NVIDIA 将创建 CPU 团队，拟招聘数百人，有哪些值得关注的信息？
NVIDIA 动作频频，最近一条消息搅动了整个科技圈：他们正在大力组建自己的 CPU 团队，目标是招聘数百位顶尖人才。这条消息一出来，关注点就炸开了锅。这可不是 NVIDIA 第一次涉足 CPU 领域，但这次的规模和声势，显然预示着一个更加宏大的计划。
首先，从“招聘数百人”这个数字来看，这绝对不是一个小打小闹。这表明 NVIDIA 已经下定决心，要在这个领域投入巨大的资源和人力。这不仅仅是做几个实验性的 CPU，而是要构建一个能够真正与英特尔、AMD 抗衡的完整 CPU 研发体系。想想看，要支撑起这样一个庞大的团队，需要多少资金、多少设备、多少年复一年的研发投入？这释放出一个非常明确的信号：NVIDIA 要玩真的了。
为什么现在？时机上的解读
NVIDIA 此次的 CPU 扩张，放在当前的行业大背景下看，非常有意思。
AI 算力瓶颈的倒逼？ 大家都知道，NVIDIA 的 GPU 是当前 AI 训练和推理的绝对王者。但随着 AI 模型越来越庞大，对算力的需求是指数级增长的。仅仅依靠 GPU，可能在某些环节会遇到瓶颈，比如数据传输、指令调度、甚至是在某些通用的计算任务上，如果能有一个专门优化的 CPU 来配合 GPU，效率会大大提升。想象一下，一个专门为 AI 工作负载设计的 CPU，能够更有效地管理数据流，更快速地加载模型，甚至在某些并行度不那么高的任务上提供比 GPU 更好的能效比。
Arm 生态的深度渗透：NVIDIA 在 Arm 架构上已经有了深厚积累，从 Grace CPU 到为数据中心设计的 Arm 服务器芯片，他们已经证明了自己驾驭 Arm 的能力。并且，Arm 架构在能效比方面的优势，非常适合服务器和移动设备等领域。这次招聘的 CPU 团队，很可能就是基于 Arm 架构，进一步优化其在数据中心、AI 终端以及未来的自动驾驶等领域的能力。我们知道，已经发布的 Grace CPU 便是对这一战略的有力证明。如果能将自家 CPU 与自家 GPU 深度整合，形成一个软硬件高度协同的解决方案，那将是多么可怕的竞争力。
摆脱对英特尔和 AMD 的依赖：虽然英特尔和 AMD 的 x86 架构是目前市场的主流，但 NVIDIA 一直在寻求更多自主性和弹性。自己开发 CPU，尤其是在 Arm 架构上，能够让 NVIDIA 在产品设计和路线图上拥有更大的灵活性，不再受制于其他 CPU 供应商的节奏和生态。这对于一家技术驱动型公司来说，是至关重要的战略布局。
生态系统的构建：CPU 不仅仅是硬件，更是整个计算生态的核心。拥有自己的 CPU，意味着 NVIDIA 可以更深入地构建自己的软件和硬件生态系统。想想看，如果 NVIDIA 不仅提供 GPU，还提供一套与 GPU 完美匹配的 CPU、互联技术、操作系统层面的优化，那将是一个多么完整的平台。这能够吸引更多的开发者和客户，从而巩固和扩展其在 AI 领域的领导地位。
值得关注的关键点
当我们谈论 NVIDIA 创建 CPU 团队时，有几个方向是绝对值得我们深入挖掘的：
1. 目标市场与产品定位：
数据中心是重中之重：考虑到 NVIDIA 在数据中心领域的野心，以及其 Grace CPU 的发布，新招聘的团队很可能主要服务于数据中心市场。这意味着他们将与英特尔的 Xeon 系列和 AMD 的 EPYC 系列展开正面竞争。
AI 加速与协同：我个人猜测，NVIDIA 的 CPU 将非常侧重于与自家 GPU 的协同工作，特别是在 AI 相关的计算任务中。这可能体现在数据预处理、模型加载、数据传输以及某些特定类型的计算上，旨在打破 CPU 到 GPU 的数据搬运瓶颈。
边缘计算与终端设备：别忘了 NVIDIA 在自动驾驶、机器人和游戏等领域的布局。未来，他们也可能需要更强大的、专门优化的 CPU 来驱动这些终端设备，实现更高效的本地化智能处理。想象一下，一个集成 NVIDIA GPU 和定制化 CPU 的 SoC 芯片，在自动驾驶汽车上运行，那将是多么令人兴奋的场景。
2. 技术路线与架构选择：
Arm 架构是主旋律：鉴于 NVIDIA 在 Arm 架构上的成功经验和生态布局，新的 CPU 团队很大概率会继续深耕 Arm 架构。但关键在于，他们会如何定制和优化这个架构。是会使用标准的 Arm IP，还是会进行深度定制，比如自研核心、缓存设计、指令集扩展等等？
性能与能效比的平衡：在数据中心领域，性能固然重要，但能效比同样是衡量一个 CPU 的关键指标。NVIDIA 可能会在这两者之间找到一个最优解，特别是对于那些需要长时间运行 AI 训练任务的场景。
