（原标题：黄仁勋重申金控配资·，大多数ASIC都得死）
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来源：内容综合自wccftech。
在上月底，AI芯片霸主英伟达黄仁勋在全球媒体问答中表示，关于英伟达芯片与特殊应用IC（ASIC）之间的比拼，他坚定地表示，英伟达的增长速度会持续超过ASIC。
对于上述看法，黄仁勋的理由是，这世界上有会出现很多ASIC专案，但其中大约九成会失败，就像会一直有新创公司冒出头，但大部分都会以败局告终。就算其中有些逃过此命运，但长时间下来，也可能难以为继。
相较之下，黄仁勋认为，英伟达要延续并不难，这也是他的职责所在。由于英伟达的步伐很快，所以如果有人想要打造ASIC，可能得比该公司的ASIC还要好才行。
黄仁勋说，市场竞争确实很激烈，但英伟达的技术进展很快，对架构持续进行最佳化，而且也努力让成本尽速降低，如今已被广泛采用。 ASIC必须得英伟达竞争，且各种ASIC之间也要相互竞争。
毫无疑问，GPU龙头在人工智能领域进展迅速，通过快速引入新架构，打破了规模和性能方面的限制。NVIDIA 并不担心在当今的人工智能市场中被边缘化，相反，他们意识到，没有 NVIDIA，计算领域就无法蓬勃发展。然而，鉴于大型科技公司对 NVIDIA 芯片的依赖程度，许多公司已经开始着手开发 ASIC，例如微软的 Maia 或亚马逊的 Graviton 芯片。
对此金控配资·，在2025 年巴黎 GTC 大会上，黄仁勋重申，NVIDIA并非过于担心，而是深知此类项目不会对公司在市场上的影响力造成太大影响。
“首先，现在有很多 ASIC 正在研发中，但大多数都被取消了。原因在于，如果 ASIC 的性能不如市面上现有的芯片，那么自己研发还有什么意义呢？”黄仁勋说。
此外，企业可以选择自主供应，这意味着它们不会受到市场需求的影响，也不会遭遇延迟，最终将领先于时代潮流。然而，Jensen 认为 ASIC 的作用不大，因为开发它们并不难，难的是部署。除了定制芯片项目需要大量的资金投入外，如此大规模地使用 ASIC 还需要专业知识，而目前只有 NVIDIA 才具备这种专业知识，这也是该公司在提供如此大规模的 AI 硬件方面占据主导地位的原因。
NVIDIA 首席执行官表示，ASIC 根本无法取代公司现有的芯片，相反，如果 NVIDIA 能提供更好的技术，那么开发 ASIC 就毫无意义。他的言论表明，Green 团队承认定制芯片解决方案将带来竞争，但这对公司来说根本不算什么。
但其实从英伟达最近的动作看来，黄仁勋应该还是紧张了。
发布NVlink Fusion，站在舞台中心
作为此前台北国际电脑展 (Computex) 主题演讲的一部分，NVIDIA 宣布其 NVLink 互连技术套件新增一名成员：NVLink Fusion。这项最新技术或许是迄今为止最引人关注的，因为 NVIDIA 正朝着向第三方 CPU 和加速器开放 NVLink 生态系统迈出重要一步，发布了旨在促进第三方设计通过 NVLink 连接与 NVIDIA 自有芯片互操作的 IP 和硬件。最终结果并非完全是混搭的生态系统——无论如何，你仍然需要一些 NVIDIA 芯片——但其目标是让 NVIDIA 的合作伙伴开始构建本质上是半定制的机架，混合使用 NVIDIA 和定制芯片。
早在 NVIDIA 收购网络硬件制造商 Mellanox 之前，该公司就一直在利用其短距离 NVLink 标准开发自己的本地网络和互连技术。NVLink 最初于 2016 年左右在其 Pascal 架构中推出，被用作 PCI-Express 的替代方案，用于在 GPU 之间实现更快的缓存一致性互连。在此期间，NVIDIA 显著提升了 NVLInk 的带宽，同时通过 NVLink 交换机扩展了其覆盖范围，并增强了利用 NVLink 与机架中相邻节点进行电气连接的能力。如今，NVIDIA 将 NVLink 视为其最重要的技术之一，因为它帮助他们解决了将 GPU 系统扩展到整个机架规模的挑战，从而使其 72 个 GPU 的 NVL72 机架成为可能。
如今，NVIDIA 正着手将其 NVLink 技术推向更远的未来，通过将其开放给半定制设计来满足客户的灵活性需求。目前金控配资·，NVLink 的用例均为纯 NVIDIA 系统——主要是 Grace Hopper 和 Grace Blackwell CPU+GPU 配置——而 NVIDIA 将开放 NVLink 生态系统，使其适用于半定制设计，允许系统供应商将 NVIDIA CPU 或 NVIDIA GPU 替换为定制硬件。这项技术被恰如其分地命名为 NVLink Fusion，旨在描述它将如何允许第三方芯片融入 NVLink 网络。
深入研究后会发现，NVLink Fusion 本质上捆绑了两种不同的技术。首先也是最重要的是半定制 CPU——允许非 NVIDIA CPU 通过 NVLink 的短距离芯片到芯片变体 NVLink C2C 连接到 NVIDIA GPU。严格来说，NVIDIA 公告的这一部分并不新鲜——该公司早在 2022 年 GTC 大会上就开放了 NVLink C2C 用于定制硅片集成，所以这是该计划的下一步。到目前为止，我们还没有看到任何（公开宣布的）第三方芯片在现有计划下发布支持 NVLink C2C，但话虽如此，这种硬件的开发周期将需要数年时间，这意味着第一批支持 NVLink Fusion 的 CPU 可能是在旧计划下启动的。
