NVIDIA为Arm生态系统带来从云端到边缘的提速

通过内置NVIDIA AI、HPC和图形SDK等功能，NVIDIA 为Arm在高性能计算、云、边缘和PC平台在内的生态系统带来GPU和DPU加速

从手机、自动驾驶汽车、边缘系统到全球速度最快的超级计算机——日本的Fugaku，Arm已成为数十亿台设备的核心。

这种广泛的系统得到了约1300万开发者的支持。NVIDIA为这个充满活力的社区带来了自主开发的扩展工具集。

该工具集包括：

NVIDIA AI– 加速AI训练和推理的行业标准

NVIDIA RAPIDS– 一套可在GPU上运行数据科学和分析的软件库

NVIDIA HPC SDK– 用于高性能计算的编译器、库和软件工具

NVIDIA RTX– 提供光线追踪和AI功能的图形驱动器

多年来，NVIDIA一直将JetsonSoC中的Arm核心用于边缘计算和自主机器。最近，又将该核心用在BlueField DPU等网络产品中。

在合作伙伴和独立软件供应商的支持下，BlueFieldDPU可加速并保护云、嵌入式和企业级应用的网络与存储工作。

Arm是高能效计算领域的领导者，NVIDIA通过为其提供这些资源，从而增加客户的选择，并为Arm和NVIDIA合作伙伴在四个主要领域的发展提供更多机会。

NVIDIA对Arm的支持范围：从超级计算机到个人和嵌入式系统

高性能计算的新方向

Arm正在通过可伸缩向量扩展指令（SVE）扩展其处理器技术，从而满足这一全球最大、性能最强的系统的需求。NVIDIA工程师已开始为富士通A64FX（Fugaku内置的处理器）中的SVE提供支持。

SVE是Arm Neoverse平台用于数据中心计算和网络的最新产品。其强大的模拟功能推动了Fugaku的科学研究，并在TOP500全球性能最强大的计算机榜单上排名第一。

NVIDIA将帮助Arm合作伙伴和客户为同时使用Neoverse CPU和NVIDIA GPU的系统生成经过优化的软件。2019年6月，NVIDIA宣布了HPC计划的最新举措，该计划旨在为NVIDIA用于Arm加速计算和 AI的CUDA软件提供支持。

除了NVIDIA HPC SDK之外，用于HPC网络主干NVIDIA Mellanox InfiniBand的软件现已得到完整支持并部署在Arm服务器上。工程师们正在NVIDIA Magnum IO中扩展对Arm的支持。 NVIDIA Magnum IO软件用于实现多节点系统存储和网络性能的最大化。

云端游戏创造良机

在云计算领域，NVIDIA与Arm服务器SoC和OEM合作伙伴开展了多个方面的合作。

例如，NVIDIA与Ampere Computing合作，将Mt. Jade服务器平台扩展至云游戏。基于Ampere Altra的系统包含两个80核Arm SoC、四个NVIDIA T4 GPU和一个NVIDIA Mellanox BlueField-2 DPU。它们可以同时为128名游戏用户提供服务，为Android-in-Cloud服务提供流媒体服务，这种服务受到中国越来越多的5G智能手机用户的欢迎。

在NVIDIA的帮助下，Ampere Computing的Mt. Jade平台正在开拓云游戏新兴市场

此外，NVIDIA工程师不断在向Arm移植代码，并开发新的工具来优化Arm服务器和用户之间的云游戏编码、渲染和串流传输方式。这些工具被技嘉科技、浪潮和纬颖等Arm服务器OEM合作伙伴所广泛使用。

根据运行其服务GeForce NOW所获得的经验，NVIDIA了解到云游戏的潜力。

除游戏外，云服务供应商还支持用于GPU加速的机器学习、存储和其他应用的Arm服务器。因此，NVIDIA为Arm服务器提供一系列GPU管理和监控工具，包括可以在内置Kubernetes的Arm上运行Docker容器的NVIDIA容器工具集。

为每家公司提供企业级AI

企业网络的边缘是下一个重要的计算领域。NVIDIA EGX 边缘AI平台将支持包括Arm在内的所有主要处理器架构。

由于认识到边缘对高能效计算的需求，NVIDIA将Arm作为其各垂直市场加速计算和AI平台的核心。通常，这些平台将GPU与像Jetson等嵌入式模块中的多核Arm CPU配对。

NVIDIA将这些模块的定制版本与专用于医疗（Clara）、机器人（Isaac）、自动驾驶汽车（DRIVE）等行业的开发者套件配对，为Arm软件合作伙伴和SoC供应商提供了大量实现企业AI的机会。

此外，如NVIDIA在收购公告中指出，通过Arm提供的IP，随着NVIDIA的扩展它们将会变得越来越丰富。

未来的发展趋势

多家供应商的Windows PC和Chromebook已在Arm处理器上运行，并且更多消费级平台正在加入其中，此举推动了未来个人系统的发展。

NVIDIA长期以来使用GPU（包括Arm系统）支持各种形状和尺寸的PC，包括基于Arm的系统。最近的一项调查显示，超过70％的游戏PC使用NVIDIA GPU。

未来，具有丰富图形和连接性、性能与当今PC一样强大且更加节能的AI加速的个人系统将迎来机遇。Arm生态系统可以在个人系统等各个市场中使用NVIDIA 参考设计，就像当前在医疗市场中使用的那样。

构建平台的工具

得到NVIDIA大量工具支持的Arm处理器IP产品组合等先进技术让各种新的平台成为可能。

用于Arm的CUDA工具包将NVIDIA GPU加速计算和AI功能引入Arm生态系统。通过CUDA，开发者可以访问TensorRT进行深度学习推理、访问DeepStream进行视频分析等。

NVIDIA提供一整套Nsight可视化开发者工具，利用分析器、调试器等工具为Arm SoC和服务器提供支持。用户可以通过NVIDIA的开发者网站访问所有的工具、SDK和平台。

NVIDIA已经为Arm提供了十多年的支持，而这仅仅是个开始。我们很高兴能够加入这个不断扩展的社区，该社区为从智能卡、超级计算机到未来的各项技术提供了强大支持。

我们对未来设想了许多可能性，并且希望从Arm生态系统中的1300万开发人员身上学到大量知识与经验。

边缘用于核心计算云端

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