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【数码狂人】在人工智能芯片战场追逐 GPU 背影的英特尔


环顾历史名将如拿破仑、隆美尔 ， 乃至波斯湾战争的美国陆军将领 ， 一谈到「攻势」 ， 几乎无不强调「追击」的重要 ， 让敌军毫无站稳脚跟巩固和重组的机会而一泻千里 。

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反过来说 ， 当这简单道理套用到商业竞争 ， 意义就不外乎「产品如果无法准时到位（Time To Market）」 ， 特别是在人工智能这种一堆人还搞不清楚状况的新兴应用领域 ， 或像半导体这种成本和售价会随技术演进快速滑落的产业 ， 很可能一下子就被竞争对手一举冲垮 ， 让产品开发工作左右为难 ， 无法建立一条稳固的市占率防线 ， 接着陷入恶性循环 ， 难以翻身 。
2016 年 3 月 5 日：nVidia 发表「总算摆脱了 4 年的台积电 28 纳米制程」、推进到台积电 16 纳米和三星 14 纳米 Pascal ， 支持 FP16 半精确度浮点、8 位元整数与相对应的内积向量指令（Vector Dot Product） ， 也具备 NVLink 连接 8 颗 GPU 的延展性 ， 踏出 nVidia GPU 进入人工智能应用的第一步 。

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2016 年 5 月 Google I/O：Google 发表第一代推论用的第一代 TPU 。

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2016 年夏天：英特尔并购「声称产品性能将比 GPU 高至少 10 倍」的 Nervana ， 就为了跟 nVidia GPU 竞争 。
2016 年 11 月 17 日：英特尔公开 Nervana 代号 Lake Crest 的初步成果 ， 但制程仍停留在台积电 28 纳米 ， 且过没多久就因 nVidia 推出 Volta 而失去意义 。

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2017 年 3 月 29 日：nVidia 发表采用 Tegra X2 的「嵌入式人工智能运算装置」Jetson TX2 ， 严格说来也算是 nVidia GPU 应用的延伸 ， 但早从 2014 年 4 月底就出现的 Jetson 产品线 ， 怎么看都有一股「几年来替进攻手机平板都以失败收场的 Tegra 系统单芯片找出路」的味道 。

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2017 年 5 月 Google I/O：Google 继续「按表操课」发表支持浮点运算（Bfloat16 浮点格式）、可同时用于训练和推论的第二代 TPU 。

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2017 年 6 月 21 日：nVidia 公开台积电 12 纳米制程「原本产品时程表并没有」的 Volta ， 内建 640 个 Tensor Core（张量核心） ， 可执行 4×4 16 位元浮点乘积和 ， 应用于特征识别的卷积运算（Convolutional Neural Network ， CNN） ， 这让 Volta 成为 nVidia 史上首款针对人工智能量身订做、兼顾「学习／训练」与「推论／预测」的 GPU 微架构 。

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Volta 的训练效率高达 Pascal 的 12 倍 ， 推论性能也达 6 倍 ， 这让 Nervana 的「Lake Crest 至少有 GPU 十倍」变得毫无意义 ， nVidia 也借由 NVswitch 打造出 16 颗 GPU、数量为 DGX-1 两倍的 DGX-2 ， 英特尔只能重新设计产品 ， 也一再延误开发时程 ， 直到承诺 2019 年底推出新芯片 ， 届时距离并购案已超过 3 年 。

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2017 年 8 月 14 日：AMD 发表「早就简报讲很久」的 Vega（Global Foundry 14 纳米制程） ， 支持 FP16 / INT16 / INT8 包裹式（Packed）计算 ， 并锁定 FP16 与 INT8 精度 ， 新增约 40 个新指令 ， 也为影像匹配此类应用 ， 提供 SAD（Sum of Absolute Differences ， 绝对误差和算法）指令 。 AMD 当然也会宣称「拥有完整的 Software Stack」 ， 至于成效如何 ， 就请各位自由心证 ， 笔者不予评论 。


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