從云、網絡到邊緣和PC，英特爾全線布局AI戰(zhàn)場

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在CES 2020發(fā)布會上，英特爾回顧過去，展示了人工智能技術在防災備災、娛樂、體育等多個領域的應用，很好的展現(xiàn)了英特爾已經將AI融入云、網絡、邊緣和PC。展望新的一年，即將推出的第三代至強可擴展處理器、最新酷睿移動處理器（代號：Tiger Lake）、Xe架構獨立圖形顯卡DG1預覽版，都預示著，英特爾的AI大時代即將到來。

2016年，轉型重要的轉折點

2012年開始興起的深度學習熱潮，引發(fā)了新一輪的AI熱潮，將我們帶入了大數(shù)據(jù)和AI時代。面對這次技術變革，英特爾顯然不會錯過。2015年，深度學習的熱潮從學術圈蔓延至產業(yè)界，對于新技術和新市場最為敏感的AI初創(chuàng)公司相繼成立，AI芯片的創(chuàng)業(yè)熱潮也開始興起。

2016年，英特爾前CEO科再奇（Brian Krzanich）提出，英特爾要從一家PC公司轉型為驅動云計算和數(shù)以億計的智能互聯(lián)計算設備的公司。由此，英特爾拉開了以數(shù)據(jù)為中心轉型的序幕。

數(shù)據(jù)被比作未來的石油，到2025年，全球數(shù)據(jù)量將劇增至163 ZB。但據(jù)可靠推測，這些數(shù)據(jù)中真正得到利用、處理并且采取相應行動的數(shù)據(jù)占比僅約1%。因此，更多地挖掘出數(shù)據(jù)的價值變得至關重要，這也是科技巨頭們正在做的事情。

2018年，英特爾提出了包括制程&封裝、架構、內存&存儲、互連、安全、軟件在內的六大技術支柱，這是英特爾面對智能互聯(lián)世界能夠拓展新方向的基石。

2019年，英特爾轉型已過半，也迎來了新一任CEO Bob Swan（司睿博）。新任CEO仍然延續(xù)英特爾“數(shù)據(jù)為中心”的定位，并且大力拓展5G、人工智能、智能邊緣等領域的能力。

司睿博說：“英特爾的雄心，是幫助客戶最大限度地利用人工智能、5G和智能邊緣等轉折性技術變革，共同為生活添彩，塑造我們未來數(shù)十年的世界。正如我們今天所著重介紹的那樣，英特爾推動智能融入計算技術的方方面面，以創(chuàng)造前所未有的積極影響。”

顯然，2016年是英特爾擁抱AI和大數(shù)據(jù)時代的重要節(jié)點，2017明確的以數(shù)據(jù)為中心定位，以及2018年更加清晰的戰(zhàn)略，都是為了引領AI、5G、智能邊緣這些轉折性技術的發(fā)展。

特別是，為了能夠在AI這個智能互聯(lián)賦能技術上領先，英特爾充分發(fā)揮了一家巨頭公司的優(yōu)勢——并購。

超350億美元補充AI芯實力

2015年到2019年四年間，英特爾在AI芯片領域連續(xù)達成了5筆重要收購交易，這也是英特爾引領轉折性技術發(fā)展快速且有效地方法。

2015年，英特爾宣布以總價約為167億美元的價格收購Altera。Altera是當時全球第二大FPGA公司，其產品主要用于電信和無線通信設備。

開啟轉型的2016年，英特爾就收購Nervana Systems。英特爾希望借助收購提升人工智能產品的開發(fā)能力，并增強英特爾至強(Intel Xeon)及至強融核(Intel Xeon Phi)處理器的深度學習性能。這筆交易的細節(jié)條款官方并未透露，但有內部人士表示交易金額至少為3.5億美元。

收購Nervana Systems的一個月后，英特爾又收購了AI視覺芯片公司Movidius，該公司的低價、低功耗、高性能的視覺處理器芯片廣泛應用于機器人、無人機、VR等產品中，但交易的金額同樣沒有披露。

