秋表示,现有的3D设计变得极端的复杂,已经成为一个全团队合作的分散式,甚至是在离线混合、在线混合式渲染,以及分布式运算,包括渲染、计算、模拟、仿真、物理等多平台具有广泛技能的大型团队的分工协作工程。NVIDIA Omniverse设计协作和模拟平台的推出,能够帮助企业应对在复杂场景下的无缝设计协作,加速场景构成。据介绍,这是全球第一个可以让处于世界各地的3D设计团队跨多个软件套件工作,并在同一共享虚拟空间中进行实时协作的技术平台。

据介绍, Omniverse包含两个终端用户应用:NVIDIA ™ Omniverse Create,可加速场景构成,用户可通过实时互动来装配、点亮、模拟和渲染场景;NVIDIA ™ Omniverse View,支持无缝设计协作,并能通过逼真的渲染技术实现建筑和工程项目的可视化。该平台还包含NVIDIA RTX™ Virtual Workstation(vWS)软件,它能让协作者在任何地方自由地运行各类图形密集型3D应用。

施澄秋表示,Omniverse不仅可以作为打通全工作流的全新工作方式,还能够支持物理模拟,支持大型的、真正的虚拟仿真。他强调,在这个世界上所有可以构建出来的零组件,Omniverse都可以把它虚拟化、可视化。

Omniverse Enterprise经测试和优化后,适合专业人员在NVIDIA RTX笔记本电脑及台式电脑上运行,或在NVIDIA EGX™平台上的NVIDIA认证系统™上运行。因此,从使用本地台式电脑、笔记本电脑的小型工作组,到使用各种设备访问数据中心的全球分布式团队,任何规模的组织都可以部署该工具。

据了解,NVIDIA已经与世界500强中大部分客户建立了合作,很多企业已经在使用NVIDIA Omniverse系列产品。

NVIDIA RTX A5000和A4000:满足不同用户应用需求

去年10月份,NVIDIA发布了基于安培架构的顶级专业卡RTX A6000,基于完整的GA102核心,开启全部10752个流处理器,还搭载48GB GDDR6 ECC显存,四个DP 1.4输出接口。在今年春季的GTC上,NVIDIA又发布两款新卡:RTX A5000和RTX A4000。

NVIDIA RTX A5000继承了Ampere架构PCIe Gen4性能吞吐体验,与A6000来说,A5000 GDDR6显存从A6000的48GB缩减到24GB,核心数量从3072提升到了8192,支持GPU虚拟化。VIDIA RTX A4000同样继承了Ampere架构PCIe Gen4,仅是从双槽缩减到单槽,很好的满足了用户对于整体功耗及规模、空间部署的需求。

据施澄秋介绍,与上一代产品相比,A5000 FP32 throughput提升了2.7倍,光线追踪能力提升了2倍,Tensor Cores的TF32性能提升了10倍。A4000在一个140瓦单6-Pin的插槽上,提供了19.2TFLOPS的峰值单精度性能,是上一代产品的两倍多,且核心数量提升了接近3倍。

施澄秋表示,RTX A5000和RTX A4000的推出,不但在算法、架构、核心上取得了进步,带来了强大的性能提升,而且进一步丰富了用户的选择,让用户能够根据自己的实际业务需求选择适合的产品,有效控制了企业的支出成本,给企业带来了更多更好的选择。

BlueField+Morpheus组合:夯实网络安全根基

在GTC大会上,NVIDIA还发布了基于网络的产品组合:BlueField+Morpheus。

NVIDIA® BlueField®-3 DPU是首款为AI和加速计算而设计的DPU,助力各企业在任何规模的应用上都能实现业内领先的性能和数据中心的安全性。这款DPU针对多租户、云原生环境进行了优化,提供数据中心级的软件定义和硬件加速的网络、存储、安全和管理等服务。

作为业内首款400G以太网和NDR InfiniBand DPU,BlueField-3具有出色的网络性能。相比上一代产品,它具有10倍加速计算能力、16个Arm A78 CPU核,和4倍的加密速度。BlueField-3也是首款支持第五代PCIe总线并提供数据中心时间同步加速的DPU。

