Intel：AI 時代我們要關注專用晶元

編者注：近年來，人工智慧等新興產業湧現，對計算能力提出了更高的要求。自 60 年代以來，中央處理器（CPU）幾乎是所有計算機的核心。然而，這種晶元並不適合當代機器學習演算法，尤其是深度學習的計算要求。

而專門為 AI 項目設計的專用晶元，既高效、低耗、體積小，還能嵌入智能終端設備，讓我們與 AI 真正「親密接觸」。在 AI 迎來新一波復興的今天，晶元製造巨頭 Intel 正在迎合這一趨勢，把目光放到為 AI 「量身定製」的專用晶元上，力圖保住在伺服器晶元市場的冠軍頭銜。

本文編譯自 The New York Times，原文標題「Intel, While Pivoting to Artificial Intelligence, Tries to Protect Lead」。

頭圖來源：Reuters（ ）

現代數據中心的大部分電腦都是用的 Intel 家的晶元。長期以來，Intel 和世界各地的數據中心合作，承包了很多互聯網巨頭的雲計算服務，是伺服器晶元市場當之無愧的老大。

但是現在 Intel 面臨著新的競爭力量，而這很可能會挑戰它在數據中心領域的霸主地位，當然收入也可能會受到影響。

AI 時代，Intel 的窘境

AI 的興起意味著市場需要新的計算硬體。Intel 的通用晶元不再適用於高難度的 AI 項目，反之，處理雜亂無章的海量數據、操控複雜的機器（如學習軟體）需要「量身定製」的計算機硬體，也就是專用晶元。專用晶元在執行 AI 任務時比通用晶元表現更好，如識別語音、辨別圖像、語言翻譯等。

面對瞬息萬變的競爭格局，Intel 急著要趕上這波 AI 大潮。7 月 11 號，這家矽谷巨頭在紐約舉行的一次會議上提出了新的數據中心策略，它將繼續保持主流的數據中心業務，並計劃開拓 AI 領域。Intel 將這次會議稱為「十年來最大的數據中心發布會」。

Intel 的努力是否會成功，這不僅關係到它的未來，還關係到計算機晶元行業的長足發展。

「當下，我們在數據中心市場看到了前所未有的激烈競爭，」在山景城領導著一家科技研究公司的半導體專家 Linley Gwennap 說道。

數據中心是海量數據的存儲地，而中央處理器（CPU）是保證數據中心的伺服器正常運行的核心硬體。IDC 的分析師 Matthew Eastwood 表示，Intel 佔據了 CPU 全球市場份額的 96%，近乎達到了壟斷地位。

但不可忽視的是，其他競爭者正在向高級數據中心進軍。加州另一家晶元製造巨頭 Nvidia 並不像 Intel 一樣生產通用處理器。它專門為 PC 遊戲玩家設計的圖像處理晶元已經被證明非常適合 AI 項目。去年，Nvidia 的數據中心生意做得相當好——除了晶元銷量猛增，公司股價也幾乎是以前的三倍。另外，和 Intel 一樣生產 CPU 的 AMD 、ARM 也都瞄準了數據中心市場。

令 Intel 更加警覺的是，幾個大客戶像谷歌、微軟、亞馬遜自己也在從事晶元設計。幾年前，「藍色巨人」IBM 開放了其 Power 晶元技術的源代碼，而谷歌等公司目前正在設計樣本晶元。

新策略

為了保住在晶元領域的寶座，Intel 在會議上探討了新晶元的使用及表現，以及對未來的規劃。Intel 打算正式引入下一代至強微處理器，代號為 Skylake。至強系列還會提供擁有不同處理核心、速度、內存、價格的處理器。

但分析人士指出，Intel 的新策略仍然是在走老路，而不是在探索新的計算機操作模式。

「Intel 錯過了搭上 AI 這趟列車的最佳時機，」伯恩斯坦研究公司（Bernstein Researc）的半導體專家 Stacy Rasgon 說道。

但 Intel 自己卻不這麼認為。Intel 稱，AI 還是一門新興技術，而它正在對 AI 進行重大投資。Intel 現任 CEO Brian Krzanich 在去年秋天的一篇博客中提到：「Intel 有能力並且會加快實現許下的 AI 承諾」。