2017年，英特爾又宣布以153 億美元收購Mobileye，這家以色列的公司是全球領先的計算及視覺、機器學習、數(shù)據(jù)分析、本地化輔助系統(tǒng)和自動駕駛系統(tǒng)服務提供商。

時隔兩年后，去年英特爾再次出手，以20億美元收購Habana Labs，這家總部位于以色列的AI芯片初創(chuàng)公司的Goya云端AI推理處理器已實現(xiàn)商用，Gaudi云端AI訓練處理器也正在為特定超大規(guī)?？蛻籼峁悠?。

這5筆總金額超350億美元的收購讓英特爾獲得了FPGA、ASIC這兩類AI芯片，加上英特爾已有的CPU和GPU，英特爾成為了全球唯一一家擁有全類別AI芯片的公司，這種唯一性也正在轉為英特爾AI競爭的獨特優(yōu)勢。

收購Altera兩年后，英特爾發(fā)布了Arria 10 GX 可編程加速，Arria FPGA是一款被廣泛應用的產品。2018年4月，英特爾宣布旗下FPGA被正式應用于主流數(shù)據(jù)中心OEM廠商中。同年12月，英特爾全球最大的FPGA創(chuàng)新中心落戶中國重慶，目標是推動中國以及全球FPGA生態(tài)的發(fā)展。2019年11月，英特爾發(fā)布全球最大容量FPGA——Stratix 10 GX 10M，搭載433億個晶體管，擁有1020萬個邏輯元件。

從技術到產品再到應用和整個FPGA生態(tài)，英特爾在FPGA領域的實力已經無法忽視。

與此同時，兩筆未知金額的并購讓英特爾在專用AI芯片領域從云端到終端的競爭力也開始展現(xiàn)。2018年8月，英特爾公布了兩款新一代 AI 芯片——Nervana NNP-T 和 Nervana NNP-I。NNP-T主要用于深度學習訓練，NNP-I用于大型數(shù)據(jù)中心的推理芯片，根據(jù)英特爾給出的數(shù)據(jù)，NNP-I 1000對比英偉達T4有3.7倍的性能優(yōu)勢。2019年，英特爾宣布NNP-I已經交付給Facebook，NNP-T也已經在百度的產品中商用。

分享NNP-I和NNP-T已經商用好消息的同時，英特爾還發(fā)布了新一代Movidius VPU，代號是Keem Bay，主要面向邊緣端AI市場。據(jù)悉，新一代VPU采用全新的高效能架構，與上一代VPU相比，其推理性能有10倍提升。

而收購Mobileye更是讓英特爾一舉成為了自動駕駛領域的重磅玩家，在被收購前已經是ADAS領域重要玩家的Mobileye，在2019年獲得了約30個主機廠的高級輔助駕駛的設計訂單，其中25%來自中國。CES 2020期間，Mobileye透露新一代產品EyeQ6將在2023年面世，一顆EyeQ6芯片就相當于現(xiàn)在的6顆EyeQ5芯片，屆時一個EyeQ6芯片就可以實現(xiàn)所有的robotaxi的運行操作了，這讓外界無比期待。

至于收購不久的Habana Labs，其云端AI芯片的落地進展就是其實力最好地說明。

還有需要強調的一點，英特爾本來就擁有非常強大的CPU和GPU。去年發(fā)布的第二代至強處理器，內置了機器學習加速（Intel DL Boost）功能，推理性能提升1.4倍，將嵌入式AI性能提升到新的水平。CES 2020上，英特爾又透露了第三代至強可擴展處理器訓練性能提升將高達60%。

提升英特爾在AI訓練領域競爭力更重磅的產品還有今年將發(fā)布的Xe架構獨立GPU，這是英特爾聚集業(yè)內最頂尖專家打造的新產品，今年的發(fā)布將非常值得期待。

