英特爾如何實(shí)現(xiàn)2019年245億元的AI收入？

上周在舊金山舉行的2019英特爾人工智能峰會(huì)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(yù)計(jì)將達(dá)到35億美元（約為245億元）。這個(gè)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(yù)期意味著英特爾的AI營(yíng)收兩年增長(zhǎng)了250%。另一方面，在業(yè)界都在探索AI落地的當(dāng)下，英特爾AI營(yíng)收的快速增長(zhǎng)將給業(yè)界一些參考意義。

市場(chǎng)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(dá)的GPU最先受益，有意思的是，如果用以GPU為主要營(yíng)收的英偉達(dá)的股價(jià)來(lái)看AI的發(fā)展，可以看到從2016年左右AI芯片火熱開(kāi)始，英偉達(dá)的股價(jià)一路上升，這也是AI持續(xù)火熱的幾年。2018年底，英偉達(dá)股價(jià)開(kāi)始大跌，經(jīng)歷了幾次漲跌至今仍未回到2018年的高點(diǎn)，這一時(shí)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(shí)。

 

AI專用芯片

與英偉達(dá)一樣，英特爾在這幾年也享受到了AI帶來(lái)的收入，股價(jià)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(huì)上演講時(shí)表示，在AI的領(lǐng)域里，很難靠一個(gè)單一的技術(shù)和一種方式或者一個(gè)系統(tǒng)支撐，而是需要ABCS (Approach, Budget,Chip, System)，即途徑、預(yù)算、芯片和系統(tǒng)。并且，企業(yè)在AI發(fā)展的過(guò)程中，所處的位置是不一樣的。

Naveen Rao意思很明確，企業(yè)對(duì)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(yīng)出了多種AI芯片的價(jià)值，2017年英特爾超過(guò)10億美元的AI收入來(lái)自于在數(shù)據(jù)中心使用英特爾至強(qiáng)處理器運(yùn)行AI應(yīng)用，而2019年35億美元的AI收入則來(lái)自多個(gè)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(xué)習(xí)訓(xùn)練，采用了臺(tái)積電16nm FF+ 制程工藝，集成270 億個(gè)晶體管，硅片面積 680 平方毫米，支持 TensorFlow、PaddlePaddle、PYTORCH 訓(xùn)練框架，也支持 C++ 深度學(xué)習(xí)軟件庫(kù)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(dá) 4.8TOPs/W，功率范圍在 10W 到 50W 之間。

上周的峰會(huì)上，Naveen Rao公布了NNP的性能，NNP-I1000對(duì)比英偉達(dá)T4有3.7倍的性能優(yōu)勢(shì)。

除了應(yīng)用于云端NNP，上周英特爾還發(fā)布了新一代Movidius VPU，代號(hào)是Keem Bay，面向邊緣端AI市場(chǎng)。新一代VPU采用全新的高效能架構(gòu)，并且通過(guò)英特爾的 OpenVINO 來(lái)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(jué)市場(chǎng)和渠道部門(mén)總經(jīng)理Jonathan Ballon表示，在早期的試驗(yàn)中，新一代VPU性能是英偉達(dá) TX2 的 4 倍，是華為海思 Ascend 310 的 1.25 倍。能效方面，對(duì)英偉達(dá)TX2有6.2倍優(yōu)勢(shì)，比英偉達(dá)Xavier和華為昇騰310也優(yōu)勢(shì)明顯。

據(jù)悉，Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器現(xiàn)已投入生產(chǎn)并完成客戶交付，新一代的VPU計(jì)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(jí)計(jì)算機(jī)）上，用了32個(gè)NNP-T每機(jī)架的產(chǎn)品。下一代的AI，我們會(huì)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(kāi)放加速器架構(gòu)。

NNP-I則獲得了Facebook的采用，F(xiàn)acebook人工智能系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計(jì)總監(jiān)Misha Smelyanskiy表示，“在我看來(lái)，NNP-I和GLOW之間的配合，可以確保可以讓計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等的工作負(fù)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(lái)加以處理。”

顯然，走在AI前沿的科技公司們需要專為AI設(shè)計(jì)的云端和邊緣端芯片。但英特爾和英偉達(dá)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(shí)代繼續(xù)發(fā)揮作用。

傳統(tǒng)芯片的AI價(jià)值

英特爾的AI收入從CPU開(kāi)始，并在不斷提升至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器的AI性能，比如通過(guò)VNNI（英特爾矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令）可以將推理性能提升三倍。Naveen Rao透露，下一代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器Cooper Lake，增加了對(duì)bfloat16的支持，可以用來(lái)做一些非常復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)的這種模型的訓(xùn)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(xùn)練的性能有很大的提高。

