在近日舉行的，英特爾新晉科技大會—人工智能開發(fā)者大會(簡稱“AIDC”)上，英特爾聚焦于拓寬其人工智能生態(tài)。

在羅馬式建筑和科技感的AI場景間之間，英特爾的AI掌舵者Naveen Rao侃侃而談英特爾的人工智能軟硬件組合，而最重磅的信息莫過于Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的發(fā)布預(yù)告，按照規(guī)劃，英特爾最新的AI芯片Nervana NNP L-1000，將在2019年正式推向市場，這也是英特爾第一個商用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器產(chǎn)品。

兩年前，Naveen Rao還是深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Nervana Systems的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人。在公司被英特爾收購后，Nervana成為了英特爾人工智能的核心戰(zhàn)艦，Nervana NNP系列也應(yīng)運(yùn)而生，Naveen Rao則被任命為人工智能產(chǎn)品事業(yè)部的總負(fù)責(zé)人。

英特爾人工智能產(chǎn)品事業(yè)部副總裁、Nervana團(tuán)隊成員Carey Kloss在接受專訪時談道：“我們創(chuàng)業(yè)初期就開始研發(fā)Lake Crest(Nervana NNP系列初代芯片代號)。當(dāng)時我們整個團(tuán)隊大概45人，正在構(gòu)建一個最大的Die(硅芯片)，我們開發(fā)了Neon(深度學(xué)習(xí)軟件)，還構(gòu)建了云棧，這些都是小團(tuán)隊所完成的。但是這也是挑戰(zhàn)所在，小團(tuán)隊成長會有陣痛，我們花了很長時間才把第一批產(chǎn)品拿出來，Nervana在2014年成立，直到去年芯片才真正問世?！?/p>

不過，加入英特爾后，Nervana可以使用英特爾的各類資源，“當(dāng)然，調(diào)用資源并不是一件容易的事情，但是英特爾在產(chǎn)品的市場化方面擁有豐富的經(jīng)驗。同時，英特爾有迄今為止我見過的最佳的后硅培養(yǎng)(post-silicon bring-up)和架構(gòu)分析?！盋arey Kloss表示，“出品芯片方面，我們有數(shù)百個系統(tǒng)同時運(yùn)行，Nervana的員工和6個月前剛加入的成員也都為了新品夜以繼日地協(xié)同工作?！痹谒磥?，Nervana現(xiàn)在處于合理的節(jié)奏中，已經(jīng)具備了明年取得成功的所有要素。

除了Nervana，英特爾收購的人工智能旗艦企業(yè)還包括專注視覺處理的Movidius、FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)巨頭Altera、智能駕駛相關(guān)的Mobileye等。事實上，從2011年開始，英特爾就開始不斷地投資人工智能相關(guān)的公司，其中也包括了中國的寒武紀(jì)、地平線。

與此同時，英特爾的競爭對手也在日益壯大。英偉達(dá)的GPU在人工智能領(lǐng)域高歌猛進(jìn);谷歌前不久發(fā)布了第三代AI芯片TPU，該芯片針對谷歌的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)TensorFlow進(jìn)行了優(yōu)化，并且谷歌對開發(fā)者提供了TPU等底層服務(wù);去年，百度聯(lián)合ARM、紫光展銳和漢楓電子發(fā)布DuerOS智慧芯片，主要提供語音交互解決方案;Facebook和阿里巴巴也紛紛進(jìn)軍芯片領(lǐng)域，其中，阿里巴巴達(dá)摩院正在研發(fā)名為Ali-NPU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，主要用于圖像、視頻識別以及云計算等場景。

在這場人工智能芯片的“遭遇戰(zhàn)”中，英特爾又將如何應(yīng)對?