因此，作為全球唯一一家擁有CPU、GPU、FPGA、ASIC全類型AI芯片的公司，英特爾的產品覆蓋了訓練到推理，云端到終端的全場景，隨著AI落地的推進，英特爾的AI產品也會迅速滲透到工業(yè)，農業(yè)，能源，交通，互聯(lián)網，金融，健康等領域。

但要引領轉折性技術的發(fā)展，仍需要進一步挖掘全類型AI芯片的潛力。

軟硬融合釋放AI實力

AI非常重要的特征，也是一個很大的挑戰(zhàn)就是AI算法在不斷迭代，對算力的需求也不斷提升。因此，一方面需要不斷提升AI芯片的算力，并最大化芯片有效算力，另一方面，異構的系統(tǒng)的效率以及AI軟硬一體化的程度成為了競爭力的關鍵所在。

過去，為了能夠提升芯片性能并縮小芯片的體積，需要借助先進的半導體制程，把更多的功能集成封裝到一塊芯片上，形成SoC。但隨著芯片功能的增加和體積的增大，芯片設計、測試以及制造的難度陡然增加，不僅增加了成本還會拖累產品的上市速度。為此，在水平（2D）層面集成更多芯片實現(xiàn)性能的提升，3D封裝的概念被提出。

2018年12月，英特爾首次對外展示了邏輯芯片的3D堆疊封裝方案——Foveros，可以在水平布置的芯片上垂直堆疊更多面積更小、功能更簡單的小芯片，提升功能和性能。Foveros大幅度降低成本并加速產品上市的同時，也推動了先進多芯片封裝（MCP）架構的發(fā)展。

但MCP架構帶來的更加復雜的異構系統(tǒng)，也讓軟件編程復雜性更高，只有更好地融合，才能最大程度滿足AI的需求，降低AI應用的門檻。

英特爾提出的是oneAPI統(tǒng)一編程平臺以及端到端的大數(shù)據(jù)處理+分析平臺。oneAPI能夠將英特爾的關鍵技術逐一連接，成為跨架構、跨平臺的整體解決方案。也就是說，oneAPI可以簡化AI的開發(fā)過程，而且實現(xiàn)了跨CPU、GPU、FPGA、ASIC多架構的簡化應用開發(fā)編程支持，解決了開發(fā)者在不同架構開發(fā)需要使用不同的語言、庫和軟件工具進行編程的局限，真正意義上放大了AI開發(fā)的價值。

另外，英特爾統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析和人工智能平臺Analytics Zoo以及BigDL，能夠為整個數(shù)據(jù)分析和機器學習過程提供比現(xiàn)有框架更加統(tǒng)一和集成化的支持。

更為重要的是，英特爾在AI上的實力，已經在營收上體現(xiàn)。

英特爾AI 2020可期

2019年，英特爾實現(xiàn)了35億美元的AI營收。2020年，無論是至強第三代可擴展處理器還是Xe架構獨立GPU等硬件能力的提升，還是oneAPI的迭代，都能為英特爾帶來更高的AI營收。

做出這種判斷另一個重要的依據(jù)在于，挖掘數(shù)據(jù)價值將是未來很長一段時間內的關鍵，并且隨著AI算法的逐步成熟，市場對于AI訓練的需求將會以增量為主，對AI推理的需求則會快速增加。

這恰好也是英特爾更加擅長的，強大的CPU本身就更加擅長AI推理，收購帶來的專用AI芯片更是能夠在不同領域發(fā)揮出更大的AI推理優(yōu)勢。與此同時，英特爾在AI訓練方面的實力也將增強，透過統(tǒng)一的軟件平臺，英特爾的AI實力將進一步釋放。

巨大的成功從來都不是一蹴而就，從2016年的重要轉折點，到眼下的2020年，英特爾將AI內置到所有產品中，全線布局AI戰(zhàn)場，以規(guī)?；瘍?yōu)勢和軟硬件協(xié)同創(chuàng)新推進AI實踐，英特爾AI的大時代也已經到來。

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