面對競爭對手在數據中心處理器（即伺服器晶元）上的大動作，Intel 並非無動於衷。去年 Intel 以超過 4 億美元的價格收購了 AI 初創公司 Nervana Systems（https://www.intelnervana.com/）。今年 3 月，Intel 成立了 AI 事業部，由 Nervana 聯合創始人兼前 CEO Naveen G. Rao 領導。

Intel 表示正在把 Nervana 的技術融入到晶元中，代號為 Lake Crest 的晶元就是例子，這款還在測試階段的晶元預計今年就能和部分消費者見面了。

Lake Crest 是專門為人工神經網路定製的晶元。人工神經網路是通過分析海量數據來學習特定任務的 AI 項目。比如，把幾百萬張貓咪圖片上傳到人工神經網路，之後它就能學會識別貓咪，甚至還能判斷出貓的毛色、品種。語音識別、語言翻譯的原理也是基於人工神經網路。

Intel 表示，它正在把 Nervana 的技術運用到未來的一款至強處理器中，這款處理器代號 Knight's Crest。

至強可擴展處理器

不知道是不是巧合，Intel 11 號開會討論新策略，第二天發布新產品。7 月 12 號，Intel 在北京舉辦了主題為「芯飛躍創未來」的發布會, 正式推出全新一代至強可擴展處理器, 代號 Skylake-SP。它被稱為是近十年來數據中心平台領域最大的技術進步。

不同於以往至強 E5、E7 的分級設定，這次英特爾為至強可擴展處理器提供了四個級別的性能和功能，並分別以銅牌、銀牌、金牌和鉑金來命名，用戶可以更加針對性的選用四個系列的產品。

相比之前的 E5、E7，至強可擴展可以為計算、網路、存儲工作負載整合獨特功能，與目前市場上廣泛使用的上市 4 年的系統相比，可以將虛擬化工作負載的可擴展性提高 3.9 倍，讓用戶能夠在每個系統運行越來越多的不同類型的工作負載。8K 數據塊時壓縮速度可達 100Gb/s，創造了 58 項世界紀錄。

Intel 一直是商用及數據中心市場的翹楚。但近幾年，Intel 推出的處理器性能提升速度不斷放緩, 被外界蓋上了「牙膏廠」的稱號。

至強可擴展處理器可以為計算、網路和存儲帶來更具有針對性的負載優化。可以說可擴展的特性為下一代雲基礎設施提供了硬體基礎。包括數據分析、人工智慧、自動駕駛、高性能計算和網路轉型在內的各類應用都將可以從至強可擴展當中受益。

CPU 功能弱化，專用晶元登場

作為伺服器晶元市場的老大，Intel 生產的處理器功能越來越強大，能滿足各行各業的不同需求。這也給 Intel 帶來了相當可觀的利潤——去年 Intel 的總收入是 594 億美元，其中凈收入 103 億美元。

但現在 Intel 的大客戶們想要新的的計算機處理方式。他們希望用一組專用晶元來分批處理數據，而不是像以前一樣讓中央處理器處理所有的數據。中央處理器可以看成是大腦的中樞，負責邏輯處理，同時又像交警一樣指揮計算機中的數據流動。

不太為人們所熟知的專用晶元在業內被稱為加速器（accelerator）。它們能做特定的事情，例如在執行由數據驅動的 AI 任務時速度比中央處理器快得多。加速晶元還包括圖像處理器、專用集成電路（ASICs）、現場可編程門陣列（FPGA）。

但專用晶元的前景好並不意味著 Intel 的中央處理器以後就沒有市場了。只能說 CPU 以後像大腦一樣做邏輯處理的工作會減少，起到的作用將更像是十字路口的交警。如果 CPU 真的朝這個方向發展，估計以後 Intel 賺的錢應該沒有現在多了。

其實 Intel 並沒有止步不前。2015 年，它出資 167 億美元收購了一家現場可編程門陣列（FPGA）的製造商 Altera。FPGA 的特點是高度定製化，可以與 CPU 互補應用在大數據、人工智慧等領域。

「Intel 很會揣摩消費者的心思，知道它們想要什麼樣的數據中心處理器，」獨立分析師 Gwennap 說道。

現在，Intel 的難題依然是能否從知道客戶想要什麼轉變到提供給他們想要的，這將對 Intel 的商業模式和收入產生重大影響。 ■

本文由極客公園原創

轉載聯繫 [email protected]