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神經網絡芯片的發(fā)布預告，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網絡處理器產品。

兩年前，Naveen Rao還是深度學習初創(chuàng)公司Nervana Systems的首席執(zhí)行官兼聯合創(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系列也應運而生，Naveen Rao則被任命為人工智能產品事業(yè)部的總負責人。

英特爾人工智能產品事業(yè)部副總裁、Nervana團隊成員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)。當時我們整個團隊大概45人，正在構建一個最大的Die(硅芯片)，我們開發(fā)了Neon(深度學習軟件)，還構建了云棧，這些都是小團隊所完成的。但是這也是挑戰(zhàn)所在，小團隊成長會有陣痛，我們花了很長時間才把第一批產品拿出來，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，“當然，調用資源并不是一件容易的事情，但是英特爾在產品的市場化方面擁有豐富的經驗。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)和架構分析?！盋arey Kloss表示，“出品芯片方面，我們有數百個系統同時運行，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同工作?！痹谒磥恚琋ervana現在處于合理的節(jié)奏中，已經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(現場可編程門陣列)巨頭Altera、智能駕駛相關的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的公司，其中也包括了中國的寒武紀、地平線。

與此同時，英特爾的競爭對手也在日益壯大。英偉達的GPU在人工智能領域高歌猛進;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習架構TensorFlow進行了優(yōu)化，并且谷歌對開發(fā)者提供了TPU等底層服務;去年，百度聯合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軍芯片領域，其中，阿里巴巴達摩院正在研發(fā)名為Ali-NPU的神經網絡芯片，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，屬于各自做技術探索的局部戰(zhàn)，尚未進入群雄逐鹿的總體戰(zhàn)。人工智能是一個籠統的概念，具體的應用場景差異頗大，各家公司側重點有所不同，若根據技術和業(yè)務流派進行分類，可以將全球公司分為三個派系。

其一是系統應用派，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)模地投入應用。例如，谷歌斥重金研發(fā)自動駕駛，推出翻譯等2C業(yè)務。而Facebook也將人工智能技術廣泛應用在社交網絡中的圖像處理，自然語言處理等諸多領域。

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。英偉達的GPU抓住了計算設備需求的關鍵時機，在圖形渲染、人工智能和區(qū)塊鏈領域的計算表現十分突出，在這些業(yè)務方面也給英特爾帶來壓力。同時英偉達似乎和英特爾的“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。

作為傳統算力領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域頻頻發(fā)起重磅并購：2015年167億美元收購“現場可編程門陣列巨頭”(Field Programmable Gate Array，FPGA)Altera，為未來算力的發(fā)展趨勢奠定基礎，FPGA在云計算、物聯網、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習方面的能力來對抗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助駕駛公司Mobileye，旨在進軍自動駕駛領域。

在系統應用派和芯片派之外，第三類是技術應用派，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習、人工智能領域有著深厚甚至獨特的技術積累，但實際上大多是基于系統應用派和芯片派的技術平臺。只不過技術應用派更多的面向C端用戶，包括自動駕駛、圖像識別、企業(yè)級應用等?？陀^上說，技術應用派屬于“君子善假于物也”。

從目前的競爭格局上來看，系統應用派已經逐漸占據了整體優(yōu)勢，在人工智能領域具備了最核心的競爭力。在傳統的電腦和手機時代，系統和芯片更多是合作關系，芯片甚至更加占據主導地位。具體來看，比如在電腦市場上，英特爾在算力領域完全制霸，橫跨PC和蘋果的MAC機。而系統方面，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MAC芯片的口風，英特爾股價一度聞風下跌。在人工智能領域，這樣的趨勢更加明顯，由于計算場景的需求差異化極大，谷歌根據自己的需要研發(fā)成熟的芯片變得必要，技術上也更可行。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入2B領域，和之前的2B2C模式相比，純2B的業(yè)務顯然會更像乙方，業(yè)務線的復雜度會急劇增長。而歷史上來看，一家公司從2C轉向2B總體來看往往都是因為失去了在行業(yè)中的核心統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)負責人，主導推出英特爾神經網絡處理器(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)內看來，以英特爾的技術實力，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，英偉達也可以生產，甚至谷歌、蘋果自己也可以生產。

目前在數據科學和深度學習計算領域，英特爾的芯片布局主要有Xeon(至強)芯片系列、Movidius的視覺芯片VPU、Nervana NNP系列、以及FPGA(現場可編程門陣列)。這幾條產品線分別對應幾個不同的細分應用場景。

Nervana NNP系列則是神經網絡處理器，在深度學習的訓練和推斷階段中，Nervana NNP主要針對訓練階段的計算，按照英特爾的計劃，到2020年要將深度學習訓練(Deep Learning，簡稱“DL”)的效果提高100倍。這款神經網絡處理器由英特爾和Facebook一起合作設計，可以預測該芯片很大程度上應該會對Facebook的機器學習框架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，屆時深度學習的格局變化如何無法預料。

Naveen Rao在其博客中寫道：“我們正在開發(fā)第一個商用神經網絡處理器產品英特爾Nervana NNP-L1000(代號Spring Crest)，計劃在2019年發(fā)布。與第一代Lake Crest產品相比，我們預計英特爾Nervana NNP-L1000將實現3-4倍的訓練性能。英特爾Nervana NNP-L1000還將支持bfloat16，這是業(yè)內廣泛采用的針對神經網絡的一種數值型數據格式。未來，英特爾將在人工智能產品線上擴大對bfloat16的支持，包括英特爾至強處理器和英特爾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：“進入更現代化的制程節(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網絡處理器，這是延遲的原因。”

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(矩陣運算)和卷積神經上都實現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情況下實現GEMM高于80%的計算利用率。當我們開發(fā)下一代芯片時，如果我們能夠保持高計算利用率，新的產品在性能上有3到4倍的性能提升?！?/p>

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，但我們的反應速度相對較快，所以我認為我們不會在神經網絡處理上處于劣勢。比如bfloat16已經有一段時間了，它最近變得更受歡迎，不少客戶提出支持bfloat16的要求，我們也逐步轉向支持bfloat16?！倍鴮Ρ裙雀璧腡PU來看，他認為TPU二代類似于Lake Crest，TPU三代類似于Spring Crest。

四面出擊

除了備受關注的Nervana NNP，英特爾的Xeon芯片主要面向服務器和大型計算設備，比如我國超級計算機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)務量增長迅速。Movidius VPU芯片早就面向在汽車、無人機等新興的硬件市場，比如大疆無人機、特斯拉，以及Google Clips攝像頭中都采用了Movidius的視覺芯片。

Movidius的市場負責人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的處理，以及計算機視覺和深度學習?！?/p>

他舉例道，具體的使用場景包括VR產品和機器人技術、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?？低?/u>和大華。”