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  18/06/2021

Nvidia, al abordaje de los centros de datos

La oferta de compra presentada por Nvidia sobre la británica Arm sigue atascada en varios frentes, pero no hay adversidad capaz de disuadir a Jensen Huang cuando algo se le mete entre ceja y ceja. Los 40.000 millones de dólares son un buen precio, mucho mejor que los 24.000 millones de libras pagadas en 2016 por Softbank, su propietario actual. También es más controvertida: ha aflorado una corriente a la que repugna la idea de que unas tecnologías que fueron  desarrolladas en Cambridge durante décadas, acaben controladas por una compañía californiana. El gobierno de Boris Johnson se va escabullendo con el pretexto de un análisis de las repercusiones potenciales sobre la seguridad nacional.

Jensen Huang

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Dado que el modelo de negocio en el que se ha basado la trayectoria de Arm – y que Softbank ha respetado porque su interés era puramente financiero – pudiera ser alterado por un nuevo propietario, varios de los clientes se resisten. Qualcomm, Broadcom y por lo bajinis Apple, temen que Nvdia endurezca las condiciones de sus licencias sobre la arquitectura ARM en las que todos ellos basan los diseños de sus procesadores.

La semana pasada, Qualcomm dio un paso insólito al comentar que en el caso de que la oferta de Nvidia no fuera autorizada, estaría dispuesta a participar en un consorcio para comprar Arm. No le costaría reclutar socios, pero es discutible que fuera una solución estable.

En las últimas semanas Nvidia ha pedido la aprobación del gobierno chino. Puede que así pretenda demostrar a Londres que la decisión no está del todo en sus manos, pero también dilataría el cierre de la operación un año y medio. En este episodio, además, hay que contar con la hostilidad de Huawei, que alguna influencia tendrá en Pekín. Y también la Comisión Europea tendrá que dar su visto bueno a la operación.

Jensen Huang, cofundador y CEO de Nvidia, sigue convencido de que la oferta será autorizada, aunque con retraso. En cierto modo, el tiempo juega en su favor, por lo que se verá a continuación. El trimestre cerrado en abril registró incrementos del 61,1% en los ingresos y del 53,4% en el beneficio de su compañía, por lo que ceteris paribus, la adquisición de Arm puede salirle más barata cada día que pasa. Cuando toque desembolsar el dinero, la tesorería de Nvidia ya habrá absorbido con creces los 6.900 millones que Huang comprometió para comprar la empresa israelí Mellanox, su gran adquisición previa.

Tras anunciarse la oferta por Arm, muchos titulares de prensa han puesto énfasis en recordar que la arquitectura de la compañía británica forma el núcleo de los procesadores incorporados por las marcas de smartphones. Es cierto, pero no viene al caso porque no es esa cualidad la que persigue el mediático personaje. El objetivo de Huang es disputar a Intel y AMD el dominio del mercado de los centros de datos. Pero no a la manera de otros que se han estrellado en el intento de desalojar la arquitectura x86 e implantar en su lugar la de Arm.

La baza que juega Nvidia en esa partida no son las CPU sino las GPU. Ya domina el mercado de procesadores gráficos (GPU) y de ahí procede un curioso gambito: igual que AMD e Intel se ven en la necesidad de que sus CPU se entiendan con las GPU Nvidia, esta no tiene todavía una CPU propia, lo que la obliga a renovar acuerdos de peaje con aquellos a los que quiere desplazar.

¿Qué pasaría si Nvidia se hiciera finalmente con la propiedad de Arm? Que los eternos paladines de la x86 seguirían dominando por su propio peso el mercado de procesadores para centros de datos, pero tendrían enfrente a un competidor temible. Con o sin el control de Arm, Huang está decidido a dar esa pelea, armado de sus formidables capacidades de inteligencia artificial.

