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更讓業(yè)內(nèi)擔(dān)心的是，在日前英偉達(dá)主辦的GTC 2017上，英偉達(dá)宣布GTC參加人數(shù)在五年內(nèi)上升了三倍，今年達(dá)到7000人，GPU開發(fā)者增長(zhǎng)了11倍達(dá)到50多萬，CUDA驅(qū)動(dòng)程序和SDK的下載量也超過了百萬。
此外，英偉達(dá)還推出GPU云平臺(tái)和開源Xavier DLA，我們看到的是英偉達(dá)不僅在GPU本身，而是以此為基礎(chǔ)正在打造以滿足AI需求的未來數(shù)據(jù)中心的新生態(tài)，這才是讓英特爾細(xì)思極恐之處，畢竟在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心和云服務(wù)市場(chǎng)，英特爾除了CPU外，最大的護(hù)城河也是其建立的圍繞x86 CPU的生態(tài)。
針對(duì)上述云服務(wù)和數(shù)據(jù)中心提供商基于自身和提供具有AI功能業(yè)務(wù)需求的轉(zhuǎn)變及英偉達(dá)的快速發(fā)展，英特爾并非沒有意識(shí)和動(dòng)作，但與英偉達(dá)早在2011年左右就開始AI芯片的研究和布局不同，后知后覺的英特爾采用的是“買賣賣”的并購(gòu)方式，去年5月，收購(gòu)計(jì)算視覺軟件公司Itseez;6月收購(gòu)FPGA制造商Altera;，8月收購(gòu)深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Nervana Systems;9月收購(gòu)機(jī)器視覺初創(chuàng)公司Movidius等一系列集中爆發(fā)的并購(gòu)近乎都與所謂的AI有關(guān)。
從理論上講，英特爾并購(gòu)的上述企業(yè)在AI芯片方面都具有自己的優(yōu)勢(shì)，例如雖然GPU相比CPU有一定的優(yōu)勢(shì)，但與Altera的FPGA相比依然遜色不少(有研究人員測(cè)試，相比GPU，F(xiàn)PGA的架構(gòu)更靈活，單位能耗下性能更強(qiáng))，深度學(xué)習(xí)算法在FPGA上能夠更快、更有效地運(yùn)行，而且功耗也能做到更低;Nervana Systems研究的深度學(xué)習(xí)芯片具有性價(jià)比高于GPU，處理速度是 GPU 的10倍等特點(diǎn)。
對(duì)于英特爾上述在AI芯片的種種布局，黃仁勛則代表英偉達(dá)表示質(zhì)疑：如果說至強(qiáng)融核(Xeon Phi)處理器(英特爾去年發(fā)布的所謂AI服務(wù)器芯片，并因此引發(fā)過與英偉達(dá)GPU相比，誰優(yōu)誰劣的評(píng)測(cè)口水戰(zhàn))對(duì)于AI非常適用，那為什么要收購(gòu)Altera?
既然買了Altera，Altera又非常適合AI的話，為什么要買Nervada Systems?如果Nervada Systems才是真正的AI方面的技術(shù)，要進(jìn)行開發(fā)和產(chǎn)品推出的話，那至強(qiáng)融核協(xié)處理器又怎么辦?如果說這三個(gè)都適合AI，那是不是意味著至強(qiáng)融核協(xié)處理器就不適合AI呢?
盡管上述言論不排除黃仁勛偏袒自家AI芯片之嫌，但也間接說明英特爾目前在AI芯片尚處在選擇路徑和整合的階段而行動(dòng)緩慢，尚需最終的產(chǎn)品和市場(chǎng)來證明。但就目前看，英偉達(dá)GPU是惟一實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用方案，且經(jīng)過了市場(chǎng)的檢驗(yàn)，這也解釋了為何同是利潤(rùn)增長(zhǎng)，但英偉達(dá)股價(jià)暴漲，而英特爾股價(jià)下跌背后真正的原因。（來源：鈦媒體） 共2頁(yè) 上一頁(yè) [1] [2] 搜索更多: 英偉達(dá) |