CPU在AI推理中能夠體現(xiàn)優(yōu)勢(shì)，但并不擅長(zhǎng)AI訓(xùn)練，擅長(zhǎng)并行計(jì)算的GPU則優(yōu)勢(shì)明顯。英特爾明年要發(fā)布獨(dú)立GPU已經(jīng)不是什么秘密，在2019年超級(jí)計(jì)算大會(huì)上，英特爾宣布專為高性能計(jì)算和人工智能融合優(yōu)化的全新獨(dú)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(gòu)的新類別通用GPU，代號(hào)Ponte Vecchio，將采用英特爾7納米工藝進(jìn)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(shù)，以及多種其它技術(shù)，如高帶寬存儲(chǔ)器、CXL互連技術(shù)以及其它專利技術(shù)。

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

當(dāng)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(wàn)個(gè)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(duì)ASIC原型設(shè)計(jì)與仿真市場(chǎng)，可加快下一代5G、AI、網(wǎng)絡(luò)ASIC驗(yàn)證與創(chuàng)新。

如何實(shí)現(xiàn)AI收入的快速增長(zhǎng)？

顯然，英特爾AI收入的增加很重要的一個(gè)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(chǎng)對(duì)AI芯片的需求。不過(guò)，更為關(guān)鍵的還是在于軟件。這不僅是因?yàn)檐浖x用戶最近，能夠決定用戶的使用門(mén)檻。還因?yàn)樵贏I時(shí)代，業(yè)界都意識(shí)到異構(gòu)多核架構(gòu)對(duì)于AI落地的意義，如何降低異構(gòu)系統(tǒng)的編程復(fù)雜度并提升異構(gòu)硬件系統(tǒng)的效率非常關(guān)鍵。

英特爾所做的是提供統(tǒng)一的軟件平臺(tái)，其稱為oneAPI。同樣是在2019年超級(jí)計(jì)算大會(huì)上，英特爾發(fā)布了全新軟件行業(yè)計(jì)劃oneAPI，這個(gè)行業(yè)計(jì)劃是為跨多種包括CPU、GPU、FPGA和其他加速器在內(nèi)的異構(gòu)計(jì)算，提供了一個(gè)統(tǒng)一和簡(jiǎn)化的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)編程模型。oneAPI包括了一項(xiàng)基于開(kāi)放規(guī)范的行業(yè)計(jì)劃和一款beta產(chǎn)品，oneAPI beta產(chǎn)品為開(kāi)發(fā)者提供了全套的開(kāi)發(fā)工具，包括編譯器、編程庫(kù)、分析器等，并把這些工具封裝為特定領(lǐng)域的工具包。

Raja M. Koduri表示，高性能計(jì)算和人工智能工作負(fù)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(xué)習(xí)芯片NNP在內(nèi)的多種架構(gòu)。幫助客戶更簡(jiǎn)便地釋放不同計(jì)算環(huán)境的潛力至關(guān)重要，英特爾致力于采取軟件先行的策略，為多架構(gòu)提供統(tǒng)一可擴(kuò)展的功能加速異構(gòu)創(chuàng)新。

隨著oneAPI計(jì)劃的發(fā)布以及擁有了完整的AI芯片組合，雷鋒網(wǎng)認(rèn)為英特爾的AI收入將會(huì)快速增長(zhǎng)。在透露更多關(guān)于GPU消息的同時(shí)，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(jì)劃，為阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室“極光”（Aurora）系統(tǒng)中百億億次級(jí)計(jì)算的高性能計(jì)算和人工智能工作負(fù)載奠定了基礎(chǔ)。

具體而言，“極光”的計(jì)算節(jié)點(diǎn)架構(gòu)將由兩個(gè)10納米英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器（代號(hào)“Sapphire Rapids”）和六個(gè)Ponte Vecchio GPU共同組成。該系統(tǒng)同時(shí)還將支持超過(guò)10PB的內(nèi)存和超過(guò)230PB的存儲(chǔ)容量，并能通過(guò)Cray Slingshot技術(shù)連接超過(guò)200個(gè)機(jī)架的節(jié)點(diǎn)。

這也就意味著，英特爾參與AI競(jìng)爭(zhēng)的時(shí)候的優(yōu)勢(shì)在于其擁有類型全面的AI芯片，并且，通過(guò)統(tǒng)一的軟件平臺(tái)oneAPI，盡可能降低AI應(yīng)用的門(mén)檻，來(lái)加速AI的發(fā)展。更進(jìn)一步，通過(guò)制程、封裝、架構(gòu)、存儲(chǔ)、互連、安全、軟件的六大技術(shù)戰(zhàn)略，英特爾將不僅會(huì)局限于AI，而是構(gòu)建在更大范圍內(nèi)的以數(shù)據(jù)為中心時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力。

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