上周在舊金山舉行的2019英特爾人工智能峰會上（Intel AI SUMMIT 2019），英特爾公司副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Naveen Rao表示今年英特爾的AI收入預計將達到35億美元（約為245億元）。這個數(shù)據(jù)有兩方面的意義，一方面是英特爾2017年的AI收入為10億美元，2019年的AI收入如果符合預期意味著英特爾的AI營收兩年增長了250%。另一方面，在業(yè)界都在探索AI落地的當下，英特爾AI營收的快速增長將給業(yè)界一些參考意義。

市場需要什么樣的AI芯片？

這一次AI的熱潮，英特爾的CPU和英偉達的GPU最先受益，有意思的是，如果用以GPU為主要營收的英偉達的股價來看AI的發(fā)展，可以看到從2016年左右AI芯片火熱開始，英偉達的股價一路上升，這也是AI持續(xù)火熱的幾年。2018年底，英偉達股價開始大跌，經(jīng)歷了幾次漲跌至今仍未回到2018年的高點，這一時期伴隨的是AI大規(guī)模落地的探索，我們可以將這視為AI的現(xiàn)實。

 

AI專用芯片

與英偉達一樣，英特爾在這幾年也享受到了AI帶來的收入，股價幾經(jīng)漲跌，也在探索AI的落地好的途徑。Naveen Rao在2019英特爾人工智能峰會上演講時表示，在AI的領域里，很難靠一個單一的技術和一種方式或者一個系統(tǒng)支撐，而是需要ABCS (Approach, Budget,Chip, System)，即途徑、預算、芯片和系統(tǒng)。并且，企業(yè)在AI發(fā)展的過程中，所處的位置是不一樣的。

Naveen Rao意思很明確，企業(yè)對于AI的需求不同，需要不同的產(chǎn)品以及產(chǎn)品組合去滿足。英特爾的AI收入也反應出了多種AI芯片的價值，2017年英特爾超過10億美元的AI收入來自于在數(shù)據(jù)中心使用英特爾至強處理器運行AI應用，而2019年35億美元的AI收入則來自多個AI產(chǎn)品，其中就包括上周宣布商用的NNP。

今年8月，英特爾公布了兩款新一代 AI 芯片，Nervana NNP-T 和 Nervana NNP-I。Nervana NNP-T主要用于深度學習訓練，采用了臺積電16nm FF+ 制程工藝，集成270 億個晶體管，硅片面積 680 平方毫米，支持 TensorFlow、PaddlePaddle、PYTORCH 訓練框架，也支持 C++ 深度學習軟件庫和編譯器 nGraph。

Nervana NNP-I用于大型數(shù)據(jù)中心的推理芯片，基于10nm工藝和 Ice Lake 內(nèi)核打造， 英特爾表示它在 ResNet50 的效率可達 4.8TOPs/W，功率范圍在 10W 到 50W 之間。

上周的峰會上，Naveen Rao公布了NNP的性能，NNP-I1000對比英偉達T4有3.7倍的性能優(yōu)勢。

除了應用于云端NNP，上周英特爾還發(fā)布了新一代Movidius VPU，代號是Keem Bay，面向邊緣端AI市場。新一代VPU采用全新的高效能架構，并且通過英特爾的 OpenVINO 來加速。與上一代VPU相比，其推理性能有10倍提升。英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁、視覺市場和渠道部門總經(jīng)理Jonathan Ballon表示，在早期的試驗中，新一代VPU性能是英偉達 TX2 的 4 倍，是華為海思 Ascend 310 的 1.25 倍。能效方面，對英偉達TX2有6.2倍優(yōu)勢，比英偉達Xavier和華為昇騰310也優(yōu)勢明顯。

據(jù)悉，Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器現(xiàn)已投入生產(chǎn)并完成客戶交付，新一代的VPU計劃在2020年上半年上市。百度人工智能研究員Kenneth Church表示，NNP-T用在了X-Man 4.0（百度的超級計算機）上，用了32個NNP-T每機架的產(chǎn)品。下一代的AI，我們會使用更多英特爾的產(chǎn)品，配合百度在AI方面的想法，包括OAI（Open Accelerator Infrastructure）開放加速器架構。

NNP-I則獲得了Facebook的采用，F(xiàn)acebook人工智能系統(tǒng)協(xié)同設計總監(jiān)Misha Smelyanskiy表示，“在我看來，NNP-I和GLOW之間的配合，可以確?？梢宰層嬎銠C視覺等等的工作負載，能夠更加的更加節(jié)約能源，更加高性能和更加優(yōu)化的方式來加以處理?！?/p>

顯然，走在AI前沿的科技公司們需要專為AI設計的云端和邊緣端芯片。但英特爾和英偉達在新一輪AI浪潮中率先獲得的收入證明成熟的CPU和GPU同樣能夠在AI時代繼續(xù)發(fā)揮作用。

