NVIDIA 在本周 COMPUTEX 上重点展示了其全新的 Grace CPU C1，并获得多家主要原始设计制造商合作伙伴的大力支持。
不断扩展的 NVIDIA Grace CPU 产品线，包括功能强大的 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片和旗舰版 Grace Blackwell 平台，正在为应对高要求 AI 工作负载的大型企业带来显著的效率与性能提升。
随着 AI 不断快速发展，在为从大语言模型到复杂仿真等应用设计数据中心时，能效已成为一个关键因素。
NVIDIA Grace 架构正帮助直接应对这一挑战。
集成了 36 个 NVIDIA Grace CPU 和 72 个 NVIDIA Blackwell GPU 的 NVIDIA Grace Blackwell 机架级系统，正被大型云提供商应用于加速 AI 训练和推理，包括复杂推理和物理 AI 任务。
NVIDIA Grace 架构现在有两种主要配置：双 CPU Grace 超级芯片和全新的单 CPU Grace CPU C1。
C1 版本正在边缘、电信、存储和云部署中获得大量关注，在这类部署中，最大化提高性能功耗比至关重要。
据介绍，与传统 CPU 相比，Grace CPU C1 实现了 2 倍的能效提升，在分布式环境和功耗受限的环境中，这是一项至关重要的优势。
Foxcon、Jabil、Lanner、MiTAC Computing、Supermicro 和 Quanta Cloud Technology 等领先制造商都在推动这一趋势，利用 Grace CPU C1 的功能来开发系统。
在电信领域，NVIDIA Compact Aerial RAN Computer 将 Grace CPU C1 与 NVIDIA Ada Lovelace GPU 和 NVIDIA ConnectX-7 相结合，作为分布式 AI-RAN 平台正日益受到关注，其可满足蜂窝基站部署的功耗、性能和尺寸要求。
NVIDIA Grace 还在存储解决方案中找到用武之地，WEKA 和 Supermicro 正部署该系统，以提高性能和内存带宽。
对现实世界的影响
NVIDIA Grace 的优势不仅限于理论方面，在现实世界部署中，也具有明显优势：
- 埃克森美孚正使用 Grace Hopper 进行地震成像，通过处理大规模数据集以获得次表层特征和地质构造方面的洞察。
- Meta 正在部署 Grace Hopper 用于广告投放与过滤，通过使用 CPU 与 GPU 之间高带宽的NVIDIA NVLink-C2C 互联技术，实现对海量推荐数据表的高效管理。
- 德克萨斯高级计算中心等高性能计算中心正在其 AI 和仿真系统中使用 Grace CPU，以推动研究进展。
NVIDIA GTC 台北大会将于 5 月 21 日至 22 日在 COMPUTEX 期间举行，请通过该会议了解更多有关 AI 的最新进展。