英伟达黯然放手ARM

英伟达收购Arm终于尘埃落定。这个从一开始就被多方反对的组合，结局不算出乎意料，也在情理之中。官宣新闻主要传达了三点：

第一，由于巨大监管挑战，双方同意终止收购协议；
第二，软银计划在2023年3月前推进Arm上市；
第三，软银将保留英伟达预付的12.5亿美元，英伟达将保留20年的Arm license。

这段纠葛了一年多的世纪大收购，在落幕之时，双方姿态友好、互送祝福，有没有闻出明星夫妇官宣分手中熟悉的味道：）黄仁勋称“Arm拥有光明的未来，我们将与Arm密切合作，我预计Arm将成为未来十年最重要的CPU架构”；孙正义则“感谢黄仁勋和他才华横溢的团队，祝他们一切顺利”，同时表示，“Arm进入第二发展阶段，成为云计算、汽车、物联网和虚拟世界领域的创新中心”。

痛失Arm，英伟达损失惨重？

黄仁勋原本希望通过Arm进一步巩固在数据中心、边缘计算领域的竞争优势。记得发起收购之初，黄仁勋志在必得，当被问及一旦交易被监管机构否决，是否有Plan B？他强调，收购Arm是一个千载难逢的机会，因为这将能够使英伟达强大的AI能力与Arm覆盖各种尺寸和设备类型的计算能力相结合，Plan A一定能够实现，原话是“I have every confidence on it, and we're gonna succeed in this.”

让我们想象一下，如果是另一个结果，那么，英伟达和Arm的1+1组合，将会缔造出AI时代一个巨无霸计算公司。英伟达是AI计算领域的领导者，而Arm则横跨移动终端、边缘设备的巨大生态系统，出货量近2000亿台，将英伟达的AI技术引入Arm的生态系统中，将直接使英伟达的开发人员从200万增加至1500多万。这不只是两家公司的结合，更是两个生态系统的交融。

单从技术角度来看，两个能力相当、领域迥异的公司联合起来，将能够创造出独有的优势，例如从架构层提供打包的方案更便于芯片整合，以及便于CPU+GPU甚至DPU的底层设计。对于Arm的生态系统而言，这一合并有望进一步增强Arm的研发能力，并利用英伟达的GPU和AI技术扩大其IP产品组合。

不过，对于Arm生态系统及其商业模式来说，至关重要的一点就是——独立性，这也是其生态系统持续繁荣的秘诀。

汝之蜜糖，可能是彼之砒霜。也正是上述可能性，或是瓜田李下的嫌疑，使得业界极大地质疑和反对。

近18个月之后，黄仁勋这一愿景最终成为泡影。

不过，从官宣内容来看，这也算对双方各有利好的一个结局，“软银将保留英伟达预付的12.5亿美元，英伟达将保留20年的Arm license”。字面上理解，英伟达12.5亿美元保有20年Arm专利授权；软银放手一搏，12.5亿美元入账。亏吗？还好。

英伟达战略上损失Arm，战术上怎么办？

无法如愿拥有Arm，无疑是英伟达发展战略的一大损失。战术上，也须面对Plan A无法如期实现的局面。

去年，英伟达首推数据中心“三芯”路线，由CPU、GPU、DPU三类芯片组成。三芯路线中，与Arm架构密切相关的是CPU和DPU。CPU已经宣布了Grace，DPU方面已有BlueField 2，都是集成了Arm架构。

推测英伟达在这一路线图的演进中，应该已做好了收购失败的Plan B。继续保有20年Arm授权，应该可以保证关键芯片的演进。当然，与真正拥有Arm也是有差别的，例如无法从底层的架构设计上进行交融，以及设计的步调有可能无法调得更快……这些都要在下一步的产品迭代中继续关注。

另外，对于英伟达来说，不管收购成功与否，软件始终会是其未来强化的重点。基于这些年的布局，英伟达不仅在硬件上有CPU、GPU、DPU，还有软件层面的CUDA和DOCA。加速计算的繁荣正是始于CUDA的完善，通过CUDA，开发人员可以获取创建GPU加速的高性能应用；而DOCA，则可以协助开发者进一步对未来数据中心的基础设施进行编程。

再从AI的新技术、新应用来看，未来的新市场实际是由软件来定义的。芯片可以赋能市场，但是没办法创造市场，只有软件和应用可以创造市场，通过完整的软件生态才能发挥芯片的价值。因此，可预见的未来，预计英伟达仍将进一步强化CUDA、DOCA软件生态的丰富、致力于软件工具的创新。

边缘AI和高性能计算会否受到影响？

从应用方向来看，边缘AI和高性能计算是否会受到不同程度的影响？

毕竟，边缘AI是英伟达执意收购Arm最重要的一步棋，也算英伟达近年来重点拓展的一个领域。

不知你对去年英伟达提出的“黄氏定律”有没有印象，根据这一定律，英伟达将助力 AI推理性能每年提升一倍以上。那么，英伟达为什么专门针对AI推理提出了一条定律？

事实上，不论是什么AI场景，推理其实才是深度学习中性能发挥作用最大的环节，也是真正产生收益、回收投入的环节。就像这一波AI热潮中，真正的引爆点还是图像、视频分析等。云端训练当前GPU的天下没错，超过九成使用的是英伟达方案，但是，随着AI应用的成熟和落地，逐渐成长起来的推理市场才是更为巨大的蓝海。而这一领域，已经挤满了虎视眈眈的挑战者。

为了占据这一市场，英伟达必须提供更具竞争力的产品，必须每年将推理性能提高一倍以上，确保黄氏定律的发展趋势仍在继续。如果收购Arm成功，在边缘推理市场，不论是生态上的助益，还是产品底层的规划设计，都能带来更大的创新空间。

另外，从海量数据引爆的计算架构变革来看，架构创新已经成为未来计算创新、算力飞跃的关键驱动力。异构计算一方面包括芯片级的集成，即CPU IP、GPU IP、DSP IP等集成到单一SoC内；另一种则为板级集成，将CPU、GPU、FPGA等放在一个板上进行组合。但是这些还不够，还要再加上更强大的封装互连能力、软件能力等。

目前在GPU高性能计算领域已经显现出这一趋势，原本用于CPU的MCM（多芯片封装模块）开始向GPU领域渗透。

近日，AMD确认了基于CDNA 2 架构的下一代 Instinct MI200加速器的出货量，MI200配置了Aldebaran GPU，这是一个双芯片处理器，采用了MCM封装。这也意味着，AMD成为第一家交付了采用MCM技术的GPU公司。

英特尔去年宣布基于Xe架构的HPC GPU （Ponte Vecchio）已成功启动，正在进行系统验证。这款GPU将采用了英特尔有史以来最先进的封装技术Foveros 3D，将对多个IP进行封装，包括HBM内存和其它 IP。据了解，这款GPU的架构包含计算、内存和Fabric，以满足超级计算机不断演进的算力需求。

而英伟达方面，如果真如之前所曝，Hopper会是其第一款基于MCM的GPU，采用台积电5nm工艺制造和CoWoS先进封装，支持HBM2e和其他连接特性，对标的正是英特尔的Xe-HP架构和AMD的CDNA 2架构。

其实不只MCU这种封装，先进封装技术正在将芯片推向极致的异构集成，将越来越小的IP和越来越小的区块集合在一起，会是未来的重要趋势。

而这些技术趋势都加剧了IP的重要性。如今，英伟达从IP层面的布局上缺少了重要一环，无法真正拥有Arm带来的影响目前还无法评估，授权毕竟不等同于自有。