Inte如何在AI市场与NVIDIA竞争.doc

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1、Inte如何在AI市场与NVIDIA竞争　　Intel在其人工智能开发者大会（AIDevCon2018）上介绍了在AI芯片研发上的新进展，其副总裁、AI事业部（AIPG）负责人NaveenRao主持会议，可以看出它对AI的看重，NaveenRao表示其第一个商用神经网络处理器产品英特尔NervanaNNP-L1000（代号SpringCrest）计划在2019年发布，并预计较上一代的NervanaNNP-L1000提高2~3倍的性能。　　　　Intel再一次向外界描绘了自己的AI芯片在性能方面的强大，不过笔者认为对于它来说当

2、下最重要的显然是如何与自身的优势相结合与NVIDIA竞争，面对后者在AI市场持续攻城略地，Intel这样的进度显然过于缓慢了。　　Intel在AI市场拥有的优势　　一般来说，CPU和GPU都能为神经训练提供算力，不过目前业界普遍认为GPU在神经训练方面更有优势，现实也是如此，全球的神经训练网络大多都基于NVIDIA的GPU搭建，在AI领域所拥有的优势正让各界对NVIDIA高度看好推动其股价持续上涨。　　Intel当下所拥有的优势主要是服务器芯片，当下全球有约97%的服务器芯片市场份额为Intel所占有，基本上所有的数据中心都

3、基于Intel的服务器芯片搭建，而数据正是神经训练的原料，也正因此各有志于在AI领域有所作为的都极力建立自己的数据库以求在AI大爆发的时候获得一席之地。　　Intel也正因此一直都宣称自己的人工智能领域依然占据优势，然而其也认识到CPU在神经训练方面的低效，也正因此收购NervanaSystems了开发神经训练网络芯片以弥补自己的CPU在神经训练方面的弱点，从而与服务器芯片形成互补，已压制NVIDIA在人工智能领域的不断跃进。　　NVIDIA给Intel带来的威胁　　NVIDIA在人工智能领域无疑已占据足够的优势，不过很显然

4、它的野心可不止于此，它正对Intel占据优势的服务器芯片市场虎视眈眈，而且它同样认识到数据的重要性，因此一直都意欲在服务器芯片市场取得突破。　　NVIDIA发布的今年一季度业绩显示，其服务器业务的营收达到6.69亿美元，同比增长80.3%；作为对比，2016年其服务器业务营收仅为8.3亿美元，这无不显示出其服务器业务所拥有的巨大潜力，这对当下在该行业占据优势的Intel可是实实在在的威胁。　　NVIDIA为了弥补自己在CPU方面的弱势，正与意欲在服务器芯片市场有所作为的ARM合作，意图将ARM架构的CPU与它的GPU整合以在

5、服务器芯片市场进一步发展。　　Intel和NVIDIA各有劣势　　Intel和NVIDIA各有自己的优势，不过它们各自的弱点同样明显。Intel为了弥补自己的AI芯片市场的弱点收购NervanaSystems以开发专用AI芯片，但是在AIDevCon2018上其表示要到2019年才能正式推出，而2016年它收购该公司的时候是希望在2017年就推出AI芯片，这代表着它的AI芯片已较原计划延迟了两年时间，这为NVIDIA持续巩固自己在AI领域的优势提供了时间。　　NVIDIA依靠自己在AI领域建立的优势，开发出CUDA平台，提供

6、了cuDNN、NCCL、cuBLAS等诸多SDK为合作伙伴提供开发工具，正逐渐形成一种生态，这让众多合作伙伴逐渐熟悉和习惯NVIDIA的CUDA平台从而形成了一种生态，这种生态可以进一步巩固它在AI领域的领导地位。　　不过NVIDIA的弱点也是明显的，它和它的合作伙伴都需要基于Intel的服务器芯片提供数据，当下它选择的合作伙伴ARM在服务器芯片市场依然难以突破，甚至传出高通有意放弃自己的ARM架构服务器芯片业务，NVIDIA与ARM合作恐怕依然难以突破Intel在服务器芯片市场建立的围墙。　　在这样的环境下，NVIDIA和

7、Intel都在抢时间，谁能先突破对方占据优势的领域将有可能在这场竞赛中取得胜利，而Intel在神经网络芯片方面的开发进度过慢实在让人为它捏一把汗。