AI芯片已經成為人工智能邁向下一階段的標志性戰場，各路玩家爭先入局，芯片巨頭英特爾也有大動作。7月3日，英特爾公司副總裁Naveen Rao透露，兩款面向推理和訓練的Nervana神經網絡處理器，將在今年年底發布。在邁向AI 2.0的道路上，只有打造完善生態的公司才能最終迎來黎明。

AI芯片正成為人工智能邁向下一階段的標志性新戰場，涌入無數玩家。

這背后是強勁的市場需求，從AlexNet到AlphaGo Zero，算法對算力的需求提升了300,000多倍。

無論是科技巨頭還是初創公司都紛紛入局，并根據自有優勢，制定不同的發展路線，正所謂各有各的玩法。

事實上，人工智能的發展仍屬于較早期時代，隨著技術的成熟，未來將掀起一輪規模巨大的計算技術新浪潮。而迎來勝利之前，擁有更全面的能力、打造更完善生態的廠商才更有希望看到第一道曙光。

在AI這個絕不能輸的戰場，AI芯片位置舉足輕重，但一個頂尖半導體巨頭需要考慮的絕不只有硬件。

7月3日，在北京舉辦的百度AI開發者大會上，英特爾公司副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao在演講與采訪中講述了英特爾在AI戰場的核心戰略：

關于AI芯片，英特爾將趕在年底推出兩款最新AI芯片——神經網絡推理處理器和神經網絡訓練處理器；

在整體戰略方面，英特爾在專注硬件、軟件和生態系統，未來將持續加大軟件投入，并提供打通芯片之間，包括芯片和軟件之間的用戶解決方案。

而對于近年來涌現的“AI造芯”熱潮，曾擔任初創公司首席執行官的Naveen Rao直言：這確實反映了AI計算方面的需求高漲，但并不是每一個廠家最后都能活下來。

邁向AI 2.0：趕在2019年底推出兩款神經網絡處理器，AI芯片研發已見曙光

2019年年底，無論是針對推理還是訓練，英特爾都將推出自家的神經網絡處理器。

先來看下神經網絡訓練處理器。

在2019年百度AI開發者大會上，英特爾公司副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao以“面對未來異構計算的世界，攜手同心讓AI無處不在”為主題進行了演講，并宣布英特爾正與百度合作開發英特爾? Nervana?神經網絡訓練處理器（NNP-T）。這一合作包括全新定制化加速器，以實現極速訓練深度學習模型的目的。

英特爾公司副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao

2016年，英特爾收購Nervana System——一家專注于人工智能解決方案的初創企業，這被外界看作是英特爾全面擁抱人工智能的重要節點。

該神經網絡訓練處理器實際上也是在三年前收購Nervana之后，目前向市場上推出的第一款實際應用的產品。

同時，有著“CPU王者”之稱的英特爾也圍繞Nervana芯片計劃構建完整的產品線計劃。

Naveen透露，過去兩年時間里，英特爾繼續轉型步伐，從最開始做CPU，到后來會有GPU和加速器，用于異構計算，如今還有面向推理和訓練的NNP（神經網絡處理器），以及專用的顯卡。

同時，面對越來越多的玩家涌入，英特爾自然不會忽視AI推理專用芯片的重要性。Naveen表示：推理領域需求非常強勁，并且客戶的類型也是多種多樣的。在今年年底的時候，英特爾也會發布面向推理的神經網絡處理器。此外，英特爾正在諸如量子計算、神經擬態計算等一些前沿的領域當中持續進行研發投入。

可以說這款神經網絡訓練處理器的推出對英特爾來講意義非凡，頗有三年鑄一劍的意味。而在這三年里，AI正在邁向新階段，如今已經到了一個新時機。

隨著AI技術真正實現全面普及，AI計算必將進一步走向異構。英特爾認為，AI不能只靠一塊芯片來提供，而是要通過多種選擇方案來實現。而英特爾全面的產品組合已經在為其做好準備。

Naveen Rao在大會上表示，接下來幾年AI模型的復雜程度將會爆炸性增長，也會出現大量深度學習運算的需求。

來個小劇透，Naveen對新智元透露稱，Nervana?神經網絡訓練處理器的內測效果非常不錯，但具體參數將于今年年底給大家分享。

AI造芯潮涌現，但不是所有廠商都能看到黎明

由于AI計算方面的需求強勁且高漲，AI芯片的賽道愈發擁擠，其中包括大批井噴式爆發的AI芯片初創公司涌入。

這是創新的必然結果。

Naveen也表示，英特爾非常樂見市場當中有多種多樣不同的解決方案推出來。但不是每個廠商都能活下來，有些會在市場當中勝出，有些可能就不那么幸運了。

在此前接受新智元采訪時，Naveen 就曾坦言：“要做出能夠大規模商用的芯片，靠初創芯片公司100%不行。”