三大派系爭霸

從整體來看，目前全球人工智能的格局尚未明朗，屬于各自做技術(shù)探索的局部戰(zhàn)，尚未進(jìn)入群雄逐鹿的總體戰(zhàn)。人工智能是一個籠統(tǒng)的概念，具體的應(yīng)用場景差異頗大，各家公司側(cè)重點有所不同，若根據(jù)技術(shù)和業(yè)務(wù)流派進(jìn)行分類，可以將全球公司分為三個派系。

其一是系統(tǒng)應(yīng)用派，最典型的代表是谷歌和Facebook。他們不僅開發(fā)人工智能的系統(tǒng)級框架，比如谷歌出名的人工智能框架Tensorflow、Facebook的Pytorch，而且還大規(guī)模地投入應(yīng)用。例如，谷歌斥重金研發(fā)自動駕駛，推出翻譯等2C業(yè)務(wù)。而Facebook也將人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在社交網(wǎng)絡(luò)中的圖像處理，自然語言處理等諸多領(lǐng)域。

第二類是芯片派，目前主要是提供算力支持，最大的玩家就是英特爾和英偉達(dá)。英偉達(dá)的GPU抓住了計算設(shè)備需求的關(guān)鍵時機(jī)，在圖形渲染、人工智能和區(qū)塊鏈領(lǐng)域的計算表現(xiàn)十分突出，在這些業(yè)務(wù)方面也給英特爾帶來壓力。同時英偉達(dá)似乎和英特爾的“Intel Inside”不同，它更希望成為真正的算力平臺，并且成功推出了自己的CUDA平臺。

就在5月30日，英偉達(dá)發(fā)布了全球首個融合人工智能和高性能計算的計算平臺——HGX-2，這也是目前最大的GPU——DGX-2背后的計算平臺。

作為傳統(tǒng)算力領(lǐng)域的老大英特爾自然不甘示弱，50年的企業(yè)頗有老驥伏櫪的意味，近年來在人工智能領(lǐng)域頻頻發(fā)起重磅并購：2015年167億美元收購“現(xiàn)場可編程門陣列巨頭”(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)Altera，為未來算力的發(fā)展趨勢奠定基礎(chǔ)，F(xiàn)PGA在云計算、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等方面有很大的潛力;2016年英特爾收購Nervana，計劃用這家公司在深度學(xué)習(xí)方面的能力來對抗GPU;同年還收購了視覺處理芯片初創(chuàng)公司Movidius;2017年英特爾以153億美元收購以色列協(xié)助駕駛公司Mobileye，旨在進(jìn)軍自動駕駛領(lǐng)域。

在系統(tǒng)應(yīng)用派和芯片派之外，第三類是技術(shù)應(yīng)用派，剩下的大部分公司都屬于這一類型。雖然不同的公司都聲稱自己在深度學(xué)習(xí)、人工智能領(lǐng)域有著深厚甚至獨(dú)特的技術(shù)積累，但實際上大多是基于系統(tǒng)應(yīng)用派和芯片派的技術(shù)平臺。只不過技術(shù)應(yīng)用派更多的面向C端用戶，包括自動駕駛、圖像識別、企業(yè)級應(yīng)用等。客觀上說，技術(shù)應(yīng)用派屬于“君子善假于物也”。

從目前的競爭格局上來看，系統(tǒng)應(yīng)用派已經(jīng)逐漸占據(jù)了整體優(yōu)勢，在人工智能領(lǐng)域具備了最核心的競爭力。在傳統(tǒng)的電腦和手機(jī)時代，系統(tǒng)和芯片更多是合作關(guān)系，芯片甚至更加占據(jù)主導(dǎo)地位。具體來看，比如在電腦市場上，英特爾在算力領(lǐng)域完全制霸，橫跨PC和蘋果的MAC機(jī)。而系統(tǒng)方面，Windows和iOS各有千秋，無法代替對方，但他們共同的英特爾卻無法代替。到了手機(jī)時代，雖然算力的主角從英特爾變?yōu)榱?a href="http://www.brongaenegriffin.com/tags/高通/" target="_blank">高通，但是芯片依然處于核心的地位，其重要性和操作系統(tǒng)平分秋色。