据介绍,一个BlueField-3 DPU所提供的数据中心服务可相当于多达300个CPU核才能实现的服务,从而释放宝贵的CPU资源来运行关键业务应用。

Morpheus可以让网络中的计算节点充当网络防御传感器,由于BlueField-3数据处理单元可以专门为此进行配置,因此通过Morpheus企业可以在没有信息复制的情况下分析数据包,利用实时遥测和策略执行,以及边缘的数据处理。得益于AI技术,Morpheus表面上可以分析比传统网络安全应用框架更多的安全数据,而不会牺牲成本或性能。

现代超大规模云技术推动数据中心从基础上走向了新的架构, 利用一种专门针对数据中心基础架构软件而设计的新型处理器, 来卸载和加速由虚拟化、网络、存储、安全和其它云原生AI服务产生的巨大计算负荷。NVIDIA网络事业部亚太区市场开发高级总监宋庆春表示,NVIDIA Morpheus结合了服务器内的Mellanox网络和NVIDIA AI技术,通过对完整数据包进行实时检查来预见威胁,达到了威胁一出现即被消灭的目的。

据介绍,通过Morpheus与BlueField DPU相结合,使网络中的每个计算节点都成为边缘网络防御传感器,企业无需复制数据,也能够以线速分析每个数据包。相比之下,传统的AI安全工具通常只能采样5%左右的网络流量数据,因此威胁检测算法并非基于完整的模型。

目前,NVIDIA与多家领先的硬件、软件以及网络安全解决方案供应商紧密合作,将各种数据中心安全产品与NVIDIA Morpheus AI框架进行集成并优化性能,如安全行业知名的ARIA Cybersecurity Solutions、Cloudflare、F5、Fortinet和Guardicore;以及混合云平台服务供应商Canonical、Red Hat和VMware等。

宋庆春表示,目前NVIDIA从核心到边缘都采用了统一的计算架构——CPU、GPU、DPU三“U”一体架构。通过CPU、GPU、DPU之间的协调计算,能够让数据中心和边缘在达到非常好性能的同时,提供了非常高的安全性。

NVIDIA A10+A16:为数据中心提供强大虚拟化性能

NVIDIA A10+A16也是在GTC上最新发布的产品,旨在为数据中心提供强在的虚拟化性能。

NVIDIA A10采用NVIDIA Ampere架构,虽然24GB显存只有A40的一半,但计算性能没有差太多,同时150W功耗只有A40 300W的一半,较高的能耗比使它像T4那样适合高密度部署。此外,A10全面支持vGPU软件,包括图形的NVIDIA vPC/vApp、RTXvWS(虚拟Quadro),以及计算的Virtual Compute和Server(vCS)。

A16是基于上一代的M10演进而来,提供四个编码单元、八个硬解码单元,支持H.265和264的硬解码,支持vP9。在编码的带宽和路数上,A16是M10的 2倍。

NVIDIA售前方案架构师宋燊表示,NVIDIA A10主要针对NVIDIA RTX Virtual Workstation(vWS)和vCS的应用场景,而NVIDIA A16则主要面向vPC的应用场景。

NVIDIA CloudXR:适用于 VR 和 AR 的无线流式传输

在本场媒体沟通会上,宋燊还就NVIDIA发布的CloudXR与媒体进行了交流。

NVIDIA CloudXR是基于 NVIDIA RTX 构建的突破性技术,可跨 5G 和 Wi-Fi 网络实现无线 VR 和 AR。通过 NVIDIA GPU 虚拟化软件,CloudXR 可为数据中心和边缘网络实现全面可扩展性。CloudXR SDK 随附用于服务器组件的安装程序和易于使用的库,用于从 OpenVR 应用程序向 Android 或 Windows 客户端流式传输扩增现实 (XR) 内容。

宋燊表示,5G在国内快速普及,利用5G的高带宽和低延时,我们能够把桌面级的CloudXR GPU完整利用起来。当然,在安全性和多用户vGWS场景下的应用,我们也做了很多适配工作。

据介绍,CloudXR的愿景是把任意地点里面产生的XR(AR/VR)渲染出来的内容,通过网络实时传输到任意设备上。这些任意设备包含:一体式头盔、MR眼睛、任意平板、有线头盔等等。

“CloudXR跟vGPU产品是强绑定的, CloudXR是把任意地点、任意数据中心上产生的VR或者AR的内容串流到终端上,可以是在自己的私有数据中心、也可以在公有云的数据中心。”采访最后,宋燊如是说。

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