但若CPU双雄能够用好自己手中的渠道网络，胜负仍在未定之天。
在疯狂发掘生成式AI潜能的过程当中，英伟达仍是一马当先的头号玩家，仅今年第二季度的收入就较去年同期增长了一倍还多。为了确保这一领先地位，这位GPU巨头显然打算继续加快新款加速器的开发速度。
对于过去几代产品而言，两年一更新的速度足以保持竞争优势。但根据本月早些时候投资者们看到的演示文稿，英伟达手中除了B100这张王牌，还有将Arm核心与Blackwell架构匹配打造的全新“超级芯片”，外加L40及L40S的迭代产品。
这倒也不令人意外，毕竟整个行业都期待着英伟达能在2024年年内公布下一代架构及B100的各个型号。
可接下来的情况还是出乎所有人的预料。
根据本月发布的投资者演示文稿，英伟达计划将新品发布节奏从两年调整为一年。
从资料来看，英伟达即将转向一年发布一次的新节奏。具体来讲，基于Blackwell的B100及相关型号将于2025年替换为“X100”系列。这里我们姑且认为“X”只是个占位符，黄仁勋可能仍在考虑具体要用哪位数学家、计算机科学家或者工程师来命名新架构。但重点在于：英伟达打算加快新GPU的迭代速度。
攻势加快之下，英特尔与AMD该如何自处？
这种转变无疑给AMD和英特尔等厂商带来了潜在挑战，毕竟他们的GPU和AI加速器发布周期仍然是两年。
例如，AMD在英伟达A100推出的约一年之后发布了Instinct MI200系列加速器，声称除了英伟达的稀疏性支持优势之外，Instinct MI200的双精度性能其实更强、FP16 FLOPS则基本相当。
与A100相比，Instinct MI200让AMD在高性能计算应用方面获得了明显优势，也因此成为欧洲Lumi及美国能源部Frontier超级计算机等大型系统中的核心组成部件。
如今，随着市场对于生成式AI的需求不断增长，AMD希望针对较低精度工作负载进行进一步调整，借此在GPU和APU两条战线上挑战英伟达的AI主导地位。但是，如果技术媒体The Next Platform汇总的MI300A/X性能评估结果属实，那么AMD的最新芯片最终可无法在FLOPS上与H100直接竞争，只是在内存容量上略胜一筹。具体来讲，该芯片预计将提供128 GB至192 GB的HBM3内存，相较于H100具有微弱优势。
英特尔在今年9月的Innovation大会上着力宣传了一波AI计划，其处境也与AMD基本相当。芯片巨头此前曾决定加快CPU和GPU的发布节奏，但经过部门重组和成本削减规划之后，最终决定放弃GPU业务。
这一决定直接导致XPU CPU-GPU架构和Rialto Bridge胎死腹中。顺带一提，Rialto Bridge原本作为阿贡国家实验室Aurora超级计算机所采用的Ponte Vecchio加速器的后续产品。随后，英特尔公司又重新将Falcon Shores设计的发布时间从2024年推迟至2025年，理由是此举“符合客户对新产品的发布期望，并为开发生态系统留出时间”。
后面这条消息非常有趣，这意味着英特尔会将其GPU Max和Habana Labs架构统一至同一平台之下。也就是说，此前Gaudi2和GPU Max分属两个产品家族，但从Gaudi3开始将正式合兵一处。
与A100相比，Gaudi2表现出可观的性能表现。但在其去年推出时，英伟达更加强大的H100已经发布，距离正式出货也只有几个月时间。
Habana的下一代加速器Gaudi3看起来倒是很有前途，但它不仅需要超越H100和AMD MI300等同类竞品，还得跟即将推出的英伟达B100加速器相抗衡。
SemiAnalysis创始人Dylan Patel是最早意识到这个问题的观察者之一。这倒不是说MI300或者Gaudi3甫一面世就已过时，但从加速技术的发展路线图来看，它们的机会窗口恐怕会比过去短得多。
在他看来，“在特定的窗口期内，MI300仍会是市场上最好的芯片。”他还补充道，虽然我们对英特尔Gaudi3所知甚少，但如果继续保持以往的扩展速度，那它应该会比英伟达H100更强大。
从长远来看，他预计英特尔和AMD将不得不跟上英伟达的节奏，加快自己的CPU和加速器开发路线图。
正如我们之前所指出，即使英特尔和AMD的下一代加速器无法击败英伟达，它们最终也仍有望凭借更成熟的渠道网络获得市场认可。据报道，英伟达的H100受到台积电先进封装技术的限制，这种产能短缺预计要到2024年才能得到解决。虽然AMD的MI300系列产品可能也会遇到类似的挑战（其同样采用这些先进的封装技术），但英特尔自身也拥有封装能力，只是还没有明确公示Gaudi3是否会使用这项技术，或者打算继续像英伟达和AMD那样依赖外部代工服务。
