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并购Nervana:失去移动的英特尔不想失去AI

来历:孙永杰 作者:孙永杰 责任编辑:方向 宣告时刻:2016-08-15 10:07 阅览:
中心提示:就在英特尔宣告并购Nervana Systems的一起,别的一家芯片厂商(专攻GPU,图形芯片)的英伟达发布了2017财年第二季度财报,其中营收为14.28亿美元,比上一年同期的11.53亿美元增加24%;净赢利为2.53亿美元,比上一年同期的2600万美元增加873%。而英伟达的营收和利

日前,芯片巨子英特尔宣告4.08亿美元收买(AI)创业公司Nervana Systems。由于Nervana Systems此前是Android之父安迪·鲁宾硬件孵化器Playground Global公司的旗下项目之一,所以此次并购在业界引起了重视。那么问题来了,为何英特尔要并购一家创业公司?背面的原因终究是什么?

就在英特尔宣告并购Nervana Systems的一起,别的一家芯片厂商(专攻GPU,图形芯片)的英伟达发布了2017财年第二季度财报,其中营收为14.28亿美元,比上一年同期的11.53亿美元增加24%;净赢利为2.53亿美元,比上一年同期的2600万美元增加873%。而英伟达的营收和赢利,尤其是赢利的暴增,首要得益于其在传统的PC游戏和数据中心商场的增加。不知业界看到英伟达事务的增加作何感触?了解传统PC的人知道,英伟达的GPU在PC配备的独立GPU商场中一向占有优势,而数据中心芯片商场则一向是英特尔失去移动(Menbetx体育和平板电脑)商场之后现在和未来首要的营收和赢利来历,且相同占有着绝对优势位置,为何英伟达会在英特尔的优势商场获得大的增加呢?

众所周知,谷歌软件AlphaGo运用深度学习技能打败全球顶尖围棋选手李世石预示着将是科技职业和大佬们竞赛的下一个抢手,而和物联网的开展促进从IBM、谷歌、Facebook、微软等在内的科技巨子和许多大型的供给云服务的云核算公司竞相开发技能,以期运用未来物联网设备搜集的海量数据(剖析)为商场和用户供给更好的服务。需求阐明的是,虽然各家厂商叫法不同,例如IBM称之为认知核算,Facebook和谷歌称之为机器学习或,但作为支撑这些技能和运用的数据中心根底硬件之一的芯片仍然扮演者重要的人物。根据此种趋势,据相关核算,现在运转在包含IBM、谷歌、Facebook、亚马逊、微软等大佬们和云核算公司的数据中心至少有10%左右的作业负载与AI运用有关(或自己开发相关的AI运用或支撑和运转客户的AI开发及运用等),且跟着商场和用户关于AI的需求,这种趋势未来还会扩展。而这种趋势关于数据中心的根底芯片核算才能和功耗提出了新的应战。

不幸的是,就像在移动芯片商场关于功耗的需求甚于功能相同,而英特尔不具优势相似,在以AI开发和运用为趋势的数据中心范畴,英特尔的通用CPU在功能和本钱上也不具优势(与GPU比较)。最新研讨成果表明,GPU能够供给均匀58.82倍于CPU的速度。GPU的另一大优势,是它的能耗远远低于CPU,这使得GPU在AI范畴(例如深度学习、机器学习等)有了用武之地,由于GPU能够平行处理很多非结构化数据和信息。此外,深度学习所依靠的是神经系统网络,而这种网络呈现的意图,便是要在高速状态下剖析海量的数据。关于和深度学习来说,首要靠运用图形芯片(GPU)集群作为通用核算图形处理单元(GPGPU)。与传统的通用芯片(GPP)比较,GPU的中心核算才能要多出几个数量级,也更简单进行并行核算。说白了便是GPU更适合于现在和未来以AI开发和运用为主的数据中心的需求。这也很好地解说了为何专攻GPU的英伟达在退出移动芯片商场抢夺后仍然高速增加的原因。

其实早在两年前特斯拉选用英伟达作其车载芯片之时,其在的端倪就开端闪现,之后英伟达斥资20亿美元专门针对AI开发芯片。例如本年4月该公司发布了最新款的专门用于研讨范畴的Tesla P100图形处理芯片和全球首款用于深度学习练习的超级核算机DGX-1。该款机型初次搭载了8块Tesla P100核算卡,其深度学习核算功能高达170 Teraflops,是搭载英特尔双路至强E5渠道运算功能的56倍以上,均匀学习时刻也从150小时缩短到仅2个小时。整台设备是上一年发布的超级核算机运算才能的12倍。正是根据英伟达在针对AI开发和运用支撑的芯片的才能,英伟达的技能与Facebook、谷歌母公司Alphabet以及微软等大佬们展开了协作,这些范畴研讨的领先者已经在选用英伟达供给的专门运用于该范畴研讨的芯片产品,而比如惠普、戴尔、IBM等传统的服务器和数据中心厂商也由于AI的趋势准备选用英伟达的芯片。(责任编辑:方向)

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