人工智能競(jìng)爭(zhēng)激烈：NVIDIA與Intel狂打口水仗

　　在人工智能領(lǐng)域展開(kāi)激烈競(jìng)爭(zhēng)的兩大巨頭——英偉達(dá)和英特爾正忙著狂打口水仗。

　　上周，英特爾(Intel)在Intel Developer Forum (IDF)年度開(kāi)發(fā)者大會(huì)上宣布將于2017年推出專門(mén)為人工智能深度學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)的最新一代產(chǎn)品——Intel Xeon Phi處理器，代號(hào)Knights Mill，稱其運(yùn)算能力比對(duì)手的產(chǎn)品快兩倍以上，矛頭直指英偉達(dá)(NVIDIA)。

　　英偉達(dá)也不甘示弱。就在IDF會(huì)議舉行的當(dāng)天，英偉達(dá)發(fā)布了一篇博客進(jìn)行“強(qiáng)力反擊”，文章標(biāo)題就清晰地表明了立場(chǎng)：《糾正英特爾在深度學(xué)習(xí)基準(zhǔn)上的錯(cuò)誤》。

　　英偉達(dá)的文章直言，英特爾在深度學(xué)習(xí)基準(zhǔn)方面弄不清事實(shí)，稱英特爾在宣傳其最新Xeon Phi處理器加速深度學(xué)習(xí)性能時(shí)使用了過(guò)時(shí)的數(shù)據(jù)，其在深度學(xué)習(xí)性能測(cè)試上還使用了英偉達(dá)很多年前的舊產(chǎn)品Kepler GPU系列，這屬于有意誤導(dǎo)消費(fèi)者，沒(méi)有給GPU性能一個(gè)公正的評(píng)價(jià)。而這兩點(diǎn)“基準(zhǔn)錯(cuò)誤”修正起來(lái)是輕而易舉的事。

　　英特爾現(xiàn)在深入研究深度學(xué)習(xí)，這很好。在我們步入人工智能時(shí)代的時(shí)候，這是一場(chǎng)最重要的運(yùn)算變革，深度學(xué)習(xí)至關(guān)重要，以至于無(wú)法被忽視。但是，他們應(yīng)當(dāng)把事實(shí)搞搞清楚。

　　英偉達(dá)負(fù)責(zé)加速深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)的副總裁Ian Buck還火上澆油地說(shuō)，隨著深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)和人工智能領(lǐng)域日新月異的快速變化，“這個(gè)領(lǐng)域的新來(lái)者可能并沒(méi)有意識(shí)到業(yè)內(nèi)硬件和軟件方面發(fā)生的所有發(fā)展變化?！?/p>

　　很快，英特爾數(shù)據(jù)中心集團(tuán)副總裁Jason Waxman就在最近發(fā)布的一篇博客中予以回?fù)簦Q“公開(kāi)爭(zhēng)論可用的性能基準(zhǔn)是浪費(fèi)時(shí)間。”他表示堅(jiān)決捍衛(wèi)自家公司的測(cè)試數(shù)據(jù)：

　　人工智能是新生事物。作為一個(gè)拓寬人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新催化劑，英特爾的領(lǐng)導(dǎo)力將至關(guān)重要。

　　雖然現(xiàn)在很多人都在談?wù)揋PU對(duì)于機(jī)器深度學(xué)習(xí)的價(jià)值所在，但事實(shí)上，去年為深度學(xué)習(xí)而研發(fā)的處理器中，使用到GPU的比例還不到3%。

　　而英偉達(dá)恰恰是全球GPU生產(chǎn)領(lǐng)域的“老大”。所以，Jason Waxman的暗指對(duì)象再也明確不過(guò)了。

　　和更為人所知的CPU相比，GPU有什么優(yōu)勢(shì)呢?GPU中文譯名為圖形處理器，其在視覺(jué)處理能力方面表現(xiàn)優(yōu)異，亮點(diǎn)在于其強(qiáng)悍的并行運(yùn)算能力，可以平行處理大量瑣碎信息。此外，GPU處理速度非?？臁?guó)內(nèi)最好的人工智能硬件研究項(xiàng)目“寒武紀(jì)”小組的最新研究結(jié)果表明，GPU能夠提供平均 58.82X 倍于CPU的速度。

　　英偉達(dá)CEO黃仁勛曾稱，利用GPU的大規(guī)模處理能力來(lái)學(xué)習(xí)人工智能算法是一種全新的計(jì)算模式。分析師認(rèn)為，隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，GPU等有些芯片具有顛覆CPU(中央處理器)的潛力。

　　在計(jì)算機(jī)處理器領(lǐng)域，英特爾對(duì)于英偉達(dá)的迅猛崛起倍感壓力。這家老牌CPU生產(chǎn)商在忙著打口水戰(zhàn)的同時(shí)也采取了實(shí)際行動(dòng)，斥資4億美元收購(gòu)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)公司Nervana Systems，目標(biāo)在于取得其預(yù)計(jì)2017年問(wèn)世的深度學(xué)習(xí)加速器芯片，以此挑戰(zhàn)英偉達(dá)在人工智能市場(chǎng)的主導(dǎo)地位。屆時(shí)，如果芯片性能表現(xiàn)一如預(yù)期，那么英特爾有望在深度學(xué)習(xí)的處理器領(lǐng)域超越英偉達(dá)的GPU。

　　英偉達(dá)在公司整體盈利和深度學(xué)習(xí)方面都進(jìn)展很快，第二季度，公司凈利潤(rùn)2.53億美元，去年同期為2600萬(wàn)美元，同比增長(zhǎng)873%;數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營(yíng)收達(dá)到1.51億美元，同比增長(zhǎng)了一倍多，其中很大一部分是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)貢獻(xiàn)的。華爾街顯然對(duì)英偉達(dá)的發(fā)展戰(zhàn)略是認(rèn)可的。英偉達(dá)當(dāng)前股價(jià)已處于歷史峰值水平。

　　相比之下，英特爾二季度凈利潤(rùn)則受到重組減記14億美元的拖累而遭遇“腰斬”，至13億美元。這家處于轉(zhuǎn)型中的巨頭的盈利的兩大增長(zhǎng)點(diǎn)——數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)營(yíng)業(yè)收入均不及預(yù)期，數(shù)據(jù)中心的凈營(yíng)業(yè)收入為40.3億美元，市場(chǎng)預(yù)期為41.6億美元。