在CES 2020發(fā)布會上,英特爾回顧過去,展示了人工智能技術(shù)在防災(zāi)備災(zāi)、娛樂、體育等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用,很好的展現(xiàn)了英特爾已經(jīng)將AI融入云、網(wǎng)絡(luò)、邊緣和PC。展望新的一年,即將推出的第三代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器、最新酷睿移動(dòng)處理器(代號:Tiger Lake)、Xe架構(gòu)獨(dú)立圖形顯卡DG1預(yù)覽版,都預(yù)示著,英特爾的AI大時(shí)代即將到來。
2016年,轉(zhuǎn)型重要的轉(zhuǎn)折點(diǎn)
2012年開始興起的深度學(xué)習(xí)熱潮,引發(fā)了新一輪的AI熱潮,將我們帶入了大數(shù)據(jù)和AI時(shí)代。面對這次技術(shù)變革,英特爾顯然不會錯(cuò)過。2015年,深度學(xué)習(xí)的熱潮從學(xué)術(shù)圈蔓延至產(chǎn)業(yè)界,對于新技術(shù)和新市場最為敏感的AI初創(chuàng)公司相繼成立,AI芯片的創(chuàng)業(yè)熱潮也開始興起。
2016年,英特爾前CEO科再奇(Brian Krzanich)提出,英特爾要從一家PC公司轉(zhuǎn)型為驅(qū)動(dòng)云計(jì)算和數(shù)以億計(jì)的智能互聯(lián)計(jì)算設(shè)備的公司。由此,英特爾拉開了以數(shù)據(jù)為中心轉(zhuǎn)型的序幕。
數(shù)據(jù)被比作未來的石油,到2025年,全球數(shù)據(jù)量將劇增至163 ZB。但據(jù)可靠推測,這些數(shù)據(jù)中真正得到利用、處理并且采取相應(yīng)行動(dòng)的數(shù)據(jù)占比僅約1%。因此,更多地挖掘出數(shù)據(jù)的價(jià)值變得至關(guān)重要,這也是科技巨頭們正在做的事情。
2018年,英特爾提出了包括制程&封裝、架構(gòu)、內(nèi)存&存儲、互連、安全、軟件在內(nèi)的六大技術(shù)支柱,這是英特爾面對智能互聯(lián)世界能夠拓展新方向的基石。
2019年,英特爾轉(zhuǎn)型已過半,也迎來了新一任CEO Bob Swan(司睿博)。新任CEO仍然延續(xù)英特爾“數(shù)據(jù)為中心”的定位,并且大力拓展5G、人工智能、智能邊緣等領(lǐng)域的能力。
司睿博說:“英特爾的雄心,是幫助客戶最大限度地利用人工智能、5G和智能邊緣等轉(zhuǎn)折性技術(shù)變革,共同為生活添彩,塑造我們未來數(shù)十年的世界。正如我們今天所著重介紹的那樣,英特爾推動(dòng)智能融入計(jì)算技術(shù)的方方面面,以創(chuàng)造前所未有的積極影響。”
顯然,2016年是英特爾擁抱AI和大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要節(jié)點(diǎn),2017明確的以數(shù)據(jù)為中心定位,以及2018年更加清晰的戰(zhàn)略,都是為了引領(lǐng)AI、5G、智能邊緣這些轉(zhuǎn)折性技術(shù)的發(fā)展。
特別是,為了能夠在AI這個(gè)智能互聯(lián)賦能技術(shù)上領(lǐng)先,英特爾充分發(fā)揮了一家巨頭公司的優(yōu)勢——并購。
超350億美元補(bǔ)充AI芯實(shí)力
2015年到2019年四年間,英特爾在AI芯片領(lǐng)域連續(xù)達(dá)成了5筆重要收購交易,這也是英特爾引領(lǐng)轉(zhuǎn)折性技術(shù)發(fā)展快速且有效地方法。
2015年,英特爾宣布以總價(jià)約為167億美元的價(jià)格收購Altera。Altera是當(dāng)時(shí)全球第二大FPGA公司,其產(chǎn)品主要用于電信和無線通信設(shè)備。
開啟轉(zhuǎn)型的2016年,英特爾就收購Nervana Systems。英特爾希望借助收購提升人工智能產(chǎn)品的開發(fā)能力,并增強(qiáng)英特爾至強(qiáng)(Intel Xeon)及至強(qiáng)融核(Intel Xeon Phi)處理器的深度學(xué)習(xí)性能。這筆交易的細(xì)節(jié)條款官方并未透露,但有內(nèi)部人士表示交易金額至少為3.5億美元。
收購Nervana Systems的一個(gè)月后,英特爾又收購了AI視覺芯片公司Movidius,該公司的低價(jià)、低功耗、高性能的視覺處理器芯片廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、無人機(jī)、VR等產(chǎn)品中,但交易的金額同樣沒有披露。