而最近1-2年，形勢變化很快，蘋果放出要自己研發(fā)和生產(chǎn)MAC芯片的口風(fēng)，英特爾股價一度聞風(fēng)下跌。在人工智能領(lǐng)域，這樣的趨勢更加明顯，由于計算場景的需求差異化極大，谷歌根據(jù)自己的需要研發(fā)成熟的芯片變得必要，技術(shù)上也更可行。英特爾如果要為不同的場景定制芯片，意味著英特爾將全面轉(zhuǎn)入2B領(lǐng)域，和之前的2B2C模式相比，純2B的業(yè)務(wù)顯然會更像乙方，業(yè)務(wù)線的復(fù)雜度會急劇增長。而歷史上來看，一家公司從2C轉(zhuǎn)向2B總體來看往往都是因為失去了在行業(yè)中的核心統(tǒng)治地位而不得不退而求次。

押寶Nervana NNP

那么，在激烈競爭中，英特爾又如何進(jìn)一步加碼芯片事業(yè)?

Naveen Rao加入了英特爾后，成為英特爾副總裁、AI事業(yè)部(AIPG)負(fù)責(zé)人，主導(dǎo)推出英特爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(Nervana NNP)系列芯片。這次在AIDC大會上提出為開發(fā)者提供軟件工具、硬件、生態(tài)。在業(yè)內(nèi)看來，以英特爾的技術(shù)實力，軟件工具和硬件并不成問題，但是生態(tài)卻有待商榷。在PC時代，生態(tài)的核心是芯片，因此圍繞芯片構(gòu)建生態(tài)就可以令英特爾固若金湯，但是在人工智能時代，人工智能系統(tǒng)才是生態(tài)的核心，提供算力的芯片是生態(tài)的一部分，CPU可以提供算力，GPU也可以提供，英特爾可以生產(chǎn)，英偉達(dá)也可以生產(chǎn)，甚至谷歌、蘋果自己也可以生產(chǎn)。

目前在數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)計算領(lǐng)域，英特爾的芯片布局主要有Xeon(至強(qiáng))芯片系列、Movidius的視覺芯片VPU、Nervana NNP系列、以及FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)。這幾條產(chǎn)品線分別對應(yīng)幾個不同的細(xì)分應(yīng)用場景。

Nervana NNP系列則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，在深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推斷階段中，Nervana NNP主要針對訓(xùn)練階段的計算，按照英特爾的計劃，到2020年要將深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練(Deep Learning，簡稱“DL”)的效果提高100倍。這款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器由英特爾和Facebook一起合作設(shè)計，可以預(yù)測該芯片很大程度上應(yīng)該會對Facebook的機(jī)器學(xué)習(xí)框架Pytorch有很好的支持，畢竟Facebook的Pytorch的野心肯定是要和谷歌的Tensorflow一決高下。不過最新款芯片2019年才會正式推出商用，屆時深度學(xué)習(xí)的格局變化如何無法預(yù)料。

Naveen Rao在其博客中寫道：“我們正在開發(fā)第一個商用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器產(chǎn)品英特爾Nervana NNP-L1000(代號Spring Crest)，計劃在2019年發(fā)布。與第一代Lake Crest產(chǎn)品相比，我們預(yù)計英特爾Nervana NNP-L1000將實現(xiàn)3-4倍的訓(xùn)練性能。英特爾Nervana NNP-L1000還將支持bfloat16，這是業(yè)內(nèi)廣泛采用的針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種數(shù)值型數(shù)據(jù)格式。未來，英特爾將在人工智能產(chǎn)品線上擴(kuò)大對bfloat16的支持，包括英特爾至強(qiáng)處理器和英特爾FPGA?！?/p>

事實上，Spring Crest在2018年底推出的傳言早已有之，但是目前看來，官方公布的2019年這一時間點略有延遲。對此，Carey Kloss向記者解釋道：“進(jìn)入更現(xiàn)代化的制程節(jié)點，我們集成了更多的Die(硅芯片)，可以獲得更快的處理速度。但是需要一定的時間去制造硅片，也需要時間把硅片變成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，這是延遲的原因?！?/p>

