英特爾能否在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重奪PC時代的領(lǐng)導(dǎo)者地位？

　　最近英特爾的動作可謂非常頻繁：在學(xué)術(shù)會議上發(fā)布各種自己新算法的論文，在商業(yè)領(lǐng)域也是連續(xù)收購了Nervana、Modivius兩家公司，還發(fā)布了最新的深度學(xué)習(xí)處理器Knights Mill，并在一份聲明上聲稱四塊Knights芯片的運算能力比四塊GPU快2.3倍，劍指自己早在PC時代就已相愛相殺多年的老對手NVIDIA。哪怕在NVIDIA進行了態(tài)度堅決，甚至在語氣中暗含一絲不屑的回擊之后，英特爾仍然在公開聲明中堅定的捍衛(wèi)自己的數(shù)據(jù)，并表示去年為深度學(xué)習(xí)而研發(fā)的處理器中，使用GPU的還不到3%。

　　事實是怎樣的呢?考慮各種因素之后我們其實真的無法明確的說，GPU與英特爾這塊最新的深度學(xué)習(xí)芯片到底誰更適合深度學(xué)習(xí)開發(fā)。但是有一點是確定無疑的：英特爾的聲明中所說的GPU，完全不是這塊深度學(xué)習(xí)芯片本應(yīng)對標(biāo)的最新GPU Tesla P100，而是NVIDIA早在18個月前就已上市的Maxwell架構(gòu)GPU，因此2.3倍這個數(shù)據(jù)應(yīng)該是有水分的。我們能理解英特爾想要宣傳自己產(chǎn)品的心情，但用自己的下一代產(chǎn)品去對標(biāo)對手已經(jīng)問世一年有余的上一代架構(gòu)產(chǎn)品，是不是有點不合適?英特爾自己心里應(yīng)該也明白這一點，而類似的手段英特爾也不是第一次在宣傳中使用(以前英特爾就經(jīng)常聲稱自己的集成顯卡的運算能力又超過了某某NVIDIA生產(chǎn)的獨立顯卡)，但英特爾祭出這種殺敵一千自損八百的宣傳路數(shù)可以說明一點：那就是英特爾真的非常重視AI和深度學(xué)習(xí)這塊市場，而更早之前和近期的一系列收購，也從側(cè)面證明了這一點。

　　早在PC時代，兩家的圖形處理器就經(jīng)常被拿來比較，圖片來源Youtube

　　但是，為什么要這么執(zhí)著?

　　深度學(xué)習(xí)市場目前活躍的主角有四個： CPU、GPU、FPGA和專用處理器，其中FPGA和專用處理器的應(yīng)用其實仍處于探索階段，真正使用它們的開發(fā)者不多，因此，這個領(lǐng)域市場的競爭主要就集中于GPU和CPU之間，甚至可以說，就是集中于英特爾和NVIDIA之間。但每個深度學(xué)習(xí)的開發(fā)者都心知肚明的一點是：GPU在深度學(xué)習(xí)開發(fā)，尤其是算法訓(xùn)練方面相對CPU確實有著非常大的先天優(yōu)勢，為什么英特爾執(zhí)意要爭奪這個看起來天生就屬于對手的戰(zhàn)場呢?要知道GPU雖然很好，但是它也是不能獨立工作的，至少沒有人會這么去做，因為在GPU的特性決定其上無法進行高效的邏輯運算。哪怕是NVIDIA的最新深度學(xué)習(xí)超級電腦DGX-1中，也含有兩顆英特爾至強處理器(嗯，NVIDIA在很多宣傳文案中故意弱化甚至忽略了這一點)?？雌饋?，無論NVIDIA的市場做的多大，其中總會有英特爾的一杯羹，那英特爾為什么又如此心急火燎的想要攻下NVIDIA的這塊陣地呢?

　　NVIDIA官網(wǎng)提供的DGX-1配置表的CPU一欄赫然寫著Dual Intel Xeon E5-2698

　繁榮背后的夢想與危機

　　要講清楚這個問題，我們必須要把視角從人工智能身上拉遠，看看英特爾的整體戰(zhàn)略布局。實際上這個標(biāo)題不是很準(zhǔn)確。因為英特爾的業(yè)務(wù)看起來早已沒有那么繁榮了。最近幾年，英特爾的核心盈利業(yè)務(wù)CPU同時遭到了三個因素的狙擊：PC市場增長放緩和移動市場的爆發(fā)、進軍移動的嘗試失敗、摩爾定律逐漸逼近極限，幾乎失效。單純的賣CPU固然也能賺到錢，但只有研發(fā)更高端(貴)的芯片，形成自己領(lǐng)導(dǎo)者的形象、然后不停的把它們賣給更多的人，才能賺更多的錢，支撐公司的發(fā)展。但這幾個因素的同時出現(xiàn)，已經(jīng)讓英特爾發(fā)現(xiàn)，如果自己仍然只是安心的守著自己的CPU業(yè)務(wù)，很快就會面臨巨大的危機，事實上在過去的一年里，利潤下降、裁員的新聞也一直圍繞在英特爾的身邊，揮之不去。

　　英特爾曾經(jīng)是推動計算機技術(shù)向前發(fā)展的動力之一，很顯然，英特爾希望自己的這個地位能一直保持下去，從去年開始，英特爾開始了緩慢痛苦但又堅定的轉(zhuǎn)型。想讓自己在 云計算、云存儲、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域繼續(xù)做一家領(lǐng)先于世界的公司，并在相關(guān)領(lǐng)域投入了相當(dāng)多的注意力，并為其進行了諸多調(diào)整。

　　可理想很豐滿，現(xiàn)實卻總是很骨感。在高調(diào)了幾年之后，曾經(jīng)被寄予厚望的物聯(lián)網(wǎng)卻仿佛迷失了方向，一直沒有出現(xiàn)真正殺手級的產(chǎn)品，許多曾經(jīng)被看好的產(chǎn)品和模式都銷聲匿跡，整個市場都沒有發(fā)展起來。甚至對未來至關(guān)重要，也是英特爾最為重視的云計算，彼時的市場也已經(jīng)基本結(jié)束了初期的廝殺，亞馬遜、微軟、谷歌、阿里云、IBM等已經(jīng)在市場站穩(wěn)腳跟。英特爾要后來居上的機會已經(jīng)越來越小。

　　2016年伴隨著AlphaGo的橫空出世，人工智能突然熱了起來，這讓大家本來在臺面下默默進行的AI硬件競爭突然提升到了一個新的高度。眼睜睜的看著老對手NVIDIA由于本身就專注于優(yōu)化GPU擅長的并行計算而借著這股東風(fēng)混的風(fēng)生水起。英特爾怎么甘心放過這個市場呢?更何況，由于目前極火的深度學(xué)習(xí)需要非常大的數(shù)據(jù)和計算量，本身就可以是云計算的重要服務(wù)對象之一。并且目前在深度學(xué)習(xí)市場FPGA尚未成氣候，谷歌這樣的超級大廠又喜歡自己研發(fā)專用芯片。因此可以說對于深度學(xué)習(xí)芯片來說，個人開發(fā)者及中小型企業(yè)內(nèi)還有相當(dāng)大的市場。這個市場內(nèi)目前幾乎只有NVIDIA一家成了氣候的公司，英特爾想要強勢進入未必沒有機會。甚至即使英特爾最終無法超越NVIDIA，也能對后來者形成優(yōu)勢，穩(wěn)坐老二。當(dāng)然對于英特爾來說，他們肯定不會甘愿做老二，而一定是奔著老大的位置去的。