摘要：英特尔近日宣布与NVIDIA合作，将其Gaudi 3 AI加速器集成到NVIDIA的Blackwell生态系统中，形成一种混合机架规模AI平台。这一举措旨在提升Gaudi系列的市场竞争力，帮助英特尔在AI收入上追赶NVIDIA和AMD等对手。合作细节在开放计算

英特尔近日宣布与NVIDIA合作，将其Gaudi 3 AI加速器集成到NVIDIA的Blackwell生态系统中，形成一种混合机架规模AI平台。这一举措旨在提升Gaudi系列的市场竞争力，帮助英特尔在AI收入上追赶NVIDIA和AMD等对手。合作细节在开放计算项目全球峰会上亮相，英特尔计划针对机架级AI部署推出该配置，强调成本效益和互操作性。

这一伙伴关系源于英特尔在AI领域的挑战，早前Gaudi 3虽已获得部分行业采用，但整体营收滞后。混合平台的设计将Gaudi 3定位为NVIDIA主导生态的补充组件，体现了“无法击败对手，就加入他们”的务实策略。

Intel的Gaudi 3 AI加速器

混合系统在每个计算托盘中集成两颗Xeon CPU、四颗Gaudi 3 AI芯片、四张NIC以及一颗NVIDIA BlueField-3 DPU，整个机架包含16个此类托盘。网络方面，采用NVIDIA ConnectX-7 400 GbE NIC和Broadcom Tomahawk 5 51.2 Tb/s交换机，实现全对全连接，支持以太网扩展。

Gaudi 3专注于推理工作负载的“解码”阶段，利用高内存带宽优化小而密集模型的处理，而Blackwell B200 GPU则负责“预填充”阶段，擅长大矩阵乘法突发计算。英特尔声称，这种分工可使小模型预填充性能比纯B200配置快1.7倍，尽管尚未经独立验证。工程上，该平台依赖NVIDIA的网络栈，确保Gaudi 3与Blackwell的无缝协作，同时保持以太网的开放标准，避免专有InfiniBand的锁定。

Gaudi 3本身采用5nm工艺，配备128GB HBM2e内存和96MB SRAM，支持BF16和FP8精度下的1835 TFLOPS计算，但功率为600W，低于Blackwell的700W起。混合配置的挑战在于软件栈的成熟度，英特尔需优化驱动以匹配NVIDIA的CUDA生态。

Intel的Gaudi 3

这一合作体现了AI硬件工程向混合架构的转变，Gaudi 3的解码优化依赖内存带宽提升（较Gaudi 2高1.5倍）和4倍BF16计算力，但其架构将于数月内逐步淘汰，转向Falcon Shores一代，后者预计功率达1500W，融合Gaudi和Xe计算单元。Blackwell的N4P工艺与Gaudi 3的5nm相当，但后者在价格上更具优势，一个八卡Gaudi 3套件售价12.5万美元，单卡约1.56万美元，仅为H100的一半。

从趋势看，AI加速器正从单一GPU主导转向模块化分工，英特尔通过开放生态（如Ethernet支持）避免厂商锁定，这与AMD的ROCm平台类似。工程难点在于热管理和规模扩展，混合平台需精细算法分配负载，确保在8,000芯片集群中维持效率。英特尔还强调18A工艺的潜力，已有微软等传闻采用，这可能为未来Gaudi迭代提供制造基础。

合作为英特尔注入活力，Gaudi 3通过NVIDIA生态捆绑销售，有望进入更多数据中心，尤其针对成本敏感的企业用户。市场数据显示，NVIDIA占数据中心芯片83%，但英特尔以开放策略吸引OEM如Dell、Supermicro和HPE，后者将于12月推出Gaudi 3服务器。定价优势（Gaudi 3套件为Blackwell的三分之二）针对中小企业，但软件不成熟和架构过渡可能限制长期渗透。

趋势上，AI市场向 rack-scale 系统倾斜，混合平台回应推理负载的多样化需求，推动Ethernet在高性能计算中的普及。英特尔2025年将依赖渠道伙伴大规模 rollout Gaudi 3，预计与Blackwell竞争中强调TCO（总拥有成本）优势。然而，NVIDIA的年发布节奏和生态壁垒构成挑战，英特尔需加速Falcon Shores以维持势头。

英特尔与NVIDIA的混合平台合作，展示了AI芯片从单一竞争向生态互补的实际调整，这将在部署中逐步检验其对市场份额的贡献。

来源：万物云联网