英特尔在人工智能领域的布局，不仅推出芯片，还专注于软件开发！-电子发烧友网

电子发烧友网报道（文/李弯弯）2016年人工智能芯片开始涌现，英伟达率先抢占市场，因为缺乏人工智能生态，英特尔没有占据先机。2017年英特尔大举进攻人工智能领域，其战略是为其所有芯片注入人工智能功能。

英特尔十分重视对人工智能芯片的布局。随着人工智能应用在视觉、语音、推荐系统等方面不断增长和多样化，英特尔的目标是提供一套优越的人工智能开发和部署生态系统。

收购多家公司，推出性能优异的人工智能芯片

过去几年，英特尔陆续收购多家人工智能创业公司，包括以153亿美元收购Mobileye，3.5亿美元收购Nervana，20亿美元收购了Habana Labs。

Mobileye大家都很熟悉，是智能驾驶芯片的主要玩家。Nervana Systems是一家深度学习初创公司，最开始，该公司的业务是出售专为深度学习任务定制的硬件，后来开始利用自己的硬件提供深度学习云服务。它还发布有开源深度学习框架Neon。英特尔收购该公司的时候表示，将获得该公司的软件、云计算服务和硬件，从而使产品更好地适应人工智能的发展。

英特尔于2019年宣布收购Habana Labs。该公司成立于2016年，到2019年已经推出云端AI训练芯片Gaudi和云端AI推理芯片Goya。

当时Goya处理器已实现商用，Gaudi处理器正在为特定超大规模客户提供样品，该芯片旨在让系统实现高效灵活的横向、纵向扩展。基于Gaudi的大节点训练系统的吞吐量预计将增加4倍。据报道，在ResNet-50模型上，NVIDIA Tesla V100每秒约能处理600张图片，功耗为300W；而Gaudi每秒可以处理1650张图片，功耗几乎是V100的一半。

在收购Habana Labs的时候，英特尔数据平台事业部执行副总裁兼总经理孙纳颐表示，此次收购将推进英特尔的AI战略，即从智能边缘到数据中心，为客户提供适合各种性能需求的解决方案。具体来说，通过高性能训练处理器系列产品和基于标准的编程环境，Habana Labs大大增强了英特尔数据中心AI产品的实力，以应对不断变化的AI负载。

今年5月，在Habana Labs技术实力的加持下，英特尔推出了Gaudi2，该芯片由台积电的7纳米工艺制造，运算速度是Habana Labs之前芯片的两倍。

从展示来看，在ResNet-50模型训练中，Gaudi2的吞吐量是一代产品的3.2倍，英伟达 80GB A100的1.9倍，V100的4.1倍。在其他一些基准测试中，Gaudi和80GB A100之间的差距更加明显：对于BERT Phase-2训练吞吐量，Gaudi-2比80GB A100高出 2.8 倍。

基于与Habana Labs第一代Gaudi相同的体系架构，Gaudi2处理器大幅提高了训练性能。用户在云端运行 Amazon EC2 DL1 实例以及本地运行 Supermicro Gaudi 训练服务器时，其性价比比现有 GPU 解决方案提升了40%。

英特尔在人工智能软件领域的布局

目前英伟达在人工智能领域占据绝对的领先地位，而英特尔想要从英伟达手中争取到更多市场份额还存在挑战。现如今许多研究人员和企业已经习惯使用英伟达的软件平台CUDA，因此除了不断推出用于AI计算的芯片外，英特尔还表示也在专注于软件开发。

英特尔在人工智能领域软件的布局可以说是全方位的。近日，在“智能算力，AI破局”为主题的2022英特尔AI开发者大会上，英特尔（中国）有限公司副总裁兼软件生态部总经理李映博士表示，如今，以无所不在的计算、可编程网络、云边基础架构、人工智能，以及传感和感知为代表的五大超级技术力量正在推动科技的创新与发展。其中，人工智能存在于云边端的每一个结点，正在改变着我们生活的方方面面。

为助力开发者实现更加精简的人工智能部署，英特尔长期以来致力于优化处理器上开箱即用的框架和软件开发工具，且正在构建“软件定义、芯片增强”的世界。英特尔希望通过开源生态系统以及英特尔交付的产品，让开发者更加便捷地获得先进的软件技术。

人工智能的发展还有很大的探索空间，还有很长的路要走。英特尔公司高级首席工程师、视频事业部全球首席技术官、物联网事业部中国区首席技术官张宇博士在2022英特尔AI开发者大会上表示，目前，边缘人工智能的应用更多情况下集中在人工智能的推理阶段。未来，边缘人工智能的发展将沿着边缘推理、边缘训练到自主学习的轨迹进行。

如果用攀登珠穆朗玛峰来进行类比，实现边缘训练意味着我们到达了山腰，而只有完成自主学习，才代表着我们站到了高山之巅。