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【】在人工智能芯片战场追逐 GPU 背影的英特尔( 四 )


【】在人工智能芯片战场追逐 GPU 背影的英特尔
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但短短一个月后 ， 2019 年 12 月 16 日 ， 英特尔宣布以 20 亿美元收购以色列 AI 芯片新创公司 Habana Labs ， 瞬间风云变色 ， 2020 年 2 月就传出英特尔将「部分放弃 Nervana」、停止 NNP-T1000 开发的消息 ， 但有鉴于 NNP-I1000 本质上根本就是「纯正英特尔血统」的产物 ， 这也意味着 Nervana 并购案完全失败了 。
「刚刚好」整件事件的所有参与演员：现场的英特尔、Habana Labs、坐在板凳一旁看戏的 AMD 与 nVidia ， 都是 2019 年 IEEE Hotchips 31 的台上贵宾（大概因家大业大格局大 ， 活动的餐点饮料包含酒类据说都由英特尔赞助买单） ， 我们就来看看 ， 英特尔耗费三年多做出来的成果 ， 以及瞧瞧 NNP-T1000 为何被闪电腰斩的可能原因 。
毕竟现在这票所谓人工智能深度学习等的新兴应用 ， 无论从硬件架构到资料处理格式到框架到应用程序函式库等等 ， 很多部分都是高度定制化 ， 少有业界共通的公开比较基准 ， 单纯比较数字「赛猪公」的意义并不大 ， 笔者也不会在这里仔细介绍英特尔两颗芯片的技术细节 。
但通过规格比较 ， 可清楚看到两件事实：
Spring Crest 和 Spring Hill 根本是两个完全不同的技术体系 ， 前者完全继承 Nervana ， 后者则是根正苗红的「英特尔本家」 ， 大量引用现有 Ice Lake 技术 。
Nervana 的预设对手就是 nVidia 的旗舰级 GPU ， 连晶圆代工业者都是台积电 。
Nervana NNP-T1000 惨遭杀害 ， 究竟有哪些可能的凶手？
成本太高：都这个时候了 ， 还在台积电 16 纳米制程？Habana Labs 目前两颗芯片也都是台积电 16 纳米！这理由不合逻辑 。
政治因素：英特尔不愿意看到重要的产品交给台积电生产？可是这件事不是很久以前该知道了吗？Habana Labs 也是台积电生产啊 ， 所以这也不合理 。
客户不满：难道先期导入的客户并不满意产品的实际表现？
需要客户：Habana Labs 已抢到「超大规模的客户」 ， 甚至「抢走英特尔手上煮熟的鸭子」 ， 所以才有 20 亿美元的并购价值？
软件不行：手上可掌握的软件资源和「生态系统」技不如人？
规格不利：Hanaba Labs 的推论芯片 Gaudi 可支持原生的以太网络界面走 RDMA ， 这难道对大型云端客户来说 ， 算是杀手级的规格优势？
总之 ， 只有英特尔和时间才会告诉我们谁是真正的凶手 ， 也很有可能真相永远不会大白 。
到头来 ， 从 Nervana 到 Hanaba Labs ， 不论训练还是推论 ， 头号假想敌依旧是 nVidia 的 GPU ， 依然还是 Volta 和 Turing ， 连比较图的颜色都刻意挑「nVidia 绿」 。
但说到英特尔并购公司这件事 ， 半导体制程优势开始崩溃 ， 刚好就是宣布要「从 PC 公司转型为驱动云端计算和数以亿计智能互联计算装置」 ， 也差不多是「最后的英特尔 x86微架构」Skylake 上市时 ， 接着一直花大钱「生气乱买公司」才开始的 。
2015：Altera 167 亿美元 。
2016：Nervana 3.5 亿美元 。
2016：Movidius 金额不明 。
2017：Mobileye 153 亿美元 。
2019：Habana Labs 20 亿美元 。
这样一路看下来 ， 似乎瞬间明白了什么 。
【【】在人工智能芯片战场追逐 GPU 背影的英特尔】编辑：AI智慧


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