英特爾在人工智能領域的布局，不僅推出芯片，還專注于軟件開發(fā)！

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）2016年人工智能芯片開始涌現(xiàn)，英偉達率先搶占市場，因為缺乏人工智能生態(tài)，英特爾沒有占據(jù)先機。2017年英特爾大舉進攻人工智能領域，其戰(zhàn)略是為其所有芯片注入人工智能功能。

英特爾十分重視對人工智能芯片的布局。隨著人工智能應用在視覺、語音、推薦系統(tǒng)等方面不斷增長和多樣化，英特爾的目標是提供一套優(yōu)越的人工智能開發(fā)和部署生態(tài)系統(tǒng)。

收購多家公司，推出性能優(yōu)異的人工智能芯片

過去幾年，英特爾陸續(xù)收購多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司，包括以153億美元收購Mobileye，3.5億美元收購Nervana，20億美元收購了Habana Labs。

Mobileye大家都很熟悉，是智能駕駛芯片的主要玩家。Nervana Systems是一家深度學習初創(chuàng)公司，最開始，該公司的業(yè)務是出售專為深度學習任務定制的硬件，后來開始利用自己的硬件提供深度學習云服務。它還發(fā)布有開源深度學習框架Neon。英特爾收購該公司的時候表示，將獲得該公司的軟件、云計算服務和硬件，從而使產(chǎn)品更好地適應人工智能的發(fā)展。

英特爾于2019年宣布收購Habana Labs。該公司成立于2016年，到2019年已經(jīng)推出云端AI訓練芯片Gaudi和云端AI推理芯片Goya。

當時Goya處理器已實現(xiàn)商用，Gaudi處理器正在為特定超大規(guī)?？蛻籼峁悠?，該芯片旨在讓系統(tǒng)實現(xiàn)高效靈活的橫向、縱向擴展。基于Gaudi的大節(jié)點訓練系統(tǒng)的吞吐量預計將增加4倍。據(jù)報道，在ResNet-50模型上，NVIDIA Tesla V100每秒約能處理600張圖片，功耗為300W；而Gaudi每秒可以處理1650張圖片，功耗幾乎是V100的一半。

在收購Habana Labs的時候，英特爾數(shù)據(jù)平臺事業(yè)部執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理孫納頤表示，此次收購將推進英特爾的AI戰(zhàn)略，即從智能邊緣到數(shù)據(jù)中心，為客戶提供適合各種性能需求的解決方案。具體來說，通過高性能訓練處理器系列產(chǎn)品和基于標準的編程環(huán)境，Habana Labs大大增強了英特爾數(shù)據(jù)中心AI產(chǎn)品的實力，以應對不斷變化的AI負載。

今年5月，在Habana Labs技術實力的加持下，英特爾推出了Gaudi2，該芯片由臺積電的7納米工藝制造，運算速度是Habana Labs之前芯片的兩倍。

從展示來看，在ResNet-50模型訓練中，Gaudi2的吞吐量是一代產(chǎn)品的3.2倍，英偉達80GB A100的1.9倍，V100的4.1倍。在其他一些基準測試中，Gaudi和80GB A100之間的差距更加明顯：對于BERT Phase-2訓練吞吐量，Gaudi-2比80GB A100高出2.8倍。

基于與Habana Labs第一代Gaudi相同的體系架構，Gaudi2處理器大幅提高了訓練性能。用戶在云端運行Amazon EC2 DL1實例以及本地運行Supermicro Gaudi訓練服務器時，其性價比比現(xiàn)有GPU解決方案提升了40%。

英特爾在人工智能軟件領域的布局

目前英偉達在人工智能領域占據(jù)絕對的領先地位，而英特爾想要從英偉達手中爭取到更多市場份額還存在挑戰(zhàn)。現(xiàn)如今許多研究人員和企業(yè)已經(jīng)習慣使用英偉達的軟件平臺CUDA，因此除了不斷推出用于AI計算的芯片外，英特爾還表示也在專注于軟件開發(fā)。

英特爾在人工智能領域軟件的布局可以說是全方位的。近日，在“智能算力，AI破局”為主題的2022英特爾AI開發(fā)者大會上，英特爾（中國）有限公司副總裁兼軟件生態(tài)部總經(jīng)理李映博士表示，如今，以無所不在的計算、可編程網(wǎng)絡、云邊基礎架構、人工智能，以及傳感和感知為代表的五大超級技術力量正在推動科技的創(chuàng)新與發(fā)展。其中，人工智能存在于云邊端的每一個結點，正在改變著我們生活的方方面面。

為助力開發(fā)者實現(xiàn)更加精簡的人工智能部署，英特爾長期以來致力于優(yōu)化處理器上開箱即用的框架和軟件開發(fā)工具，且正在構建“軟件定義、芯片增強”的世界。英特爾希望通過開源生態(tài)系統(tǒng)以及英特爾交付的產(chǎn)品，讓開發(fā)者更加便捷地獲得先進的軟件技術。

人工智能的發(fā)展還有很大的探索空間，還有很長的路要走。英特爾公司高級首席工程師、視頻事業(yè)部全球首席技術官、物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)首席技術官張宇博士在2022英特爾AI開發(fā)者大會上表示，目前，邊緣人工智能的應用更多情況下集中在人工智能的推理階段。未來，邊緣人工智能的發(fā)展將沿著邊緣推理、邊緣訓練到自主學習的軌跡進行。

如果用攀登珠穆朗瑪峰來進行類比，實現(xiàn)邊緣訓練意味著我們到達了山腰，而只有完成自主學習，才代表著我們站到了高山之巔。