英伟达表示，它的使命是让人工智能民主化，让每一家企业都能更方便地使用人工智能，而且它的价格只有六位数，它正在开放其最近发布的GTC公告引入了基本命令软件来控制AI工作负载，Nvidia表示，它已经与NetApp联手推出了基于云计算的基地指挥平台，该平台将在北半球夏季提供每月9万美元的超级硬盘接入服务

NetApp提供闪存并管理客户，Nvidia拥有位于Equinix数据中心的设备

“这里的目的是，客户可以访问这台功能强大的超级计算机，SuperPad只需租用，他们可以体验，他们可以完成自己的工作，从那里他们可以毕业，要么购买自己的SuperPad，要么去大规模地做人工智能，例如在公共云中，Nvidia企业计算主管Manuvir Das说

“这样做的目的是创建一个真正的混合模型，对于客户来说，这是一个用于提交作业和完成所有人工智能工作的单一界面。这个接口可以用于他们自己的内部部署的超级设备，也可以用于云计算中带有gpu的实例的基础设施，但无论哪种方式都是相同的体验。”

Das补充说，提供给客户的最小占地面积将是三台或四台DGX A100机器聚集在一起，Nvidia表示，使用Base命令的客户可以将人工智能工作负载部署到AWS SageMaker上，对Google云的支持很快就会到来

对于买不起SuperPod的客户，Nvidia正在开放内部技术，允许系统制造商“取出DGX内部设计的所有单个部件”

周二，Computex宣布推出新系统，使用华硕、戴尔科技、Gigabyte、QCT和Supermicro的BlueField-2数据处理单元（DPU）

“BlueField DPU将基础设施任务从CPU转移到DPU，使更多的服务器CPU内核可用于运行应用程序，从而提高服务器和数据中心的效率，”该公司表示

“DPU为每台服务器放置一台‘计算机在计算机前面’，提供与服务器应用程序域隔离的独立、安全的基础设施配置。这允许在虚拟服务器和裸机服务器上实现无代理工作负载隔离、安全隔离、存储虚拟化、远程管理和遥测。”

预计使用BlueField-2的服务器将在今年晚些时候出现，一旦规范正式化，“多个”将通过Nvidia认证

Nvidia补充说，它正在扩大其认证范围，以包括基于Arm的CPU，服务器将于2022年推出。

“现在越来越多的服务器配备了CPU、GPU和DPU。大量的计算工作都是在GPU上完成的，而DPU则负责管理网络，保护网络安全，并提供防火墙等安全功能

“例如，在VMware的Monterey项目中，甚至虚拟机监控程序的功能都转移到了DPU上，因此这意味着主机CPU可以被更多地看作是一个编排器，它管理服务器上工作负载中发生的事情的生命周期，而不是作为计算机引擎。”

该公司表示，它正在与Gigabyte合作开发一个开发工具包，其中包含一个Arm Neoverse Ampere Altra处理器、一对100 GPU和BlueField-2 DPU，以及搭载的Nvidia HPC SDK

“我们的想法是，全球的应用程序开发人员。。。Das说：“我们有超过250万的开发者使用CUDA针对GPU编程，所有这些开发者和系统制造商都可以使用开发工具包作为蓝图，为基于Arm的系统准备应用程序。”

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