Naveen就曾是初創公司Nervana首席執行官兼聯合創始人，隨著英特爾收購Nervana，作為計算機架構師和神經科學家的Naveen也隨即加入英特爾。

的確，現在確實是“計算機體系結構的黃金時代”，也有不少炒作，但計算機架構不是那么簡單的事情。芯片的技術周期很長，也極少能用一代就取得成功，需要不斷的迭代，這期間芯片的架構可能過時，或者有競爭對手出現。

做芯片是非常難的一件事情——你或許真的能設計出一款能解決一切問題的超級芯片，但要將這款芯片制造出來，需要付出大量的努力，而就算芯片真的做出來了，成功也不僅僅是靠處理器，還有生態系統和商業模式要考慮，要在百億臺處理器規模的數據中心無差錯的使用，價格要能讓客戶用得起。

Naveen此次也表示：決定小公司的成敗有很多細小的因素，比如軟件方面，比如生態系統方面，比如這些公司能多大程度地為他們自己的ODM或者OEM的廠商進行賦能，也會決定他們的成敗。全棧能力、完善的生態系統是決定最終勝利的重要因素。

Naveen Rao：如今與軟件有關的工作已占六至七成，未來比例還會增加

軟硬件協同創新已經成為AI時代英特爾的利器——比以往更強調軟件的作用。在英特爾看來，軟件對于AI應用的重要性與硬件相比其實有過之而無不及。

AI并非單一的工作負載，而是一種廣泛的、能夠強化所有應用性能的強大能力，無論這些應用是運行在手機上還是大規模數據中心內。然而，手機、數據中心以及兩者間的所有設施都對性能和功耗有著不同的要求，因此單是AI硬件無法滿足一切需求。

Naveen表示目前其工作中和軟件有關的部分會占六到七成，以后可能會更多。

在提供卓越硬件選擇的同時，英特爾也強調要通過軟件來最大化釋放硬件的性能。

例如在此次與百度的合作當中，英特爾主要貢獻的是全新的面向神經網絡處理的架構，同時因為英特爾在軟件方面也有所建樹，使得整個生態系統相關方合作伙伴可以在英特爾的架構之上開展他們的工作。

從2016年起，英特爾便一直針對英特爾至強?可擴展處理器優化百度飛槳（PaddlePaddle*）深度學習框架。如今，通過為百度飛槳優化NNP-T，雙方能夠為數據科學家提供更多的硬件選擇。

Naveen在采訪時也談到了在“軟硬兼施”的道路上，英特爾還有哪些環節需要完善：

首先，在整個業界中軟件也是在不斷的開發和完善的過程當中，在軟件方面英特爾會參與進來，逐步加深影響力，其中包括一些定義的工作，可以讓后續開發者的開發工作更加簡化。

第二，整體面臨一個新的范式和趨勢，英特爾會看到未來將會是很多的芯片互相連接在一起，作為一個整體來運作。這就意味著英特爾首先需要規模化，進行向上、向外的拓展；其次要確保這個是比較容易進行部署的，并且當它真正跑起來的時候，在數據中心是要加以管理的，基于這個全新的動態和范式，英特爾需要繼續深入研究。

第三，還有一個連接的就是與芯片有關的軟件，由于芯片彼此之間也存在競爭關系，那么如何通過軟件來將這些芯片的競爭關系自動化的、深入的加以管理，也是英特爾接下來要做的工作。

而英特爾軟件項目 “One API”正是解決前面說到的多個芯片并存加以自動化智能管理解決方案的一部分。

One API支持直接編程和API編程，并將提供統一的語言和庫，可以在包括CPU、GPU、FPGA和AI加速器等不同硬件上，提供完整的本地代碼性能。

從本質上看，One API實際是對GPU、CPU、NNP神經網絡等多種處理器統一和簡化的一種抽樣化的模式。

全面的硬件選擇，重視合作與市場需求，同時擁有軟件的加持，會讓英特爾在AI這個絕不能輸的戰場上走得更遠。