无论如何，NVIDIA 再次以 NVLink Fusion 品牌推广 NVLink C2C 与第三方 CPU 的结合使用。总体而言，这项技术相对简单，硬件供应商只需获得 NVLink C2C 技术的授权，并将其集成到自己的芯片中，即可连接到 NVIDIA GPU。这些半定制芯片实际上将取代当前 GB200/GB300 设计中的 Grace CPU，而半定制 CPU 将承担 Grace 的工作。此前，连接 NVIDIA 数据中心级 GPU 的唯一方法是使用这些卡的 PCIe 版本（这些版本似乎已经完全消失），因此这实际上是此类混合供应商系统的下一代迭代。
NVLink Fusion 公告中更有趣、更新颖的一点——以及需要新 NVIDIA 硬件的部分——是使用 NVLink Fusion 将 NVIDIA CPU 与第三方 GPU 和加速器配对。目前，这在多个层面上都无法实现：除了 NVIDIA 自己的 Hopper 和 Blackwell GPU 之外，没有其他支持 NVLink C2C 的加速器可以连接到 Grace，而且这些 GPU 也是全功能 NVLink 5 PHY 的所在，这些 PHY 允许 Grace Hopper 和 Grace Blackwell 节点连接到 NVLink 网络。简而言之，甚至连将第三方加速器插入 NVLink 网络都不可能，更不用说将 Grace CPU 插入所有这些网络了。
为此，NVIDIA 正在进军 Chiplet 领域。该公司开发了一款 NVLink 5 Chiplet，旨在集成到半定制加速器设计中，使这些加速器能够通过 NVIDIA 的 Chiplet 获得 NVLink 5 功能。值得注意的是，NVIDIA 并未授权第三方使用 NVLink 5；NVIDIA 的高带宽互连技术仍处于专有状态。但本着混合搭配 Chiplet 以构建更强大处理器的理念，NVIDIA 为芯片制造商提供了通过添加 NVIDIA 的 Chiplet 来添加 NVLink 5 的途径。
目前，NVIDIA 尚未公布该芯片组本身的任何硬件规格。因此，尚不清楚其尺寸和功耗。或者，一个芯片组有多少个 NVLink 通道可用，以及一个半定制加速器（它能与 200 GB 的 GPU 相媲美吗？）？NVIDIA 尚未明确将使用何种技术将 NVLink 芯片组与加速器的其他部分连接起来——是 NVLink C2C（CPU 链路本身就需要这种技术），还是其他技术。不过，如果您正在开发一款高性能加速器，并希望将其接入 NVLink 网络，NVIDA 终于可以实现这一点了。
撇开标准和拓扑不谈，NVIDIA 已明确表示，NVLink Fusion 将被视为一项非此即彼的技术。也就是说，你可以用它来集成半定制 CPU 或半定制 GPU，但不能同时集成两者。因此，系统供应商将无法同时使用第三方 CPU 和第三方 GPU 构建支持 NVLink 的系统——他们仍然必须在其节点上安装一块 NVIDIA 芯片。
目前，这似乎完全是许可限制，而非技术限制。由于 NVLink 5 的所有真正繁重工作都由 GPU 完成——无论是 NVIDIA GPU 还是带有 NVLink Fusion 芯片组的加速器——CPU 在 NVLink 5 的实现中并不扮演关键角色（事实上，CPU 甚至没有使用它）。但由于 NVIDIA 的业务是销售芯片，因此他们没有动力将自己排除在未来的系统之外。即使为芯片设计师提供用第三方加速器替换 NVIDIA GPU 的途径也相对疯狂，因为目前 NVIDIA 的大部分利润都来自 GPU。
尽管如此，从字里行间可以看出，NVIDIA 的合作伙伴似乎一直在努力争取机架设计中的一些灵活性。Grace Blackwell 并非万能的解决方案，尤其是在 AI 加速器的未来尚不明朗的情况下。但无论出于何种原因，最终结果都是一样的：NVIDIA 终于向外部公司开放了 NVLink——至少是一点点。
目前，这项协议的直接受益者将是Alchip、AsteraLabs、Marvell和联发科，它们均已确认正在研发自己的加速器，或参与构建集成NVLink Fusion的加速器。与此同时，富士通和高通均已确认正在研发支持NVLink Fusion的新型CPU，这些CPU可与NVIDIA的GPU配对。这包括富士通的下一代高端Armv9处理器Monaka，以及高通即将推出的未命名数据中心CPU。在这两种情况下，CPU供应商都希望进一步提高效率，而NVLink Fusion则为他们提供了接入NVIDIA GPU及其高性能NVLink网络架构的途径。
同时，Cadence 和 Synopsys 也都作为技术合作伙伴参与了 NVLink Fusion 计划，为希望构建自己的支持 NVLink Fusion 硬件的公司提供他们的 IP 块和设计服务。
https://www.servethehome.com/nvidia-announces-nvlink-fusion-bringing-nvlink-to-third-party-cpus-and-accelerators/
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