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IntelAI人工智能时代我们要关注专用芯片何勇

时间:2022年10月29日

Intel:AI(人工智能)时代,我们要关注专用芯片。

Intel:AI(人工智能)时代,我们要关注专用芯片。...

近些年来,人工智能等新兴产业涌现,对计算能力提出了更高的要求。自60年代以来,中央处理器(CPU)几乎是所有计算机的核心。然而,这种芯片并不适合当代机器学习算法,尤其是深度学习的计算要求。而专门为AI项目设计的专用芯片,既高效、低耗、体积小,还能嵌入智能终端设备,让我们与AI真正「亲密接触」。在AI迎来新一波复兴的今天,芯片制造巨头:Intel正在迎合这一趋势,把目光放到为AI「量身定制」的专用芯片上,力图保住在服务器芯片市场的冠军头衔。

现代数据中心的大部分电脑,都是用的Intel家的芯片。长期以来,Intel和世界各地的数据中心合作,承包了很多互联网巨头的云计算服务,是服务器芯片市场当之无愧的老大。但是,现在Intel面临着新的竞争力量,而这很可能会挑战它在数据中心领域的霸主地位,当然收入也可能会受到影响。

AI时代,Intel的窘境

AI的兴起意味着市场需要新的计算硬件。Intel的通用芯片不再适用于高难度的AI项目,反之,处理杂乱无章的海量数据、操控复杂的机器(如学习软件)需要「量身定制」的计算机硬件,也就是专用芯片。专用芯片在执行AI任务时比通用芯片表现更好,如识别语音、辨别图像、语言翻译等。面对瞬息万变的竞争格局,Intel急着要赶上这波AI大潮。7月11号,这家硅谷巨头在纽约举行的一次会议上提出了新的数据中心策略,它将继续保持主流的数据中心业务,并计划开拓AI领域。Intel将这次会议称为「十年来最大的数据中心发布会」。Intel的努力是否会成功,这不仅关系到它的未来,还关系到计算机芯片行业的长足发展。

谷歌位于俄克拉何马州的一个数据中心

「当下,我们在数据中心市场看到了前所未有的激烈竞争,」在山景城领导着一家科技研究公司的半导体专家 Linley Gwennap说道。数据中心是海量数据的存储地,而中央处理器(CPU)是保证数据中心的服务器正常运行的核心硬件。IDC的分析师Matthew Eastwood表示,Intel占据了CPU全球市场份额的96%,近乎达到了垄断地位。但不可忽视的是,其他竞争者正在向高级数据中心进军。加州另一家芯片制造巨头:Nvidia,并不像Intel一样生产通用处理器。它专门为PC游戏玩家设计的图像处理芯片,已经被证明非常适合AI项目。去年,Nvidia的数据中心生意做得相当好,除了芯片销量猛增,公司股价也几乎是以前的三倍。另外,和Intel一样生产CPU的AMD 、ARM也都瞄准了数据中心市场。

Intel的对手Nvidia生产的芯片

令Intel更加警觉的是,几个大客户像谷歌、微软、亚马逊自己也在从事芯片设计。几年前,「蓝色巨人」IBM开放了其Power芯片技术的源代码,而谷歌等公司目前正在设计样本芯片。

新策略

为了保住在芯片领域的宝座,Intel在会议上探讨了新芯片的使用及表现,以及对未来的规划。Intel 打算正式引入下一代至强微处理器,代号为:Skylake。至强系列还会提供拥有不同处理核心、速度、内存、价格的处理器。但分析人士指出,Intel的新策略仍然是在走老路,而不是在探索新的计算机操作模式。「Intel错过了搭上AI这趟列车的最佳时机,」伯恩斯坦研究公司(Bernstein Researc)的半导体专家Stacy Rasgon说道。但是,Intel自己却不这么认为。Intel称,AI还是一门新兴技术,而它正在对AI进行重大投资。Intel现任CEO Brian Krzanich,在去年秋天的一篇博客中提到:「Intel有能力并且会加快实现许下的AI承诺」。

