英偉達(dá)和英特爾的競爭在AI時(shí)代變得更為直白。英偉達(dá)在AI訓(xùn)練領(lǐng)域具有絕對優(yōu)勢，英特爾保持著在芯片架構(gòu)上提供完整解決方案的優(yōu)勢的同時(shí)，向英偉達(dá)GPU大本營發(fā)起挑戰(zhàn)，并在AI推理領(lǐng)域建立起了自己的優(yōu)勢。

號角再次吹響

過去幾年，由于趕上了深度學(xué)習(xí)的東風(fēng)，英偉達(dá)通用圖形處理單元扶搖直上，把2015年還是20美元的股價(jià)提高到了2018年10月292美元的高點(diǎn)，一躍成為AI領(lǐng)域第一股。其火箭般的漲勢讓半導(dǎo)體巨頭英特爾坐不住了，意圖通過收購?fù)黄谱陨硐拗疲厮苁袌霭鎴D。二者的競爭在2019年變得更為直白和更加激烈。

我們知道，圖形和視覺處理領(lǐng)域是英偉達(dá)的傳統(tǒng)強(qiáng)項(xiàng)。英特爾近期展示了兩款分別面向AI訓(xùn)練和推理的Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP），以及下一代Movidius視覺處理單元（VPU），就是在向英偉達(dá)宣戰(zhàn)。

其中，兩款Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器包括面向訓(xùn)練的NNP-T1000和面向推理的NNP-I1000。這兩顆芯片都是專為云端環(huán)境定制的ASIC（特殊應(yīng)用集成電路）芯片，可以并接多個(gè)芯片，加速AI模型的開發(fā)。會(huì)上，英特爾宣告兩款芯片正式開始商用交付，為百度、Facebook等人工智能客戶定制開發(fā)產(chǎn)品。英特爾還特地強(qiáng)調(diào)了為AI和機(jī)器學(xué)習(xí)“專門制造”芯片的重要性，暗示其產(chǎn)品對英偉達(dá)GPU產(chǎn)品的優(yōu)勢。

對于下一代Movidius VPU，該芯片旨在為低功率設(shè)備中的AI圖像和視頻處理系統(tǒng)提供動(dòng)力，面向開發(fā)電腦機(jī)器人視覺相關(guān)用途，例如依靠機(jī)器學(xué)習(xí)來繞過障礙物的無人機(jī)和無人駕駛汽車等。會(huì)上，英特爾也非常自信地將其和英偉達(dá)的產(chǎn)品做出比較，據(jù)說這款代號為Keem Bay的VPU能提供的算力是英偉達(dá)Xavier芯片的4倍，在充分利用的情況下，該芯片可幫客戶獲得50%的額外性能。并且這款新一代的視覺處理單元將于2020年上半年上市。

目前，在更考驗(yàn)計(jì)算力的AI訓(xùn)練市場，英偉達(dá)更具優(yōu)勢，其數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)也在不斷增長。不過，英特爾表示，其基于AI解決方案的產(chǎn)品組合得到進(jìn)一步強(qiáng)化，今年會(huì)創(chuàng)造超過35億美元的營收。目前在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，憑借CPU市場優(yōu)勢，其已贏下了AI推理市場，因?yàn)槎鄶?shù)云端推理都是由至強(qiáng)CPU完成的。

在傳統(tǒng)芯片架構(gòu)上，英特爾仍然是可以提供最完整解決方案的公司，而在GPU領(lǐng)域，英特爾也將向英偉達(dá)發(fā)起挑戰(zhàn)。CPU是AI的基礎(chǔ)所在，絕大多數(shù)的企業(yè)已經(jīng)在現(xiàn)有的架構(gòu)基礎(chǔ)上，通過軟件來部署AI的應(yīng)用。

無論是硬件還是軟件，無論是云端還是終端，無論是訓(xùn)練還是推理，英偉達(dá)和英特爾都是你追我趕，步步緊逼，忙得不亦樂乎。

馬拉松式較量

英偉達(dá)一出手，就是一場豪賭。據(jù)媒體報(bào)道，在Mellanox的競購比賽中，英特爾曾經(jīng)預(yù)備了60億美元的資金，但最終還是被英偉達(dá)的69億美元高價(jià)擊敗。