Muchos observadores se equivocaron al juzgar que las GPU de Nvidia no tendrían más utilidad que la de servir como aceleradores para el hardware de videojuegos. Este negocio sigue siendo el primer capítulo de su cuenta de resultados, a la que aporta el 48,8% de la facturación, pero el que más crece es el de los centros de datos (33,5%). En esta segunda categoría, la intercorporación de inteligencia artificial le ha abierto las puertas de la supercomputación.

Desde la cocina de su casa, que durante la pandemia ha usado como plató, Jensen Huang ha anunciado la primera CPU de Nvidia para datacenter de alto rendimiento. La ha bautizada como Grace, en homenaje a Grace Hopper, pionera del lenguaje Cobol. Está basada en la arquitectura ARM y, según dijo, ofrece una performance en cargas de trabajo de inteligencia artificial diez veces superior a la CPU más rápida de la familia Epyc de AMD. Única pega: Grace no se dejará ver hasta 2023.

Para entonces, la compañía se ha asegurado dos padrinos relevantes. Los dos primeros clientes serán el Centro Nacional de Supercomputación de Suiza (CSCS) y el Laboratorio Nacional Los Alamos, del departamento de Energía de Estados Unidos. En ambos, el contratista principal es HPE, a la que se ha adjudicado el diseño y construcción de los superordenadores Alps y Frontier.

La inteligencia artificial es el gancho de Nvidia para ser aceptada en los datacenter corporativos, pero su mejor opción es entrar por arriba: que sean los hyperscalers los primeros en apreciar sus virtudes, gracias a los antecedentes en supercomputación. Paresh Kharya, director de Marketing de Computación Acelerada de Nvidia, asegura que el desafío que tienen por delante los centros de datos modernos es la velocidad a la que han de mover los datos, especialmente cuando está en juego cargas de IA.

A pesar de que las GPU de Nvidia pueden llegar hasta un ancho de banda de 8.000 Gbps, es frecuente que las necesidades de computación sean tan altas como para recurrir a la memoria de la CPU. Es ahí – precisa Kharya – donde la arquitectura x86 se topa con un cuello de botella que ralentiza muy significativamente la velocidad que se requiere para entrenar modelos de IA masiva.

La alternativa de Nvidia para resolver este problema no consiste en seguir el camino de Intel o AMD sino una CPU propia – Grace – que usa una interconexión de última generación entre CPU y GPU con la que alcanza un ancho de banda bidireccional de hasta 900 Gbps.

En los resultados del primer trimestre del nuevo año fiscal (2022), la línea de negocio de datacenter creció un 79%, hasta 2.048 millones de dólares, propulsada por los hyperscalers más que por otros sectores verticales. El motivo, según se explicó en la presentación ante analistas, es que los grandes proveedores de la nube pública están apostando fuerte por infraestructuras que les permitan hacer frente a la oleada de IA que se avecina.

Es posible, por lo dicho al principio de la crónica, que la compra de Arm no llegue a buen fin, debido a la inusual confluencia de presiones e intereses en contra. Aun en esa hipótesis, no cambiará la estrategia de Nvidia, que Huang ha definido al margen de lo que ocurra con la transacción.

La oferta de la compañía a los centros de datos, según la resumió el CEO en la conferencia virtual GTC 2021, se articulará a partir de ahora en tres grandes ejes, cada uno con su línea de procesadores: están los GPU (Graphic Processor Unit), DPU (Data Processing Unit) – sus productos actuales – y la nueva CPU, hasta ahora ausente en su catálogo. El plan pasa por actualizar cada familia con carácter bienal. Por lo tanto, la hoja de ruta consta de tres grandes hitos a corto plazo: a los lanzamientos todavía frescos de la DPU Bluefield-4 y la GPU Ampere se suma la novedad de Grace.

Huelga decir que el otro gran protagonista de esta película, Intel, no se quedará impasible. Aunque el líder del mercado no pasa por su mejor momento. Su facturación cuadruplica la de Nvidia, pero en el mercado bursátil los inversores le adjudican una capitalización que es aproximadamente la mitad de la de su rival.


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