對于兩代芯片的區(qū)別，他分析稱：“Lake Crest作為第一代處理器，在GEMM(矩陣運(yùn)算)和卷積神經(jīng)上都實現(xiàn)了非常好的計算利用率。這不僅僅是指96%吞吐量的利用率，而是在沒有充分定制化的情況下，我們也取得了大多數(shù)情況下實現(xiàn)GEMM高于80%的計算利用率。當(dāng)我們開發(fā)下一代芯片時，如果我們能夠保持高計算利用率，新的產(chǎn)品在性能上有3到4倍的性能提升。”

談及競爭，Carey Kloss表示：“我不知道我們競爭對手的路線圖是什么，但我們的反應(yīng)速度相對較快，所以我認(rèn)為我們不會在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理上處于劣勢。比如bfloat16已經(jīng)有一段時間了，它最近變得更受歡迎，不少客戶提出支持bfloat16的要求，我們也逐步轉(zhuǎn)向支持bfloat16?！倍鴮Ρ裙雀璧腡PU來看，他認(rèn)為TPU二代類似于Lake Crest，TPU三代類似于Spring Crest。

四面出擊

除了備受關(guān)注的Nervana NNP，英特爾的Xeon芯片主要面向服務(wù)器和大型計算設(shè)備，比如我國超級計算機(jī)天河一號和二號就采用了Intel Xeon六核處理器。

在視覺芯片方面，英特爾的業(yè)務(wù)量增長迅速。Movidius VPU芯片早就面向在汽車、無人機(jī)等新興的硬件市場，比如大疆無人機(jī)、特斯拉，以及Google Clips攝像頭中都采用了Movidius的視覺芯片。

Movidius的市場負(fù)責(zé)人Gary Brown告訴記者：“在Movidius，我們研發(fā)的芯片被稱作視覺處理單元VPU。VPU是一種兼具計算機(jī)視覺和智能攝像頭處理器的芯片。所以我們的芯片所做的處理大概有三類： ISP處理，也就是圖像信號處理，基于攝像頭捕捉技術(shù)的處理，以及計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)。”

他舉例道，具體的使用場景包括VR產(chǎn)品和機(jī)器人技術(shù)、智能家居、工業(yè)攝像頭、AI攝像頭，還有監(jiān)控和安保。其中，“監(jiān)控和安保是一個巨大的市場，尤其在中國，監(jiān)控和安保攝像頭的市場特別大，有一些大公司在研發(fā)監(jiān)控攝像頭，例如海康威視和大華?！?/p>

Gary Brown還提到，智能家居領(lǐng)域目前正在迅速發(fā)展，雖然市場很小，但是發(fā)展神速?！坝泻芏喙驹谘邪l(fā)智能裝置，如智能家庭安防、個人家庭助手、智能門鈴，以及公寓和家庭的訪問控制。但是在家居領(lǐng)域，要做到低成本、低能耗、電池壽命長，以及非常精準(zhǔn)是非常有挑戰(zhàn)性的。因為比如室外的樹蔭在移動，就有可能觸發(fā)了防盜警報，因此非常低的誤報率是非常重要的，要有良好的準(zhǔn)確性?！?/p>

而公司的挑戰(zhàn)之一就是如何繼續(xù)創(chuàng)造高性能的芯片，“我們有一些策略，比如，用一個前端算法降低功耗，這樣我們就能關(guān)閉大部分芯片，只運(yùn)作小部分最優(yōu)化的面部檢測功能。當(dāng)一張臉出現(xiàn)時，其他芯片將被啟動。這樣就能一直保持面部監(jiān)控系統(tǒng)開啟。我們還有很多演算節(jié)能技術(shù)，使家用智能攝像頭續(xù)航時間達(dá)到大致6個月?！?Gary Brown解釋道。