作為一家以高性能運(yùn)算和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)聞名的公司，Mellanox的產(chǎn)品與技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了全球大量的高性能計(jì)算機(jī)和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，包括中國“神州·太湖之光”在內(nèi)的全球最快的三臺超級計(jì)算機(jī)，都使用了Mellanox的無線寬帶互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

如果放到“雙英”的大戰(zhàn)背景下，拿下Mellanox則意味著英偉達(dá)在數(shù)據(jù)中心的戰(zhàn)局中獲得了一枚關(guān)鍵棋子，在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域?qū)幍礁嘣捳Z權(quán)。

當(dāng)然數(shù)據(jù)紅利的挖掘，不僅僅在于數(shù)據(jù)中心本身，還需要許多關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng)新與突破，比如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛、5G等。這就更增加了這場數(shù)據(jù)紅利大戰(zhàn)的延伸性和復(fù)雜性。

以此對比來看，“雙英”大戰(zhàn)將會(huì)是一場馬拉松式的較量。

英特爾的優(yōu)勢在于研制一體、業(yè)務(wù)布局全面。英特爾的優(yōu)勢是端到端，全面布局設(shè)備端、邊緣端和云端，未來要做“全能冠軍”。

此外，英特爾的生態(tài)圈構(gòu)建也行動(dòng)較早、聲勢較大。比如，英特爾合作建設(shè)了FPGA中國創(chuàng)新中心，聯(lián)合發(fā)起了成立開放數(shù)據(jù)中心聯(lián)盟、CXL開放合作聯(lián)盟、邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等。

但英偉達(dá)也在這些層面下了不少功夫，比如在GTC上，黃仁勛特意在AI工作流程中把機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)中心等與GPU加速深度學(xué)習(xí)一起，納入了英偉達(dá)的“AI定義域”。

這意味著，英偉達(dá)將逐漸調(diào)整過度倚重GPU的AI戰(zhàn)略，將產(chǎn)業(yè)布局?jǐn)U展至AI產(chǎn)業(yè)各個(gè)鏈條。這與英特爾的“全能冠軍”思路頗為相似。

在擴(kuò)展生態(tài)圈伙伴上，英偉達(dá)則采取了不同的策略。比如，基于最新發(fā)布的推理服務(wù)器芯片T4，與亞馬遜云AWS、阿里云達(dá)成合作。

有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，英偉達(dá)本身在GPU領(lǐng)域?qū)嵙?qiáng)大難以替代，這種基于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展生態(tài)圈的策略，相比通過協(xié)議建立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟或以設(shè)立人才計(jì)劃資金池，要更為穩(wěn)固，成本也更低。

就目前而言，比賽才剛剛開始，“雙英”都有自己的競爭優(yōu)勢，最終誰能勝出還無法下定論，不過對于人工智能領(lǐng)域的其他玩家來說，“雙英”大戰(zhàn)未必是壞事，或許這也會(huì)是加速技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展的新契機(jī)。

AI已成重要業(yè)務(wù)，持續(xù)強(qiáng)化至強(qiáng)AI推理性能

如今，在深度學(xué)習(xí)的推理和應(yīng)用方面，都需要十分復(fù)雜的數(shù)據(jù)、模型與技術(shù)。

而英特爾的至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器作為面向業(yè)界大部分企業(yè)和組織的重要平臺，已然成為英特爾在推進(jìn)AI業(yè)務(wù)發(fā)展的重量級產(chǎn)品。

因此，英特爾也將繼續(xù)通過矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令（VNNI）和深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)（DL Boost）等功能優(yōu)化并改進(jìn)該平臺，以在數(shù)據(jù)中心和邊緣部署中進(jìn)一步提升它的AI推理性能。

在Naveen Rao看來，隨著人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，現(xiàn)有的計(jì)算硬件和內(nèi)存都將在未來達(dá)到臨界點(diǎn)，同時(shí)專用型硬件的重要性也愈加明顯。

因此，對英特爾來說，利用AI技術(shù)來提升業(yè)務(wù)成果，需要進(jìn)一步推出涵蓋硬件和軟件的多種技術(shù)組合。