Intel CEO Brian Krzanich

面对竞争对手在数据中心处理器(即服务器芯片)上的大动作,Intel并非无动于衷。去年,Intel以超过4亿美元的价格,收购了AI初创公司:Nervana Systems。今年3月,Intel成立了AI事业部,由Nervana联合创始人兼前CEO Naveen G. Rao领导。Intel表示正在把Nervana的技术融入到芯片中,代号为:Lake Crest的芯片就是例子,这款还在测试阶段的芯片预计今年就能和部分消费者见面了。

Lake Crest是专门为人工神经网络定制的芯片。人工神经网络是通过分析海量数据来学习特定任务的AI项目。比如,把几百万张猫咪图片上传到人工神经网络,之后它就能学会识别猫咪,甚至还能判断出猫的毛色、品种。语音识别、语言翻译的原理也是基于人工神经网络。Intel表示,它正在把Nervana的技术运用到未来的一款至强处理器中,这款处理器代号:Knight's Crest。

至强可扩展处理器

不知道是不是巧合,Intel在11号开会讨论新策略,第二天发布新产品。7月12号,Intel在北京举办了主题为「芯飞跃创未来」的发布会, 正式推出全新一代至强可扩展处理器, 代号:Skylake-SP。它被称为是近十年来数据中心平台领域最大的技术进步。不同于以往至强 E5、E7的分级设定,这次英特尔为至强可扩展处理器提供了四个级别的性能和功能,并分别以铜牌、银牌、金牌和铂金来命名,用户可以更加针对性的选用四个系列的产品。

相比之前的E5、E7,至强可扩展可以为计算、网络、存储工作负载整合独特功能,与目前市场上广泛使用的上市4年的系统相比,可以将虚拟化工作负载的可扩展性提高3.9倍,让用户能够在每个系统运行越来越多的不同类型的工作负载。8K 数据块时压缩速度可达100Gb/s,创造了58项世界纪录。

Intel一直是商用及数据中心市场的翘楚。但近几年,Intel推出的处理器性能提升速度不断放缓, 被外界盖上了「牙膏厂」的称号。至强可扩展处理器可以为计算、网络和存储带来更具有针对性的负载优化。可以说可扩展的特性为下一代云基础设施提供了硬件基础。包括数据分析、人工智能、自动驾驶、高性能计算和网络转型在内的各类应用,都将可以从至强可扩展当中受益。

CPU功能弱化,专用芯片登场

作为服务器芯片市场的老大,Intel生产的处理器功能越来越强大,能满足各行各业的不同需求。这也给Intel带来了相当可观的利润;去年,Intel的总收入是594亿美元,其中净收入103亿美元。但现在Intel的大客户们想要新的的计算机处理方式。他们希望用一组专用芯片来分批处理数据,而不是像以前一样让中央处理器处理所有的数据。中央处理器可以看成是大脑的中枢,负责逻辑处理,同时又像交警一样指挥计算机中的数据流动。不太为人们所熟知的专用芯片在业内被称为加速器(accelerator)。它们能做特定的事情,例如在执行由数据驱动的AI任务时速度比中央处理器快得多。加速芯片还包括图像处理器、专用集成电路(ASICs)、现场可编程门阵列(FPGA)。

中央处理器和专用芯片合作处理数据

但专用芯片的前景好,并不意味着Intel的中央处理器以后就没有市场了。只能说CPU以后像大脑一样做逻辑处理的工作会减少,起到的作用将更像是十字路口的交警。如果,CPU真的朝这个方向发展,估计以后Intel赚的钱应该没有现在多了。其实,Intel并没有止步不前。2015年,它出资167亿美元收购了一家现场可编程门阵列(FPGA)的制造商:Altera。FPGA的特点是高度定制化,可以与CPU互补应用在大数据、人工智能等领域。「Intel 很会揣摩消费者的心思,知道它们想要什么样的数据中心处理器,」独立分析师Gwennap说道。现在,Intel的难题依然是能否从知道客户想要什么转变到提供给他们想要的,这将对Intel的商业模式和收入产生重大影响。

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