NVIDIA 联手Ampere Computing ，创建用于云游戏的Arm 架构云原生服务器平台

“云游戏”正在让大众以更便捷、低成本的方式体验高质量的游戏——玩家不必再为了游戏而担忧是否需要购买新的高端硬件，同时还可节省大量终端设备的存储资源和电池消耗。伴随云游戏发展，在2022 年 8 月 29 日 – NVIDIA 和 Ampere Computing 宣布推出 AICAN 服务器平台。该平台能够将位于云数据中心的移动游戏流式直接传输至终端用户，使用户无需下载。

AICAN 服务器平台(Android-in-Cloud-with-Ampere-and-NVIDIA)是由 Ampere Computing 和 NVIDIA 所共同打造，它采用 Ampere® Altra® 云原生处理器和 NVIDIA® GPU，不需要修改或模拟就能原生运行兼容 Arm 的移动游戏。

该平台内置双插槽 Ampere Altra Max CPU，提供行业领先的 256 个内核，并可配置多达 4 个 NVIDIA A16 或 6 个 NVIDIA T4 GPU，每台服务器最多可支持 160 个并发用户(CCUs)。

NVIDIA公司专门打造面向计算机、消费电子和移动终端，能够改变整个行业的创新产品。这些产品家族正在改变视觉丰富和运算密集型应用例如视频游戏、电影产业、广播、工业设计、财政模型、空间探索以及医疗成像。

此外，NVIDIA致力于研发和提供引领行业潮流的先进技术，包括NVIDIA SLI技术——能够灵活地大幅提升系统性能的革命性技术和NVIDIA PureVideo高清视频技术。

NVIDIA已经开发出了五大产品系列，以满足特定细分市场需求，包括：GeForce、Tegra、ION、Quadro、Tesla。公司不断为视觉计算树立全新标准，其令人叹为观止的交互式图形产品可广泛用于从平板电脑和便携式媒体播放器到笔记本与工作站等各种设备之上。

从全球 GPU 整体市场格局来看，Intel 得益于在笔记本电脑及传统 PC 行业的优势，一直是集成 GPU 市场的龙头，市场份额高达68.30%。但是，在独立显卡市场，则主要由 NVIDIA 和 AMD 两家公司垄断。根据Jon Peddie Research的数据，2021年四季度，在全球独立 GPU 市场，NVIDA份额高达81%，其余19%则被AMD拿下。虽然近两年英特尔推出了Xe系列独立显卡，但目前销量仍相对有限，预计其最新的市场份额可能仍在5%以下。同样，在面向数据中心的高端独立GPU市场，也几乎是由NVIDIA和AMD两家垄断。

显然，如果AMD及NVIDIA对中国大陆断供面向数据中心的高端GPU计算卡，将对于中国大陆的云计算产业及人工智能产业发展带来极为不利的影响。而美国此举似乎也正是为了打压中国大陆在人工智能领域的对美国的优势。

根据市场研究机构Jon Peddie Research的最新数据显示，2022年二季度，全球独立GPU市场出货量较去年同期增长 2.4% 至 1040 万台，但是较一季度环比则下滑了22.6%。

NVIDIA在独立GPU的显卡市场出货量虽然同比增长了近3%，但是环比却下滑了19.1%。而这主要是由于PC出货量及虚拟币挖矿需求下滑所引起的。不过，从市场份额来看，NVIDIA的独立GPU二季度的市场份额则从一季度的 75% 增加到了79.6%，保持了与去年同期相当的份额。

从美国的禁令来看，只要性能小于A100的产品的都是能够正常对国内出货的。那么鉴于国内市场的庞大需求，NVIDIA完全是有能力、也有动机来专门为中国市场推出一款性能略低于A100的产品，比如搞个A90来规避美国的出口许可机制，同时又能满足国内的需求。预计“缓冲期”过后，NVIDIA有可能会推出相应的产品。

业界认为，NVIDIA的急单再加上搭载由台积电独家代工的A16处理器的iPhone 14 Pro系列新机热销，多重动能将推动台积电第四季营收再创新高，全年美元营收年增率也有望超越财测上限。

NVIDIA 强调，与 Intel、Arm 合作撰写 FP8 Formats for Deep Learning 白皮书，是希望透过开放、免费授权的方式，提供一个通用、可维持准确性的交换格式，以加速 AI 发展，并让 AI 模型在所有硬件平台上都能有一致、高效的表现。值得注意的是，AI芯片企业Graphcore 也正在推动 IEEE 采用供应商为 AI 设计的 FP8 格式作为其他所有人都可以使用的标准。此外，AMD 和高通也支持将FP8格式作为标准格式，以帮助降低云和边缘的训练和推理成本。”