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電子發燒友網報道（文/李彎彎）2016年人工智能芯片開始涌現，英偉達率先搶占市場，因為缺乏人工智能生態，英特爾沒有占據先機。2017年英特爾大舉進攻人工智能領域，其戰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、推薦系統等方面不斷增長和多樣化，英特爾的目標是提供一套優越的人工智能開發和部署生態系統。

收購多家公司，推出性能優異的人工智能芯片

過去幾年，英特爾陸續收購多家人工智能創業公司，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公司，最開始，該公司的業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，從而使產品更好地適應人工智能的發展。

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處理器已實現商用，Gaudi處理器正在為特定超大規模客戶提供樣品，該芯片旨在讓系統實現高效靈活的橫向、縱向擴展。基于Gaudi的大節點訓練系統的吞吐量預計將增加4倍。據報道，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，英特爾數據平臺事業部執行副總裁兼總經理孫納頤表示，此次收購將推進英特爾的AI戰略，即從智能邊緣到數據中心，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品和基于標準的編程環境，Habana Labs大大增強了英特爾數據中心AI產品的實力，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。現如今許多研究人員和企業已經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。

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開發者大會上，英特爾（中國）有限公司副總裁兼軟件生態部總經理李映博士表示，如今，以無所不在的計算、可編程網絡、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新與發展。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。

為助力開發者實現更加精簡的人工智能部署，英特爾長期以來致力于優化處理器上開箱即用的框架和軟件開發工具，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系統以及英特爾交付的產品，讓開發者更加便捷地獲得先進的軟件技術。

人工智能的發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、視頻事業部全球首席技術官、物聯網事業部中國區首席技術官張宇博士在2022英特爾AI開發者大會上表示，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。