加快脚步的不只有加速器
更值得注意的是，英伟达加快的并不仅仅是加速器产品的发布节奏，同时也加快了Quantum Infiniband和Spectrum以太网交换产品组合的开发速度。
虽然单个GPU也能承载，但AI训练和HPC应用程序往往需要在大型加速器集群上才能高效运行，因此网络功能也必须紧紧跟上其发展步伐。
随着2020年收购长期合作伙伴Mellanox，英伟达目前也掌握了自己的网络技术栈，包括Mellanox的交换与网卡产品组合。
目前，英伟达最快的交换机Infiniband最高可达25.6 Tbps，以太网最高则可达51.2 Tbps。这些带宽被分配给多个200至400 Gbps端口。但在新的发布节奏之下，英伟达的目标是在2024年将端口速度提高至800 Gbps，在2025年将端口速度提高至1600 Gbps。
这不仅需要通过更强大的交换机芯片将带宽提供至51.2至102.4 Tbps区间，还需要更快的200 Gbps串行器/解串器（SerDes）以支持1600 Gbps QSFP-DD模块。
实现这种网络性能的必要技术已经存在，博通就演示了其200 Gbps SerDes。但我们还没有在英伟达的宣传内容中看到它的身影。Patel指出，理想情况下，英伟达必须得依靠Infiniband和以太网达到102.4 Tbps传输带宽，才能真正实现800 Gbps网卡。
PCIe的问题
这恐怕就是英伟达总体规划中的最大软肋，或者说技术难关。受到PCIe的限制，使用现有网卡恐怕无法及时提供如此恐怖的传输速率。目前，网卡的实际限制是单个端口400 Gbps。PCIe 6.0倒是有希望实现800 Gbps，但要想让1600 Gbps这个恐怖的数字成为现实，我们恐怕需要的是PCIe 7.0。
我们已经知道，英特尔的下一代至强在2024年推出时将不支持PCIe 6.0；至于 AMD即将推出的Turing Epycs，我们掌握的情报还不充分，无法判断其是否支持PCIe 6.0。但乐观的一面是，AMD在过去几代产品中对PCIe新标准的支持一直领先于英特尔。
然而，x86也并不是英伟达的唯一选择。该公司现在已经拥有自己基于Arm的CPU。因此，英伟达可能计划在Grace的后继产品上支持PCIe 6.0。Arm处理器曾经是首批在2022年初添加PCIe 5.0支持的处理器之一，所以我们同样有理由相信类似的情况未来会再发生一次。
考虑到这个问题，Patel预计B100实际上将分为两个版本。其一将采用PCIe 5.0，并具有与H100相同的700瓦热设计功率（TDP），这样客户就能将新的HGX主板直接接入现有机箱设计当中。在他看来，第二个版本将拥有更高的功率、需要配合水冷设计，并能够支持PCIe 6.0。
但对于英伟达打算在2025年实现的1600 Gbps端口传输带宽，首选答案恐怕将是PCIe 7.0，但此项技术还未最终确定。Patel表示，“根据标准机构透露的消息，搭载PCIe 7.0的产品最早也要到2026年才能落地。所以英伟达提出的这个时间表根本无法实现。”
而另一个选项则是绕过PCIe总线。正如Patel指出，英伟达其实并不需要在GPU和CPU之间实现PCIe 6.0或PCIe 7.0级别的带宽，保证网卡和GPU间有此带宽就足够了。因此，他预计英伟达稻有可能会直接绕过CPU这个传输瓶颈。
事实上，英伟达已经在某种程度上做到了这一点。在最近几代产品中，英伟达通过使用PCIe交换机有效将GPU与ConnectX网卡连接了起来。Patel表示，英伟达可能会进一步扩展这种方法，从而实现比单个PCIe 5.0或PCIe 6.0 x16插槽更高的端口传输速度。
他表示，对于X100这代产品，有传闻称英伟达可能会在2025年放弃用PCIe在X100的网卡和GPU间进行通信，转而采用其他专有互连技术。
说到这里，一直关注英伟达AI技术发展的朋友可能会好奇，这家芯片制造商手中的超高带宽NVLinks结构为什么不赶紧顶上。此项技术主要用于将多个GPU网格连接起来，使其在实效层面成为一个大型GPU。通过添加NVLink交换机，跨多节点扩展应该不是什么难事。
然而，NVLink也存在一些重大局限，特别是在覆盖范围和可扩展性方面。虽然NVLink比之前提到的方案都快得多，但最多只能支持256个设备。要扩展到此范围之外，就只能使用Infiniband或以太网将各个集群拼接在一起。
NVLink网格还只适用于GPU到GPU间的通信，而无法处理GPU系统上的数据传入/传出和工作负载协调需求。
因此，英伟达能否成功加快产品迭代速度，将在很大程度上取决于网络传输速度跟不跟得上。如果不行，那么传输阻塞将大拖后腿、芯片性能升级也将无从谈起。