异构计算的深度整合：NVIDIA 最擅长的就是异构计算。新 CPU 的设计必然会围绕如何更顺畅、更高效地与 GPU 进行协同。这可能包括新的互联技术、统一内存架构的进一步发展，以及在软件层面提供更紧密的集成。
3. 人才构成与研发实力：
吸纳行业顶尖人才：招聘“数百人”意味着 NVIDIA 会在全球范围内搜罗 CPU 设计、微架构、后端物理设计、编译器、软件优化等领域的顶尖专家。这意味着他们要与英特尔和 AMD 直接抢夺人才。
构建完整的闭环研发能力：从前端设计到后端验证，再到软件生态支持，NVIDIA 要建立起一套完整的 CPU 研发体系。这需要多年的积累和大量的实践。
4. 对现有市场格局的影响：
挑战英特尔与 AMD：一旦 NVIDIA 的 CPU 产品成熟并推向市场，无疑将对英特尔和 AMD 构成严峻的挑战。尤其是在数据中心市场，他们将面临一个来自 GPU 巨头的强大竞争对手。
重塑行业生态：如果 NVIDIA 能够成功地将自家 GPU 和 CPU 深度整合，并提供一整套优化的解决方案，这可能会重塑整个高性能计算和 AI 计算的生态格局，迫使其他厂商做出相应的调整。
潜在的挑战与机遇
当然，这条路并非坦途。
挑战：
研发周期长、投入巨大：CPU 的研发是一个漫长而烧钱的过程，需要持续的投入和耐心。
软件生态的建立：CPU 的成功与否，很大程度上取决于其软件生态。NVIDIA 需要吸引开发者为其新的 CPU 平台开发软件和优化工具。
与现有合作伙伴的关系：目前 NVIDIA 在 CPU 领域与英特尔和 AMD 也有合作关系（例如其为一些服务器厂商提供集成方案）。自研 CPU 可能会对这些关系产生影响。
机遇：
AI 领域的领导者地位：NVIDIA 在 AI 领域的绝对优势，为他们自研 CPU 提供了天然的土壤和市场需求。
Arm 架构的潜力：Arm 架构在能效比和灵活性上的优势，使其在很多新兴领域具有巨大的发展潜力。
一体化解决方案的吸引力：能够提供从 CPU 到 GPU 再到软件的完整解决方案，将是 NVIDIA 最大的杀手锏。
总而言之，NVIDIA 构建 CPU 团队的消息，绝不仅仅是关于招聘几百人那么简单，这是其面向未来计算领域，进行的一次深层次战略性布局。这预示着一个更加激烈的市场竞争，也为整个科技界带来了更多值得期待的可能性。我们拭目以待 NVIDIA 将如何在这场新的“CPU 战争”中书写自己的篇章。
首先，从“招聘数百人”这个数字来看，这绝对不是一个小打小闹。这表明 NVIDIA 已经下定决心，要在这个领域投入巨大的资源和人力。这不仅仅是做几个实验性的 CPU，而是要构建一个能够真正与英特尔、AMD 抗衡的完整 CPU 研发体系。想想看，要支撑起这样一个庞大的团队，需要多少资金、多少设备、多少年复一年的研发投入？这释放出一个非常明确的信号：NVIDIA 要玩真的了。
为什么现在？时机上的解读
NVIDIA 此次的 CPU 扩张，放在当前的行业大背景下看，非常有意思。
AI 算力瓶颈的倒逼？ 大家都知道，NVIDIA 的 GPU 是当前 AI 训练和推理的绝对王者。但随着 AI 模型越来越庞大，对算力的需求是指数级增长的。仅仅依靠 GPU，可能在某些环节会遇到瓶颈，比如数据传输、指令调度、甚至是在某些通用的计算任务上，如果能有一个专门优化的 CPU 来配合 GPU，效率会大大提升。想象一下，一个专门为 AI 工作负载设计的 CPU，能够更有效地管理数据流，更快速地加载模型，甚至在某些并行度不那么高的任务上提供比 GPU 更好的能效比。
Arm 生态的深度渗透：NVIDIA 在 Arm 架构上已经有了深厚积累，从 Grace CPU 到为数据中心设计的 Arm 服务器芯片，他们已经证明了自己驾驭 Arm 的能力。并且，Arm 架构在能效比方面的优势，非常适合服务器和移动设备等领域。这次招聘的 CPU 团队，很可能就是基于 Arm 架构，进一步优化其在数据中心、AI 终端以及未来的自动驾驶等领域的能力。我们知道，已经发布的 Grace CPU 便是对这一战略的有力证明。如果能将自家 CPU 与自家 GPU 深度整合，形成一个软硬件高度协同的解决方案，那将是多么可怕的竞争力。
摆脱对英特尔和 AMD 的依赖：虽然英特尔和 AMD 的 x86 架构是目前市场的主流，但 NVIDIA 一直在寻求更多自主性和弹性。自己开发 CPU，尤其是在 Arm 架构上，能够让 NVIDIA 在产品设计和路线图上拥有更大的灵活性，不再受制于其他 CPU 供应商的节奏和生态。这对于一家技术驱动型公司来说，是至关重要的战略布局。
