Nvidia GPU新戰略1：結盟廣達，不只賣顯卡也變身AI伺服器供應商

今年Nvidia在GTC大會有別於過往只發表新的GPU顯卡，反而是跟上火紅深度學習與AI熱潮而推出了一臺深度學習專用的超級電腦DGX-1，雖然這臺AI專用伺服器整身只抵一臺3U大小的伺服器，卻具備有250臺x86伺服器組成的運算叢集效能，不只裝進了8張Nvidia最新Tesla P100加速卡，還配有一組2路Xeon E5處理器，並經過了軟硬體的優化整合，還具備有高速傳輸能力，Nvidia打算用這臺AI電腦助企業開創AI新事業。

變成一家能提供GPU解決方案的伺服器供應商

這臺深度學習電腦的出現，對於Nvidia所代表的意義，不僅是一個新嘗試，也反應了Nvidia為了要跨入AI與深度學習的特殊伺服器市場，不再像過去一樣只單賣GPU卡，而進一步調整既有的GPU產品戰略，也開始推出整套式AI專用GPU伺服器，好讓自己也變成一家能提供GPU解決方案的伺服器供應商。

儘管，DGX-1今年6月才會在美國推出上市，但已經對於接下來想要跨入深度學習應用的AI新創或傳統企業，帶了一些新的機會。過去在Nvidia還只單賣GPU卡的時候，企業要進行深度學習訓練前，通常得自行將GPU買回後再用多臺電腦組成運算叢集，等到將深度學習該有的執行環境都架設好後，才能開始用深度學習來訓練運算模型。

然而，企業事先光是要安裝和管理這些電腦叢集就相當繁瑣，甚至還得動用到專門的人力支援，所以，若是完全沒有這類經驗和能力的企業要跨入就有很高難度。

但在Nvidia推出這臺深度學習電腦以後，則是直接替企業解決了過去不擅長建立深度學習執行環境的難題。企業現在可以選擇一臺已經幫你組裝好的深度學習引擎，買回去安裝後就能開始訓練神經網路模型。

儘管這樣一臺深度學習機器價值不斐，企業全部得花上將近13萬美元，才能將一整套AI專用伺服器買回家，不過再解決了準備深度學習執行環境所需的高門檻後，現在企業可以更專心只作深度學習，而不必擔心沒有建置的經驗或能力不足，甚至靠著機器本身的高度運算能力，企業現在只須用一臺深度學習電腦，就能解決得過去得要用多臺電腦叢集才能做到的深度學習應用，也有助於讓AI變得更普及。

不過光靠Nvidia這家以零組件起家的GPU廠商，未來要變成一家專用伺服器設備商，這並不是一件容易的事，所以，Nvidia也與廣達結盟，希望透過雙方的合作，來打通跨入專用系統設備市場的重要一步。

這次推出的DGX-1即是雙方共同合作展示的最新成果，而廣達也因為與Nvidia合作的關係，同時在會場上展示另一臺超級電腦原型QuantaPlex T21W-3U，同樣可放入最多8張Tesla P100顯卡，未來也可用於深度學習與AI方面的用途。

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