2017年,英特爾又宣布以153 億美元收購Mobileye,這家以色列的公司是全球領(lǐng)先的計(jì)算及視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、本地化輔助系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)服務(wù)提供商。
時(shí)隔兩年后,去年英特爾再次出手,以20億美元收購Habana Labs,這家總部位于以色列的AI芯片初創(chuàng)公司的Goya云端AI推理處理器已實(shí)現(xiàn)商用,Gaudi云端AI訓(xùn)練處理器也正在為特定超大規(guī)??蛻籼峁悠?。
這5筆總金額超350億美元的收購讓英特爾獲得了FPGA、ASIC這兩類AI芯片,加上英特爾已有的CPU和GPU,英特爾成為了全球唯一一家擁有全類別AI芯片的公司,這種唯一性也正在轉(zhuǎn)為英特爾AI競爭的獨(dú)特優(yōu)勢。
收購Altera兩年后,英特爾發(fā)布了Arria 10 GX 可編程加速,Arria FPGA是一款被廣泛應(yīng)用的產(chǎn)品。2018年4月,英特爾宣布旗下FPGA被正式應(yīng)用于主流數(shù)據(jù)中心OEM廠商中。同年12月,英特爾全球最大的FPGA創(chuàng)新中心落戶中國重慶,目標(biāo)是推動(dòng)中國以及全球FPGA生態(tài)的發(fā)展。2019年11月,英特爾發(fā)布全球最大容量FPGA——Stratix 10 GX 10M,搭載433億個(gè)晶體管,擁有1020萬個(gè)邏輯元件。
從技術(shù)到產(chǎn)品再到應(yīng)用和整個(gè)FPGA生態(tài),英特爾在FPGA領(lǐng)域的實(shí)力已經(jīng)無法忽視。
與此同時(shí),兩筆未知金額的并購讓英特爾在專用AI芯片領(lǐng)域從云端到終端的競爭力也開始展現(xiàn)。2018年8月,英特爾公布了兩款新一代 AI 芯片——Nervana NNP-T 和 Nervana NNP-I。NNP-T主要用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,NNP-I用于大型數(shù)據(jù)中心的推理芯片,根據(jù)英特爾給出的數(shù)據(jù),NNP-I 1000對比英偉達(dá)T4有3.7倍的性能優(yōu)勢。2019年,英特爾宣布NNP-I已經(jīng)交付給Facebook,NNP-T也已經(jīng)在百度的產(chǎn)品中商用。
分享NNP-I和NNP-T已經(jīng)商用好消息的同時(shí),英特爾還發(fā)布了新一代Movidius VPU,代號是Keem Bay,主要面向邊緣端AI市場。據(jù)悉,新一代VPU采用全新的高效能架構(gòu),與上一代VPU相比,其推理性能有10倍提升。
而收購Mobileye更是讓英特爾一舉成為了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的重磅玩家,在被收購前已經(jīng)是ADAS領(lǐng)域重要玩家的Mobileye,在2019年獲得了約30個(gè)主機(jī)廠的高級輔助駕駛的設(shè)計(jì)訂單,其中25%來自中國。CES 2020期間,Mobileye透露新一代產(chǎn)品EyeQ6將在2023年面世,一顆EyeQ6芯片就相當(dāng)于現(xiàn)在的6顆EyeQ5芯片,屆時(shí)一個(gè)EyeQ6芯片就可以實(shí)現(xiàn)所有的robotaxi的運(yùn)行操作了,這讓外界無比期待。
至于收購不久的Habana Labs,其云端AI芯片的落地進(jìn)展就是其實(shí)力最好地說明。
還有需要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn),英特爾本來就擁有非常強(qiáng)大的CPU和GPU。去年發(fā)布的第二代至強(qiáng)處理器,內(nèi)置了機(jī)器學(xué)習(xí)加速(Intel DL Boost)功能,推理性能提升1.4倍,將嵌入式AI性能提升到新的水平。CES 2020上,英特爾又透露了第三代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器訓(xùn)練性能提升將高達(dá)60%。
提升英特爾在AI訓(xùn)練領(lǐng)域競爭力更重磅的產(chǎn)品還有今年將發(fā)布的Xe架構(gòu)獨(dú)立GPU,這是英特爾聚集業(yè)內(nèi)最頂尖專家打造的新產(chǎn)品,今年的發(fā)布將非常值得期待。
