一個GPU總需要一個CPU，但CPU的選擇已經不再單一，GPU的功能也不再“簡單”，曾經穩固的關系，不再是單純的合作。

四月份，英偉達發布了采用Arm架構的首款數據中心CPU Grace引發廣泛關注。本月，外媒Tomshardware報道，像CPU一樣總需要一個CPU的谷歌自研視頻編解碼處理單元Argos VCU，預計可以替換3000-4000萬個英特爾CPU。

依賴CPU的GPU和VCU為什么會有替代CPU的勢頭？芯片巨頭與互聯網巨頭間的競合關系，是如何加深的？

回答CPU與其它依賴CPU處理器關系變化之前，不妨先了解CPU市場本身的變化。在很長一段時間，由于CPU的性能已經足夠滿足包括PC在內的各種應用需求，再加上內存和帶寬成為CPU性能提升的瓶頸。CPU王者英特爾在提升CPU性能動力不足，以及先進制程工藝進展不如預期的情況下，連續多代CPU性能提升幅度不大，被稱作“擠牙膏”。

英特爾在領先位置緩慢前進的幾年間，AMD憑借Zen架構的迅速迭代以及臺積電先進制造工藝的加持，性能迅速接近甚至超越英特爾酷睿和至強CPU的性能。“AMD Yes”表達了消費者對于AMD產品迅速提升的認可。

英特爾和AMD的x86 CPU是PC時代的標志，然而在性能提升陷入瓶頸，以及先進半導體制程提升難度越來越大的背景下，兩家最具代表性的CPU公司表現相差甚遠，并且開始在市場份額上有所體現。

依舊有領先優勢的英特爾感受到了老對手帶來的競爭壓力，因此無論是產品性能提升還是市場策略都更加積極。然而，英特爾在服務器CPU市場除了要面臨同為x86陣營AMD的競爭，Arm陣營的公司也來勢洶洶。

Ampere基于Arm Neoverse N1內核，推出了80核的Altra CPU和128核Altra Max CPU，持續刷新服務器CPU核心數的紀錄，突出與x86 CPU相比更高的核數以及在云原生市場的優勢。

同樣是強調差異化優勢，英偉達的Grace主要是面向數據密集型HPC和AI應用。英偉達首席執行官黃仁勛稱基于Grace的系統與英偉達GPU緊密結合，性能將比目前最先進的NVIDIA DGX系統（在x86 CPU上運行）高出10倍。

無論是Ampere還是英偉達，其差異化高性能CPU的基礎都是Arm。而Arm也在今年三月推出了面向未來十年的新一代架構Armv9，Arm希望將其架構在智能終端的成功擴展到高性能計算市場，包括邊緣、云端及5G等。基于Armv9架構的Neoverse N2正是Arm向高性能市場拓展的關鍵產品。

CPU市場發生雙重變化的一個關鍵因素是市場需求，在市場的驅動下，CPU的價值也更多體現在異構系統中。英偉達在今年四月發布Grace CPU的時候，也同時將其數據中心產品路線圖升級為GPU+CPU+DPU的三類芯片，逐年飛躍，一個架構的策略。在這個新的策略中，GPU和DPU性能的充分發揮依舊需要有CPU強大的性能，也就是說，CPU計算和控制的基礎和核心作用沒有改變。

變的是新興應用對于算力的大幅快速增長，異構系統的性能是更重要的關注點。“目前市場上每年交付的3000萬臺數據中心服務器中，有1/3用于運行軟件定義的數據中心堆棧，其負載的增長速度遠遠快于摩爾定律。除非我們找到加速的辦法，否則用于運行應用的算力將會越來越少。”黃仁勛說，“新時代的計算機需要新的芯片、新的系統架構、新的網絡、新的軟件和工具。”

這也是英偉達推出DPU，并且將DPU歸入其數據中心產品路線圖的原因。“現代超大規模云技術推動數據中心從基礎上走向了新的架構, 利用一種專門針對數據中心基礎架構軟件而設計的新型處理器, 來卸載和加速由虛擬化、網絡、存儲、安全和其它云原生AI服務產生的巨大計算負荷。BlueField DPU正是為此而生。”黃仁勛此前表示。

在這種變化中，CPU的選擇也會更加多樣。Computex 21上，黃仁勛在回答雷鋒網等提問時表示：“未來的世界非常多樣，當然也會有不同的CPU，包括x86架構和Arm架構，大型CPU和小型CPU，面向邊緣、數據中心、超算等CPU，我們的策略是在我們服務的市場，選擇最合適的CPU，我們會繼續支持x86 CPU。”

面向特定的市場，并非所有CPU都合適。因此在不同的市場需要不同的CPU，比如在筆記本電腦市場，英特爾的x86 CPU是不錯的選擇，在DGX系統中，AMD的CPU表現非常好。在5G基站中，基于Arm的Marvell CPU是一個理想選擇。在云計算市場，Ampere的CPU性能出色。英偉達的CPU為的是解決AI推薦系統和自然語言理解這樣大型AI模型的計算挑戰。

既有自研的Arm CPU，也支持x86 CPU，讓英偉達與CPU巨頭間的競合關系中競爭的成分更高。在PC時代，芯片巨頭間的競爭，是CPU公司或者GPU公司之間的競爭，CPU與GPU公司以合作為主旋律。

邁入AI時代，英偉達憑借其GPU硬件加上通用的軟件，成為了AI芯片公司的代表，在AI市場成為了英特爾強大的競爭對手。面向市場空間巨大的云計算和5G市場，英偉達的GPU依舊離不開英特爾和AMD的CPU，但同時英偉達會更加注重Arm架構CPU的開發，芯片巨頭間的競合關系進一步加深。

比如文章開頭提到的谷歌Argos VCU，多年來谷歌都使用英特爾CPU中的視頻編解碼引擎，但隨著視頻內容越來越多，以及分辨率越來越高，谷歌需要性能更強但是功耗和成本更低的芯片。

定制的專用芯片性能往往會比通用芯片更強，通過自研核心功能加上集成第三方IP，能在規模應用中實現優勢。谷歌表示，與英特爾Skylake驅動的服務器系統相比，其基于VCU的設備在性能、TCO（總體擁有成本）、計算效率方面實現了7倍（H.264）和高達33倍（VP9）的提升。

CPU、GPU 和配備 VCU 的系統離線雙通道單輸出 (SOT) 吞吐量

除了VPU，谷歌也已經通過自研的TPU減少了購買CPU和GPU。谷歌與芯片巨頭們的關系，不再單純是緊密的合作伙伴，在特定市場也成為了競爭對手。

這是芯片巨頭應對技術、市場變化的自信和底氣，當然，芯片巨頭們也需要更多地考慮與自研芯片的互聯網巨頭們的關系。

芯片行業的門檻還在進一步降低，這還會帶來怎樣的變化？

總結

以上是生活随笔為你收集整理的CPU与GPU、VCU的关系 愈加“微妙”的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。