從云、網(wǎng)絡(luò)到邊緣和PC，英特爾全線布局AI戰(zhàn)場

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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、最新酷睿移動處理器（代號：Tiger Lake）、Xe架構(gòu)獨立圖形顯卡DG1預(yù)覽版，都預(yù)示著，英特爾的AI大時代即將到來。

2016年，轉(zhuǎn)型重要的轉(zhuǎn)折點

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時代。面對這次技術(shù)變革，英特爾顯然不會錯過。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)動云計算和數(shù)以億計的智能互聯(lián)計算設(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)行動的數(shù)據(jù)占比僅約1%。因此，更多地挖掘出數(shù)據(jù)的價值變得至關(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，英特爾推動智能融入計算技術(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)時代的重要節(jié)點，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，英特爾宣布以總價約為167億美元的價格收購Altera。Altera是當(dāng)時全球第二大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的一個月后，英特爾又收購了AI視覺芯片公司Movidius，該公司的低價、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)和自動駕駛系統(tǒng)服務(wù)提供商。

時隔兩年后，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悠贰?/p>

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433億個晶體管，擁有1020萬個邏輯元件。

從技術(shù)到產(chǎn)品再到應(yīng)用和整個FPGA生態(tài)，英特爾在FPGA領(lǐng)域的實力已經(jīng)無法忽視。

與此同時，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，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個主機(jī)廠的高級輔助駕駛的設(shè)計訂單，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，屆時一個EyeQ6芯片就可以實現(xiàn)所有的robotaxi的運行操作了，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)展就是其實力最好地說明。

還有需要強(qiáng)調(diào)的一點，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實力

AI非常重要的特征，也是一個很大的挑戰(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、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，也推動了先進(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，能夠為整個數(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上的實力，已經(jīng)在營收上體現(xiàn)。

英特爾AI 2020可期

2019年，英特爾實現(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重要的依據(jù)在于，挖掘數(shù)據(jù)價值將是未來很長一段時間內(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，英特爾在AI訓(xùn)練方面的實力也將增強(qiáng)，透過統(tǒng)一的軟件平臺，英特爾的AI實力將進(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，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實踐，英特爾AI的大時代也已經(jīng)到來。

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