英特爾高管談人工智慧市場:現在就宣布獲勝者還為時過早

界面新聞 發佈 2022-07-06T01:06:45.363995+00:00

她認為,就AI的採用情況而言,行業仍處於起步階段,現在就宣布獲勝者或者說行業已經發生轉型還為時過早,英特爾在推動當前和未來AI轉型方面處於最前沿。

記者 | 彭新

編輯 |

「客戶需要處理的數據量越來越大,算力不斷增加,我們將抓住這一機遇,」6月29日,英特爾公司執行副總裁、數據中心與人工智慧事業部總經理Sandra Rivera告訴界面新聞記者等稱,英特爾將充分利用自身實力,基於至強系列晶片來服務數據中心客戶。她認為,就AI的採用情況而言,行業仍處於起步階段,現在就宣布獲勝者或者說行業已經發生轉型還為時過早,英特爾在推動當前和未來AI轉型方面處於最前沿。

「無論是內嵌的軟體還是整體生態系統的建立,我們將通過降低准入壁壘等措施,幫助我們的客戶實現較高行業增長。」Sandra Rivera說,目前,英特爾仍是世界上最大的綜合性晶片廠商,旗下晶片產品布局廣泛,囊括CPU、GPU、AI晶片、FPGA等產品,英特爾將自身定位為以數據為中心的科技公司,為數據的收集、傳輸和處理提供端到端的整體解決方案。

至今,英特爾仍是「摩爾定律」的主要踐行者和擁護者。「摩爾定律」由英特爾創始人之一戈登·摩爾提出,指在價格不變的情況下,集成電路上可容納的元器件數目將每隔18-24個月增加一倍,性能也將提升一倍。不過,現階段這一翻倍速度已經延長。

近年來,除在架構、製程上挖掘晶片性能潛力外,英特爾對外強調晶片「異構」理念,CPU以外,GPU、FPGA等處理器在數據中心中存在一席之地,分擔算力。

「在至強處理器平台之外,我們還有一系列其他的硬體以及加速器等等的組合,以充分去應對異構數據,包括FPGA(可編程晶片)、基於FPGA的Agilex,以及我們的AI加速器Habana Gaudi2,另外還有eASIC,還有我們的IPU基礎設施處理器等,此外我們還有GPU產品組合。」Sandra Rivera表示,基於同一軟體棧的基礎,客戶可以去方便地管理IT基礎設施。

當然,在英特爾設想下,無論是哪種特定晶片,仍是以至強CPU為中心,CPU擅長通用計算,是個人電腦(PC)以及伺服器的「大腦」,「大腦」業務是否集中穩定,關係到英特爾整體是否運轉流暢。

應對競爭對手挑戰和市場趨勢變化,英特爾從組織架構、產品路線圖和市場策略等方面做出了一系列調整。2021年6月,英特爾調整組織架構,原數據平台事業部重組為數據中心和人工智慧部(DCAI)、網絡和邊緣事業部(NEX)兩大板塊,同時新設加速計算系統和圖形事業部(AXG)。迄今,英特爾業務板塊調整為CCG(PC業務)、DCAI、NEX、AXG、IFS和Mobileye六大板塊。

4月28日,英特爾首次以新組織架構披露一季度業績,當季營收184億美元。其中DCAI部門實現營收60.34億美元,同比提升22%;運營利潤為16.86億美元,同比持平。英特爾稱,新工藝占比的提升以及新工廠的啟動,外加研發和產品路線的相關投資增加,抵消了部分增長。

實際上,由Sandra Rivera分管的DCAI部門是英特爾最受重視的業務。其中,數據中心業務是代表英特爾未來定位的基礎業務,主要出售基於伺服器的晶片和模組;AI、FPGA等新興業務部門則代表英特爾在新賽道上的新業務,它基於數據中心業務,但又覆蓋了數位化應用市場。

新架構中,AI的重要性被前所未有地提高,反映了這一計算類型在數據中心的重要程度。

2013年,人工智慧的興起使這一領域成為熱門,AI應用頻出,涉及圖像識別、內容推薦、自動駕駛等。英偉達憑藉GPU在AI數據處理的優勢一騎絕塵,谷歌、亞馬遜、阿里等大型網際網路公司或雲計算公司紛紛自研AI晶片,至今熱度不退。

深度學習可分為兩個階段,首先導入大量數據,對模型進行訓練,整個過程可能耗時數天或數周;之後是訓練出的模型在實際場景中做出推斷。

在英特爾看來,AI是一個多角度、多層次的工作負載,這也意味著多種市場機會:首先是數據的導入,客戶往往會選擇至強CPU,隨即是模型訓練,帶有AI功能的CPU、以及AI晶片可以勝任這一過程。

在最後的推斷和部署上,這是英特爾在AI處理領域的傳統優勢領域——三分之二的人工智慧推理是在至強平台上進行。她以寧德時代舉例稱,藉助至強CPU的AI推理能力,寧德時代完善了對動力電池的缺陷檢測功能。

另外,在2019年底英特爾以20億元收購了以色列AI晶片公司Habana Labs,被認為有能力在AI能力上挑戰英偉達,該公司不僅能夠生產專門用於訓練AI模型的晶片,還有基於AI模型推理的產品。

在Sandra Rivera所在的DCAI部門外,同期的加速計算系統和圖形事業部(AXG)也被寄予厚望,後者推出的圖形處理器(GPU)產品正陸續進入市場,欲與英偉達展開新一輪的較量。英偉達的GPU最初是為電腦遊戲而開發,隨後被運用於AI計算當中。「如果用戶需要圖形方面的能力和一定的AI能力,也可以使用GPU。」她說。

硬體產品組合外,如何從軟體端提升效能,也是英特爾近年工作的重點。「在摩爾定律之外,我們主要增加的價值來自於軟體,軟體可以是一個加成的乘數,基於我們在這些流程節點上的創新基礎上來進行加成。」Sandra Rivera說。

例如,英特爾為客戶提供軟體開發工具,使客戶既能夠使用通用AI晶片處理工作,也可以將部分任務交給擅長圖像識別或其他工作的專業晶片。即使在同一晶片內部,客戶也可藉助軟體將工作負載分配至性能更強的計算核心,或是功耗更低的能效核心。

「從整個人工智慧流程來看,無論是數據的導入、訓練、推理,到最後的部署都存在著大量的市場機會,而英特爾擁有完全的能力,已經做好了充分準備去利用這些機會。」Sandra Rivera強調。

不過,英特爾布局人工智慧的戰略面臨現有巨頭的實際挑戰,除了英偉達,谷歌甚至AMD都在布局人工智慧,不斷改進晶片技術:AMD在完成收購了FPGA公司賽靈思後,在AI領域有了更完善的產品組合,AMD CEO蘇姿豐對外公開稱,人工智慧是公司最大的增長機會,也是未來幾年最大的增長機會,並計劃AMD在未來三到四年成為數據中心的首選合作夥伴。

關鍵字: