這幾年來，Nvidia堪稱最活躍、最受各界矚目的企業級加速咚闫脚_廠商，隨著伺服器虛擬化、大數據分析、生成式AI技術浪潮一波波襲來，Nvidia都在其中扮演重要角色，他們不斷打破既有市場規則，開創許多新的典範。

以及今年發表的Blackwell架構資料中心GPU為例，截至目前為止，Nvidia在尚未推出基於這個GPU晶片而成的咚隳＝M或加速卡之際，居然就已開始主推新一代融合晶片GB200 Grace Blackwell Superchip（結合自研Arm處理器Grace與Blackwell架構GPU），基於36個GB200的整櫃式系統GB200 NVL72，以及預載8個Blackwell架構GPU的加速咚慊 澹篐GX B200、HGX B100，而非按部就班地推廣各種GPU解決方案。

先前Nvidia在Ampere架構與Hopper架構的作法，是先解說與強調單個A100或H100 GPU的性能與效益，同時帶入匯集4或8個GPU的加速咚慊 澹疓PU伺服器，展示整個伺服器廠商生態的支持與響應，後續再擴及搭配更大量GPU的單櫃或多櫃型系統。不過，隨著Nvidia去年完成融合晶片GH200 Grace Hopper Superchip的設計，以及多家廠商這兩年陸續推出基於GH200的伺服器，像是：雲達、Supermicro、技嘉、華碩、永擎、和碩、Nvidia、Amax、立端、HPE，或許是因為這些廠商的熱烈響應，使Nvidia對這類採用「超級晶片」的伺服器更有信心，因此，今年3月GTC大會與6月台北國際電腦展，他們更是開門見山、直接主推基於GB200而成的伺服器與整櫃型系統。至於Blackwell架構GPU的主要技術特色介紹，並不像前幾代資料中心GPU架構發表時那樣詳盡，目前只能仰賴Nvidia網站的介紹，而且，上面公布的技術架構簡介文件，聚焦Blackwell架構的部分，嚴格來說只有5頁篇幅，相較之下，現行Hopper架構技術白皮書，在架構設計、規格、效能的總覽與深度解析有近50頁之多。

在Blackwell架構GPU的效能展現上，今年8月底公布的AI推論測試結果MLPerf Inference v4.1，首度以第三方機構的角度，揭露基於此架構而成的產品B200能耐（單臺伺服器、單個GPU），從中可看出同樣使用Llama 2 70B的模型時，B200均大幅領先AMD Instinct MI300X、Nvidia GH200、Nvidia H200。

若就網路與儲存的產品技術搭配與合作廠商來看，Nvidia更是遙遙領先其他競爭對手。就網路技術而言，英特爾、AMD、Nvidia都能同時提供超高速網路介面卡，以及資料處理器（DPU）、基礎架構處理器（IPU），幫忙分攤伺服器的加解密處理，以及具備可程式化能力的調度指揮機制。然而，截至目前為止，只有Nvidia很果決地將這樣的解決方案，與他們的AI加速咚阆到y進行搭配，而且不僅提供乙太網路與InfiniBand這兩種技術的支援，也將旗下的資料處理器、網路交換器、網路線、軟體定義網路系統，統合為新的網路平臺，名為Spectrum-X與Quantum-X，再加上Nvidia的網路解決方案先前就已陸續支援GPUDirect系列技術，並且將原本他們想要發展的網內咚悖↖n-Network Computing），更聚焦在如何加速AI工作負載，藉此提供更有效率、更少損耗、更低延遲的資料中心網路環境。

相較之下，其他兩家廠商的網路卸載／加速解決方案，並未與他們的資料中心GPU或AI加速器連成一氣、形成互相支援的技術堆疊架構，仍是各行其是。不過，AMD本月發表新的資料處理器Pensando Pollara 400，或許後續能帶來更多技術整合層面的突破，因為在這當中，AMD提供同樣稱為GPUDirect的GPU橫跨乙太網路的直連通訊功能。

在儲存方面，Nvidia已拉攏不少廠商加入支援與合作陣營。近年來，越來越多企業級儲存系統廠商支援Nvidia發展的GPUDirect Storage（GDS），根據Nvidia在他們網站文件區公布的GPUDirect Storage Release Notes，8月份的分散式檔案系統產品支援矩陣，有多達9個廠牌、15個儲存系統平臺，被認可的時間最早是2021年6月（WekaIO），最近的是2023年12月（Pure Storage），除此之外，還有其他廠商陸續宣布支援，在1205期週刊的封面故事當中，我們的技術主筆張明德會有更完整的報導。