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“知天命”的英特尔不想认命

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深度学习与Python
发布2021-01-21 11:13:06
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发布2021-01-21 11:13:06
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作者 | 陈思

52 年前,英特尔正式成立。多年来,凭借着高端芯片设计能力以及先进的制程工艺,英特尔成长为了世界最大的半导体公司。52 年后,随着半导体市场的逐渐繁荣,英特尔早已不再是行业的绝对领导者,它引以为傲的 x86 架构随着更多芯片架构的成熟与流行,受到了不小的威胁。不仅如此,竞争对手的凶猛扩张、行业发展的变幻莫测、自身转型的切肤之痛... 无一不在影响着英特尔的发展。

1从业务到人才,内忧外患

核心业务的丢失与专业人才的出走,让英特尔本就艰难的现状雪上加霜。

2019 年 7 月,英特尔以 10 亿美元的价格,将调制解调器业务的大部分出售给了苹果公司。

2020 年 2 月 26 日,Nervana 创始人、英特尔 AI 平台事业部负责人 Naveen Rao 在推特上宣布:正式离开英特尔 AI 事业部。

四个月后,2020 年 6 月,英特尔芯片工程部门总负责人兼高级副总裁 Jim Keller 突然宣布离职,很快官网也确认了这一消息并发布声明,称 Jim Keller 是因为个人原因离职。

这位传奇芯片大师曾经为 AMD 带来 Ryzen 系列芯片、让苹果手机摆脱三星用上了自家的处理器,英特尔当初为什么要把他挖来,原因不言而喻。

可是,这个被外界称为“最可能拯救英特尔”的人离开了。

Jim Keller

对英特尔更大的打击来自今年 11 月。苹果公司在发布会上宣布:推出首款自研的 5nm M1 芯片,该款芯片将为其新一代基于 ARM 的 Mac 系列产品提供动力。也就意味着,苹果舍弃了英特尔的处理器,这个市场上,英特尔又增加了一个强有力的新对手。

不久后,有关英特尔出售业务的消息又传了出来:联发科发布公告称,将透过子公司立锜并购 Intel 旗下 Enpirion 电源管理芯片产品线相关资产,预计总交易金额约 8500 万美元。

......

专业人才出走,核心业务出售,英特尔接连数月都在忍受着“割肉”一般的痛苦。可还没来得及喊疼,两颗重磅炸弹就引爆了整个芯片行业。

2020 年 9 月 13 日,英伟达发布声明表示将斥资 400 亿美元收购 ARM。这也是芯片行业有史以来最大收购。

仅一个月之后,就知情人士透露消息称,AMD 公司正在就收购竞争对手——芯片生产商 Xilinx Inc.(赛灵思)进行深入谈判,这笔交易的总价值可能超过 300 亿美元。

CPU 业务让 AMD 步步紧逼,GPU 业务让英伟达挡在了身后,更别说有竞争力的移动芯片架构 ARM 也被英伟达收走了... 英特尔到底是有什么“绝招”未出还是已经破罐破摔了?

2承认制程工艺跟不上,英特尔要“软件先行”

相比火力凶猛的友商们,英特尔显得有些过于“佛系”了。

2020 年 3 月,英特尔首席财务官 George Davis 于摩根士丹利大会上的演讲中这样说:

英特尔目前处在 10nm 制程时代,在 2021 年底生产出 7nm 节点之前,英特尔不会达到与竞争对手同等的工艺水平。

在 CPU 处理器制程工艺方面,英特尔终于承认自己已经落后了。几个月后,英特尔宣布考虑将芯片制造业务外包给台积电。

让时间先回到 2019 年 5 月。

那时候,英特尔 10nm 制程的 CPU 刚刚正式亮了相。同年 10 月,英特尔首席执行官 Bob Swan 在季度总结会上宣布:英特尔正式进入 10nm 时代。

这姗姗迟来的 10nm 并没有让外界对英特尔产生太多惊喜,因为在 2019 年 6 月,老对手 AMD 就已经发布了采用 7nm 制程工艺的 Ryzen 3000 系列处理器,价格是英特尔对标产品的一半。AMD 的 CEO 苏姿丰甚至表示:“用户可以不必再考虑英特尔的产品。”

“苏妈”这句话虽然火药味十足,但并没有激起英特尔太多的斗志。于是乎,在几个月之后的 CES 现场,苏姿丰又放出了 Ryzen 4000 系列处理器的消息。

作者注:AMD 或于 2020 年 1 月 12 日发布新的锐龙 5000 移动处理器和 Radeon RX 6700 系列显卡。

失去了制程工艺上的先进性,英特尔虽然仍然拥有芯片的设计能力,但对于这样一家老牌大厂来说,是远远不够的。

于是乎,“软件先行”的战略被提上日程。

数据是英特尔近些年来重点强调的方向。从 2017 年开始,英特尔围绕数据展开了一系列攻势,比如:BigDL 就是英特尔在 Spark 上构建的一个面向 Apache Spark 的开源、分布式的深度学习框架,目标人群是大数据用户和数据科学家,使用时无需修改、可直接运行在现有 Hadoop/Spark 集群。

而在芯片设计方面,英特尔推出了一个统一的、简化的编程模型——oneAPI ,开发者可以在 oneAPI 上自由选择架构进行芯片设计,在使用不同的代码库、编程语言、编程工具和工作流程时,会变得更加简单。

