这款新型单插槽 CPU 为节能型部署解锁了新机遇。
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正在其 AI 和仿真系统中使用 Grace CPU，以推动研究进展。