此外，F(xiàn)PGA這條線則由Altera執(zhí)掌局面。隨著5G浪潮的到來，IoT物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析及計算需求會暴增，物聯(lián)網(wǎng)的接入節(jié)點至少是數(shù)百億級的規(guī)模，比手機(jī)規(guī)模要高出1-2個數(shù)量級。物聯(lián)網(wǎng)的典型需求是需要靈活使用算法的變化，這是FPGA的強(qiáng)項，F(xiàn)PGA可以通過自身結(jié)構(gòu)的改變來適應(yīng)定制化計算場景的需求，這也使得英特爾在未來為更多不同類型的設(shè)備提供高效提供芯片變成可能。從167億美元的收購金額就可以看出，英特爾買的顯然不只是眼前的價值。

速攻企業(yè)級場景

英特爾近期的一項調(diào)查顯示，在美國企業(yè)客戶中，50%以上都正在轉(zhuǎn)向采用基于英特爾Xeon處理器的現(xiàn)有的云解決方案來滿足其對人工智能的初步需求。而多位英特爾高管在接受采訪時都向記者表示，沒有一種解決方案適用于所有的人工智能場景，英特爾會根據(jù)客戶需求對技術(shù)和業(yè)務(wù)進(jìn)行搭配。比如，英特爾會將Xeon和FPGA、或者Xeon和Movidius配置在一起，從而實現(xiàn)更高性能的人工智能功能。

對于英特爾而言，這些強(qiáng)化的人工智能功能將被廣泛地應(yīng)用于企業(yè)級場景。Naveen Rao就表示：“在加速向人工智能驅(qū)動的未來計算過渡之時，我們需要提供全面的企業(yè)級解決方案。這意味著我們的解決方案要提供最廣泛的計算能力，并且能夠支持從毫瓦級到千瓦級的多種架構(gòu)?！?/p>

Carey Kloss進(jìn)一步向記者解釋人工智能芯片的應(yīng)用場景：“Spring Crest可以說是最高等級的Nervana神經(jīng)元處理器架構(gòu)。因此它的客戶就包括超大規(guī)模計算中心、已經(jīng)擁有相當(dāng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)工作的大型企業(yè)、政府等等。如果你需求的是低延且小模型，Xeon就能幫助到你，它可以把數(shù)據(jù)從云到端打通?！?/p>

具體來看，英特爾也在醫(yī)療、無人駕駛、新零售、物聯(lián)網(wǎng)等場景上做了探索。比如在醫(yī)療方面，據(jù)介紹，英特爾正在與諾華(Novartis)合作，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來加速高內(nèi)涵篩選——這是早期藥品研發(fā)的關(guān)鍵元素。雙方的合作把訓(xùn)練圖片分析模型的時間從11個小時縮短到了31分鐘——效率提高了20多倍。

在無人商店方面，英特爾為京東無人便利店提供“計算大腦”，目前已在多個智能門店(中石化易捷便利店、京東之家)以及智能售賣機(jī)項目中部署使用。在算法上，京東方面表示，無人商店用到的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要集中在知人、知貨、知場3個方向，由于涉及線上線下數(shù)據(jù)打通，將視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等，需要用到現(xiàn)在比較流行的機(jī)器視覺領(lǐng)域CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法，智慧供應(yīng)鏈方面用到的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、統(tǒng)計學(xué)的線形回歸，邏輯回歸等。在網(wǎng)絡(luò)條件比較好的情況下，多數(shù)視頻數(shù)據(jù)可以使用較大模型在云端完成。在網(wǎng)絡(luò)不佳的情況下，通過端計算比如移動端，邊緣計算使用小網(wǎng)絡(luò)完成。而使用的硬件包括Intel的邊緣服務(wù)器等。

盡管英特爾外遇強(qiáng)敵，轉(zhuǎn)型、擴(kuò)張的步伐十分堅定。僅從研發(fā)數(shù)值來看，根據(jù)IC Insights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2017年排名前10位的半導(dǎo)體廠商研發(fā)總支出為359億美元，英特爾位列第一。報告顯示，2017年英特爾的研發(fā)支出為131億美元，占集團(tuán)總支出的36%，約為英特爾2017年銷售額的五分之一。

隨著各家的巨額投入，AI芯片的戰(zhàn)役還將愈演愈烈。