英特爾打算如何贏得AI處理器大戰

創造最佳人工智能芯片的斗爭正在進行中。英特爾正在從中央處理器(CPU)或主宰數據中心市場的Xeon微處理器制造商的角度來應對這一挑戰。競爭對手Nvidia正在攻擊其作為圖形處理器(GPU)制造商的地位，兩家公司正致力于開發能夠處理基礎AI處理的解決方案。

Nvidia的GPU已經占據了深度學習神經網絡解決方案市場的很大一部分，例如圖像識別 - 這是過去五年中人工智能的最大突破之一。但英特爾試圖通過收購Nervana，Mobileye和Movidius等公司來定位自己。當英特爾在2016年以3.5億美元收購Nervana時，它還收購了Nervana首席執行官Naveen Rao。

Rao擁有計算機架構師和神經科學家的背景，現任英特爾人工智能產品部副總裁兼總經理。本周，他在英特爾宣布其Xeon CPU 在2017年產生了10億美元的收入 用于人工智能應用程序的活動中發表了講話。Rao認為，到2022年，AI芯片的整體市場收入將達到80億至100億美元。

為實現這一目標，英特爾可能不得不從頭開始構建AI芯片 - 并擊敗Nvidia和其他初創公司。我本周在加利福尼亞州圣克拉拉舉行的英特爾數據中心創新峰會上與Rao討論了此次競賽。

VentureBeat：有一些有趣的數字。Xeon的十億美元數字有趣，而總計為1300億美元。這是一個開始。

Naveen Rao：在創業領域，這是巨大的。你突然間成了一家價值200億美元的公司。這是市場的開始。人工智能才剛剛開始。這是現在第二局的頂部。我們還有很長的路要走。

VentureBeat：您的策略似乎涵蓋了AI芯片需要被構建為AI芯片的概念，而不是CPU或GPU。

饒：在某種程度上，是的。

VentureBeat：在多大程度上這是真的，你必須從頭開始為AI做些什么?

Rao：我會從競爭對手那里給你一個很好的例子。他們幾乎完成了這一點。他們拿走了他們的GPU，然后他們選擇了一個張量核心，這完全是一個人工智能的東西。你可以把它想象成，他們的生態系統是GPU，所以他們把這個其他東西卡在了死亡上。與我們所做的相反 - 我們的生態系統就是整個計算機。這是CPU。我們將這些功能構建到這種加速器中。這對他們的戰略有利，但它沒有利用GPU。它正在為這個問題從頭開始構建一些東西。

我認為已經有證據證明這一點。但話雖如此，我們正在發展CPU。這有一個進化的弧線，因為它支持許多不同的應用程序。它支持我們在CPU上的數據中心所喜愛的規模。我們要小心我們的工作方式。我們必須確保我們能夠在當今重要的所有工作負載上保持領先地位，然后添加對未來工作負載非常重要的新功能。我們理解明天的工作負載的方式是構建加速器 - 這實際上是矛的尖端 - 找出哪些功能有意義回到主機。

VentureBeat：Nvidia會回來說：“你們只是在做一些事情來做更好的圖像識別”?你是否還覺得我們正處于為現有事物添加額外內容的這個階段?之后會發生什么?

Rao：接下來要了解如何有效地為計算機附近的AI工作負載移動數據。這就是波峰線一直以來的意義。我們如何有效地做到這一點并實現最佳性能?你今天在GPU中看到了它。利用率極低，因為他們沒有采用整體方法。

對他們來說，這是一個很好的策略，因為他們正在利用他們的平臺來實現目標。這是正確的做法。同樣，我們已經看到推理是在數據中心擴展循環次數的非常快的途徑。鑒于Xeon在數據中心的地位，我們自然會添加這些功能。工作量組合隨時間而變化。這在五年前并不存在。正如我們所說，現在已經達到十億美元。在大型數據中心市場(約2000億美元)的背景下，這個市場很小。但它正處于一個非常迅速的擴張軌道上。