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『数码狂人』GPU 背影的英特尔，在人工智能芯片战场追逐( 三 )


『数码狂人』GPU 背影的英特尔，在人工智能芯片战场追逐
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2019年7月7日：AMD「扩大制程领先优势」发表台积电7纳米制程的Navi ， 重点集中在结束漫长GCN时代的全新RDNA（RadeonDNA）SIMT执行单元结构 ， 在人工智能相关并无着墨 ， 但业界盛传第二代RDNA将支持GoogleTensorFlow的Bfloat16浮点格式 ， 也有人在担心搞不好这又会让AMD显示卡再被一大票数位货币矿工抢得一干二净 ， 再度上演有钱也买不到显卡之戏码 。
2019年8月：nVidia「持之以恒」继续在HotChips谈论自家多芯片可扩展式推论芯片研究案 ， 意思就是nVidia故意宣示除商品外 ， 还有额外的前瞻性技术研发工作就对了 。
2019年夏天 ， 英特尔看似开心的跟百度宣布合作 ， 并购Nervana满3年的人工智能芯片 ， 看似前程似锦 ， 连潜在客户都谈好了 。
『数码狂人』GPU 背影的英特尔，在人工智能芯片战场追逐
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2019年11月8日：NVIDIA宣布推出「全球尺寸最小的边缘AI超级电脑」JetsonXavierNX ， 不知不觉中 ， 在这几年内 ， nVidia的Jetson家族已枝繁叶茂 。
『数码狂人』GPU 背影的英特尔，在人工智能芯片战场追逐
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2019年11月13日：英特尔总算「使命必达」准时在2019年底推出NervanaNNP产品线 ， 包含深度学习导向的NNP-T1000（SpringCrest ， 性能号称是LakeCrest的3~4倍）与推论专用的NNP-I1000（SpringHill） ， 宣称样品已经送到客户（百度、Facebook）手上 ， 不只现场实际较量NNP-I1000和nVidiaT4 ， 可用不到2倍数量达成3.68倍的性能 ， 也同时宣布2020年推出「20倍边缘推论性能」、源自2016年某金额不明并购案的Movidius体系产品 。
『数码狂人』GPU 背影的英特尔，在人工智能芯片战场追逐
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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HabanaLabs ， 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、HabanaLabs、坐在板凳一旁看戏的AMD与nVidia ， 都是2019年IEEEHotchips31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：
SpringCrest和SpringHill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IceLake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 。
NervanaNNP-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？HabanaLabs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？HabanaLabs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：HabanaLabs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？


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