当大数据与 AI 的界限随技术发展愈发模糊,传统企业开始纷纷与 AI 公司合作求突破的时候,英特尔也开始了与传统企业赋能方向的探索。尤其在中国,英特尔 AI 的落地案例是最多的,覆盖了金融、医疗、制造、能源、教育、零售等多个领域。

实践证明,英特尔的决定是正确的,对软件的重视似乎让英特尔重新获得了一些成绩。

可是,芯片产品的竞争是躲不开的。

面对着 AMD、英伟达等强劲对手的猛烈攻势,“曲线救国之法”虽然能缓解一时,却无法解决根本问题,英特尔终究要面对现实的挑战。

比如在英特尔力挺的 AI 芯片领域。当初英特尔以 3.5 亿美金的高价收购了 Nervana Systems,在 Naveen Rao 的带领下,英特尔推出了专为机器学习而设计的神经网络处理器 NNP(Nervana Neural Network Processors)系列芯片,在 AI 芯片领域成功站稳脚跟。

随后几年,NNP 芯片系列发展出了众多分支,包括:Nervana NNP-L1000 云端芯片、面向训练的 NNP-T1000 和面向推理的 NNP-I1000。

如今,Naveen Rao 出走,取 Nervana 而代之来研究 AI 芯片的是英特尔在 2020 年 1 月同样重金收购的 Habana Labs。

可是,“佛系”了一整年的 Habana 却一直没有什么动静。

3Habana 的新动向,能否为英特尔取得关键一分?

Habana 与 AWS 达成合作,或许能为英特尔在 AI 芯片领域打开新局面。

2020 年 12 月,人们终于等来了 Habana 的消息。

re:Invent 2020 CEO 主题大会上,AWS 宣布了采用多达 8 个 Habana Gaudi 加速器的 EC2 实例,比目前 GPU 的 EC2 实例在机器学习性价比上提升了 40%,基于 Gaudi 的 EC2 实例计划于 2021 年上半年提供给用户使用。

Habana 芯片产品

在 InfoQ 对 Habana Labs 中国区总经理于明扬,以及英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫的一次线上采访中,于明扬表示:

这几年虽然说大家看到了推理和预测端出现了一些新的解决方案,包括不同的 ASIC 架构、FPGA 架构以及不同的异构架构,但是在训练领域一直是以英伟达产品为主,很难有其他的客户在这边有所突破。

这一次 Habana 和 AWS 联合发布的信息,给了大家一个新的选择,在训练端我们确实可以通过不同的架构来实现对 AI 的加速,同时在不同的架构中,也可能会给客户带来更不一样的体验。

“一个新的选择”,对于英特尔来说,这是个好消息。在众多合作用户纷纷想要“逃离”英特尔的时候,英特尔主动给出了另一种选择。

仅就 AWS 来说,于明扬告诉 InfoQ:“AWS 选择 Habana 是两个考虑,一个是性价比,尤其是在训练上,目前 Habana 是在训练上性价比唯一能够对英伟达形成挑战的。二是在软件易用性上,Habana 的软件易用性也被 AWS 接受,他们认为在公有云当中,能够为客户提供近似于无缝的软件生态。”

他补充说,被英特尔收购之后,Habana 能够获得更加稳定的技术资源和资金支持,英特尔也可以帮助 Habana 从一个简单的产品变成一个完整的生态,和英特尔很多产品做整合,提供一个完整的解决方案,面向于不同客户的应用场景以及不同客户需求的完整解决方案。

而对于英特尔来说,AI 仍然是需要大力加注的方向,如何利用 AI 芯片在这一领域突破英伟达等公司的独占,就显得尤为重要。

由于 AI 本身的工作负载和应用场合非常复杂,不论是计算机视觉、推荐、自然语言处理,还是语音相关的技术,什么样的应用、什么样的场景,选择什么样的产品都显得尤为重要。伊红卫表示,未来英特尔希望做到的是,如果现有的产品,比如至强处理器功能足够,客户甚至不用考虑其他产品,不管是英特尔的还是第三方的,只要用户觉得合适且成本合算就好。

因此,伊红卫在采访中说:有了 Habana,并且未来有了 GPU、FPGA 等产品之后,英特尔是不是就不在 CPU 上投入 AI 了?恰恰相反,英特尔会投入更多,会在 CPU 里面内置一些和深度学习、机器学习相关系的指令,未来新产品的性能会有更大的突破。

4结语

虽没有了曾经高歌猛进的攻势,不可否认的是,英特尔在芯片领域仍然有着稳固的话语权。然而随着越来越多的合作伙伴转向 Arm,英特尔面临的形势也确实不容乐观。

12 月 19 日,有报道称微软正在为其服务器以及未来的 Surface 设备自行设计基于 Arm 的处理器芯片。受这一消息影响,英特尔股票下跌超 6%,一夜之间市值蒸发 130 亿美元(人民币 850 亿元)。

英特尔已经有了专供边端使用的低功耗 VPU Movidius,也有 FPGA、至强以及正走在路上的 Xe 系列的 GPU,针对不同的场景,不同的应用模式,英特尔已经能够提供不同的方案。

但是“XPU”战略为英特尔解决的只是“人无我有”的问题,如何在“人有我优”上与竞争对手拉开差距,才是英特尔目前面临的最重要的问题。而 Habana 等产品在这一问题上的表现,仍然有待观察。

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原始发表:2021-01-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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