第1665章 英特尔(intel)与英伟达(nvidia)宣布全面战略合作(1 / 2)

2024年行情 一360一 1163 字 14天前

9月18日英特尔(Intel)与英伟达(NVIDIA)宣布一项全面的战略合作,旨在共同开发面向数据中心和个人电脑的联合创新解决方案。事实上,两家公司在多个关键领域(如GPU、AI加速、数据中心架构和PC芯片)长期处于竞争关系。然而,在某些特定技术生态和行业标准层面,双方存在有限的技术协同与兼容性优化,而非深度联合研发。以下是基于当前行业趋势与公开信息的深入分析:

一、潜在合作方向:基于开放标准的互操作性优化

尽管英特尔与英伟达在产品层面竞争激烈,但在推动行业标准化方面具备共同利益。双方可能在以下领域实现“间接合作”或技术适配:

英特尔主导开发的CXL协议正成为下一代数据中心高速互连的标准,支持内存共享与设备协同。

英伟达已表态支持CXL,未来其GPU可通过CXL接口与英特尔CPU及未来Gaudi等AI加速器实现高效通信。

合作形式:非联合开发,而是通过遵循同一标准实现系统级集成。

UCIe(Universal Chiplet&nnnect Express)

英特尔是UCIe联盟创始成员之一,英伟达虽未直接加入,但chiplet(芯粒)技术趋势推动异构封装发展。

未来可能出现基于UCIe标准的混合封装方案,例如将NVIDIA GPU芯粒与Intel CPU芯粒集成于同一封装中(由第三方代工或系统厂商实现)。

二、数据中心领域的协同场景:异构计算与AI基础设施整合

虽然不进行联合芯片设计,但双方技术可在超大规模数据中心中共存并互补:

CPU + GPU 异构计算架构优化

双方工程师可能在驱动层、固件调度、电源管理等方面进行交叉优化,以提升整体能效比。

实例:微软Azure、AWS等云服务商已在使用Intel CPU搭配NVIDIA GPU的混合集群。

AI训练与推理平台兼容性提升

英伟达CUDA生态占主导地位,但英特尔正推广oneAPI以打破封闭性。

存在动机促使双方在工具链层面达成部分兼容,例如让PyTorch/TensorFlow更好地识别Intel CPU + NVIDIA GPU组合资源。

三、个人电脑领域的现实共存而非联合创新

在消费级市场,英特尔与英伟达的合作更多体现为供应链与生态系统适配:

OEM整机系统的协同认证

主流PC厂商(如戴尔、联想、惠普)销售搭载Intel酷睿处理器与NVIDIA&nrce显卡的游戏本/台式机。

双方提供BIOS、驱动程序、散热策略等方面的联合调优建议,确保稳定性和性能释放。

Resizable BAR 技术支持

该技术允许GPU访问全部CPU内存地址空间,需主板(Intel)、CPU和GPU(NVIDIA)三方支持。

尽管非联合开发,但双方同步更新固件与驱动以实现功能启用,属于事实上的技术协作。

随着半导体产业复杂度上升,完全对立不利于生态发展。未来可能出现更深层次的协同:

AI PC时代的协同机遇在“AI PC”浪潮下,本地大模型运行需CPU、GP

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