因此,作為全球唯一一家擁有CPU、GPU、FPGA、ASIC全類型AI芯片的公司,英特爾的產(chǎn)品覆蓋了訓(xùn)練到推理,云端到終端的全場景,隨著AI落地的推進(jìn),英特爾的AI產(chǎn)品也會迅速滲透到工業(yè),農(nóng)業(yè),能源,交通,互聯(lián)網(wǎng),金融,健康等領(lǐng)域。
但要引領(lǐng)轉(zhuǎn)折性技術(shù)的發(fā)展,仍需要進(jìn)一步挖掘全類型AI芯片的潛力。
軟硬融合釋放AI實(shí)力
AI非常重要的特征,也是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)就是AI算法在不斷迭代,對算力的需求也不斷提升。因此,一方面需要不斷提升AI芯片的算力,并最大化芯片有效算力,另一方面,異構(gòu)的系統(tǒng)的效率以及AI軟硬一體化的程度成為了競爭力的關(guān)鍵所在。
過去,為了能夠提升芯片性能并縮小芯片的體積,需要借助先進(jìn)的半導(dǎo)體制程,把更多的功能集成封裝到一塊芯片上,形成SoC。但隨著芯片功能的增加和體積的增大,芯片設(shè)計(jì)、測試以及制造的難度陡然增加,不僅增加了成本還會拖累產(chǎn)品的上市速度。為此,在水平(2D)層面集成更多芯片實(shí)現(xiàn)性能的提升,3D封裝的概念被提出。
2018年12月,英特爾首次對外展示了邏輯芯片的3D堆疊封裝方案——Foveros,可以在水平布置的芯片上垂直堆疊更多面積更小、功能更簡單的小芯片,提升功能和性能。Foveros大幅度降低成本并加速產(chǎn)品上市的同時(shí),也推動(dòng)了先進(jìn)多芯片封裝(MCP)架構(gòu)的發(fā)展。
但MCP架構(gòu)帶來的更加復(fù)雜的異構(gòu)系統(tǒng),也讓軟件編程復(fù)雜性更高,只有更好地融合,才能最大程度滿足AI的需求,降低AI應(yīng)用的門檻。
英特爾提出的是oneAPI統(tǒng)一編程平臺以及端到端的大數(shù)據(jù)處理+分析平臺。oneAPI能夠?qū)⒂⑻貭柕年P(guān)鍵技術(shù)逐一連接,成為跨架構(gòu)、跨平臺的整體解決方案。也就是說,oneAPI可以簡化AI的開發(fā)過程,而且實(shí)現(xiàn)了跨CPU、GPU、FPGA、ASIC多架構(gòu)的簡化應(yīng)用開發(fā)編程支持,解決了開發(fā)者在不同架構(gòu)開發(fā)需要使用不同的語言、庫和軟件工具進(jìn)行編程的局限,真正意義上放大了AI開發(fā)的價(jià)值。
另外,英特爾統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析和人工智能平臺Analytics Zoo以及BigDL,能夠?yàn)檎麄€(gè)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)過程提供比現(xiàn)有框架更加統(tǒng)一和集成化的支持。
更為重要的是,英特爾在AI上的實(shí)力,已經(jīng)在營收上體現(xiàn)。
英特爾AI 2020可期
2019年,英特爾實(shí)現(xiàn)了35億美元的AI營收。2020年,無論是至強(qiáng)第三代可擴(kuò)展處理器還是Xe架構(gòu)獨(dú)立GPU等硬件能力的提升,還是oneAPI的迭代,都能為英特爾帶來更高的AI營收。
做出這種判斷另一個(gè)重要的依據(jù)在于,挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值將是未來很長一段時(shí)間內(nèi)的關(guān)鍵,并且隨著AI算法的逐步成熟,市場對于AI訓(xùn)練的需求將會以增量為主,對AI推理的需求則會快速增加。
這恰好也是英特爾更加擅長的,強(qiáng)大的CPU本身就更加擅長AI推理,收購帶來的專用AI芯片更是能夠在不同領(lǐng)域發(fā)揮出更大的AI推理優(yōu)勢。與此同時(shí),英特爾在AI訓(xùn)練方面的實(shí)力也將增強(qiáng),透過統(tǒng)一的軟件平臺,英特爾的AI實(shí)力將進(jìn)一步釋放。
巨大的成功從來都不是一蹴而就,從2016年的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn),到眼下的2020年,英特爾將AI內(nèi)置到所有產(chǎn)品中,全線布局AI戰(zhàn)場,以規(guī)?;瘍?yōu)勢和軟硬件協(xié)同創(chuàng)新推進(jìn)AI實(shí)踐,英特爾AI的大時(shí)代也已經(jīng)到來。
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