生态系统的构建：CPU 不仅仅是硬件，更是整个计算生态的核心。拥有自己的 CPU，意味着 NVIDIA 可以更深入地构建自己的软件和硬件生态系统。想想看，如果 NVIDIA 不仅提供 GPU，还提供一套与 GPU 完美匹配的 CPU、互联技术、操作系统层面的优化，那将是一个多么完整的平台。这能够吸引更多的开发者和客户，从而巩固和扩展其在 AI 领域的领导地位。
值得关注的关键点
当我们谈论 NVIDIA 创建 CPU 团队时，有几个方向是绝对值得我们深入挖掘的：
1. 目标市场与产品定位：
数据中心是重中之重：考虑到 NVIDIA 在数据中心领域的野心，以及其 Grace CPU 的发布，新招聘的团队很可能主要服务于数据中心市场。这意味着他们将与英特尔的 Xeon 系列和 AMD 的 EPYC 系列展开正面竞争。
AI 加速与协同：我个人猜测，NVIDIA 的 CPU 将非常侧重于与自家 GPU 的协同工作，特别是在 AI 相关的计算任务中。这可能体现在数据预处理、模型加载、数据传输以及某些特定类型的计算上，旨在打破 CPU 到 GPU 的数据搬运瓶颈。
边缘计算与终端设备：别忘了 NVIDIA 在自动驾驶、机器人和游戏等领域的布局。未来，他们也可能需要更强大的、专门优化的 CPU 来驱动这些终端设备，实现更高效的本地化智能处理。想象一下，一个集成 NVIDIA GPU 和定制化 CPU 的 SoC 芯片，在自动驾驶汽车上运行，那将是多么令人兴奋的场景。
2. 技术路线与架构选择：
Arm 架构是主旋律：鉴于 NVIDIA 在 Arm 架构上的成功经验和生态布局，新的 CPU 团队很大概率会继续深耕 Arm 架构。但关键在于，他们会如何定制和优化这个架构。是会使用标准的 Arm IP，还是会进行深度定制，比如自研核心、缓存设计、指令集扩展等等？
性能与能效比的平衡：在数据中心领域，性能固然重要，但能效比同样是衡量一个 CPU 的关键指标。NVIDIA 可能会在这两者之间找到一个最优解，特别是对于那些需要长时间运行 AI 训练任务的场景。
异构计算的深度整合：NVIDIA 最擅长的就是异构计算。新 CPU 的设计必然会围绕如何更顺畅、更高效地与 GPU 进行协同。这可能包括新的互联技术、统一内存架构的进一步发展，以及在软件层面提供更紧密的集成。
3. 人才构成与研发实力：
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4. 对现有市场格局的影响：
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挑战：
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机遇：
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Arm 架构的潜力：Arm 架构在能效比和灵活性上的优势，使其在很多新兴领域具有巨大的发展潜力。
一体化解决方案的吸引力：能够提供从 CPU 到 GPU 再到软件的完整解决方案，将是 NVIDIA 最大的杀手锏。
总而言之，NVIDIA 构建 CPU 团队的消息，绝不仅仅是关于招聘几百人那么简单，这是其面向未来计算领域，进行的一次深层次战略性布局。这预示着一个更加激烈的市场竞争，也为整个科技界带来了更多值得期待的可能性。我们拭目以待 NVIDIA 将如何在这场新的“CPU 战争”中书写自己的篇章。
网友意见
说的好像NVIDIA之前没有CPU设计团队一样。NVIDIA的Tegra 这些年都是自研CPU架构的，现在已经广泛用于：
Switch等家庭娱乐设备。
Jetson等边缘计算设备。
BlueField等数据中心网络设备。
Orin等自动驾驶设备。
NVIDIA现在还在大力发展ARM架构的数据中心服务器。
上面这些东西没有CPU团队，难道都是凭空变出来的吗？
以色列的芯片设计人才很多，诞生了Intel最核心的海法团队，以及NVIDIA之前收购的Mallox。NVIDIA在以色列新建一个CPU团队也是再正常不过的事情。但是数百人的团队对于高性能CPU设计明显还是远远不够，华为海思这种没有自研CPU架构的芯片公司都有一万多人了。
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