傳統(tǒng)芯片的AI價值

英特爾的AI收入從CPU開始，并在不斷提升至強可擴展處理器的AI性能，比如通過VNNI（英特爾矢量神經(jīng)網(wǎng)絡指令）可以將推理性能提升三倍。Naveen Rao透露，下一代至強可擴展處理器Cooper Lake，增加了對bfloat16的支持，可以用來做一些非常復雜的深度學習的這種模型的訓練和推理，而且在這樣的模式之下可以跨CPU、加速器等接觸到使用到更多的工具包，訓練的性能有很大的提高。

CPU在AI推理中能夠體現(xiàn)優(yōu)勢，但并不擅長AI訓練，擅長并行計算的GPU則優(yōu)勢明顯。英特爾明年要發(fā)布獨立GPU已經(jīng)不是什么秘密，在2019年超級計算大會上，英特爾宣布專為高性能計算和人工智能融合優(yōu)化的全新獨立通用GPU。

雷鋒網(wǎng)了解到，此次展示的是基于英特爾Xe架構的新類別通用GPU，代號Ponte Vecchio，將采用英特爾7納米工藝進行制造，使用Foveros 3D和嵌入式多芯片互連橋接（EMIB）創(chuàng)新封裝技術，以及多種其它技術，如高帶寬存儲器、CXL互連技術以及其它專利技術。

英特爾高級副總裁、首席架構師，兼架構、圖形與軟件部門總經(jīng)理Raja M. Koduri在展前發(fā)布會上表示，Xe圖形架構非常靈活，可以做到從低功耗領域到高性能計算領域的全覆蓋，一種架構，多種微架構，通用編程模型。

當然，類型齊全的AI處理器還少不了FPGA。本月，英特爾發(fā)布了目前全球密度最高的FPGA，全新Stratix 10 GX 10M，擁有1020萬個邏輯單元，433億顆晶體管，現(xiàn)已量產(chǎn)，即日出貨。全新FPGA針對ASIC原型設計與仿真市場，可加快下一代5G、AI、網(wǎng)絡ASIC驗證與創(chuàng)新。

如何實現(xiàn)AI收入的快速增長？

顯然，英特爾AI收入的增加很重要的一個原因就是齊全的AI芯片類型，這能夠讓其更大程度的滿足市場對AI芯片的需求。不過，更為關鍵的還是在于軟件。這不僅是因為軟件離用戶最近，能夠決定用戶的使用門檻。還因為在AI時代，業(yè)界都意識到異構多核架構對于AI落地的意義，如何降低異構系統(tǒng)的編程復雜度并提升異構硬件系統(tǒng)的效率非常關鍵。

英特爾所做的是提供統(tǒng)一的軟件平臺，其稱為oneAPI。同樣是在2019年超級計算大會上，英特爾發(fā)布了全新軟件行業(yè)計劃oneAPI，這個行業(yè)計劃是為跨多種包括CPU、GPU、FPGA和其他加速器在內(nèi)的異構計算，提供了一個統(tǒng)一和簡化的應用程序開發(fā)編程模型。oneAPI包括了一項基于開放規(guī)范的行業(yè)計劃和一款beta產(chǎn)品，oneAPI beta產(chǎn)品為開發(fā)者提供了全套的開發(fā)工具，包括編譯器、編程庫、分析器等，并把這些工具封裝為特定領域的工具包。

Raja M. Koduri表示，高性能計算和人工智能工作負載需要包括CPU、通用GPU、FPGA，到本月初英特爾展示的更加專用的深度學習芯片NNP在內(nèi)的多種架構。幫助客戶更簡便地釋放不同計算環(huán)境的潛力至關重要，英特爾致力于采取軟件先行的策略，為多架構提供統(tǒng)一可擴展的功能加速異構創(chuàng)新。

隨著oneAPI計劃的發(fā)布以及擁有了完整的AI芯片組合，雷鋒網(wǎng)認為英特爾的AI收入將會快速增長。在透露更多關于GPU消息的同時，英特爾就表示其以數(shù)據(jù)為中心的芯片產(chǎn)品組合和oneAPI計劃，為阿貢國家實驗室“極光”（Aurora）系統(tǒng)中百億億次級計算的高性能計算和人工智能工作負載奠定了基礎。

具體而言，“極光”的計算節(jié)點架構將由兩個10納米英特爾至強可擴展處理器（代號“Sapphire Rapids”）和六個Ponte Vecchio GPU共同組成。該系統(tǒng)同時還將支持超過10PB的內(nèi)存和超過230PB的存儲容量，并能通過Cray Slingshot技術連接超過200個機架的節(jié)點。

這也就意味著，英特爾參與AI競爭的時候的優(yōu)勢在于其擁有類型全面的AI芯片，并且，通過統(tǒng)一的軟件平臺oneAPI，盡可能降低AI應用的門檻，來加速AI的發(fā)展。更進一步，通過制程、封裝、架構、存儲、互連、安全、軟件的六大技術戰(zhàn)略，英特爾將不僅會局限于AI，而是構建在更大范圍內(nèi)的以數(shù)據(jù)為中心時代的競爭力。

相關文章：

解讀英特爾邊緣大計及物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)第四階段部署重點

英特爾首席架構師Raja：未來10年計算架構的優(yōu)化和提升將比過去50年還多

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權禁止轉載。詳情見轉載須知。