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【福彩快三限号】总书记对战"疫"作出超强部署

文章来源:杨立钛   发布时间:2020-02-26 16:18:48  【字号:     】  

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一石激起千层浪,业界讨论声四起。司睿博也在财报电话会议中表示,客户对第二代至强英特尔至强可扩展处理器的需求非常强劲,专注于AI性能的Cascade Lake系列是英特尔增长最快的处理器,而其增长势头还将随着第三代至强可扩展处理器Cooper Lake的推出,在2020年上半年得到进一步推动。

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或许冥冥之中,命运已经将英特尔和五十年后的智能化浪潮牵了一条红线。2019年8月,赛灵思发布号称是全球最大FPGA芯片Virtex UltraScale+ VU19P。▲英特尔服务器CPU销量同比(YoY)和环比(QoQ)变化 不同于英特尔,由于第二代Epyc处理器需求旺盛,AMD服务器CPU单位出货量和营收环比增长超过50%,取得了AMD自2006年以来最高的季度CPU营收。据英特尔预计,其2020年营收将达到735亿美元,这也超过此前分析师预期。

2019财年营收719.65亿美元,较上一财年增长2%,净利润210.48亿美元,与2018财年基本持平。目前直观来看,英特尔在壮大生态、吸引中国开发者方面的行动更为丰富,包括在重庆建立FPGA创新中心、举办FPGA创新大赛等等,而赛灵思主要是依靠年末的XDF开发者大会亚洲站来作为集中展示先进技术以及同开发者交流的平台。两家还轮流炫技最大FPGA。两家创企被收购后的归宿也不同。

Altera则化身为英特尔PSG事业部,一边作为独立在线加速器,另一边和英特尔至强处理器组合出击AI、5G、自动驾驶等新兴市场。想办法把FPGA这一陈年老架构玩出新花样时,两家又都选择推出创新的新品牌。

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在整体市场陷入低迷状态之际,英特尔却迎来了颇为亮眼的成绩单,不仅时隔三年重返全球半导体市场榜首,而且其第四季度和财年营收均创纪录。2018年,AMD面向AI和HPC连发两款Vega架构的7nm GPU,Radeon Instinct MI60和MI50,并声称MI60是最快的双精度加速器,性能高达7.4 TFLOPS。

Nervana和Habana的名字有些相像,架构上看也十分类似,而且产品都是在以色列开发,而且芯片都具备高度可扩展的特点。英特尔在2019年创下38亿美元由AI驱动的收入,到2024年,AI市场机会预计将达到250亿美元,其中应用于数据中心的AI芯片规模将达到100亿美元。2019年12月,英特尔宣布以20亿美元收购以色列AI芯片创企Habana Labs,而Habana打造的产品,也是面向数据中心的AI训练和AI推理芯片。AI似乎成了至强最大的筹码,英特尔执行副总裁孙纳颐(Navin Shenoy)曾在CES期间特意指出,至强是唯一内置AI的通用CPU。其服务器在HPC领域已相当受认可,最新全球超算排行榜中,排名前两位的超算Summit和Sierra都采用了IBM Power9 CPU。相比之下,Habana的嫁妆就很丰厚,约有150名员工,AI训练芯片Gaudi和AI推理芯片Goya都以问世,性能在业界非常领先,并且已经被一些超大规模数据中心客户使用,在业界收获一片赞誉。

主流协处理器中,GPU雄霸AI训练市场,CPU和现场可编程门阵列(FPGA)占据AI推理领域的主导地位,专用集成电路(ASIC)则正如冉冉升起的新星。NNP-T提供了一种高效的分布式训练方式,对95%的大型复杂模型进行线性扩展。

不过两家创企的收购背景截然不同。英特尔也意识到了构建统一软件的必要性,打造了横跨其旗下各种计算架构的统一编程模型oneAPI。

此前AMD、、博通、NVIDIA、等半导体巨头都曾尝试研发Arm服务器处理器,但随后均不了了之。为了增强在数据中心领域的竞争力,NVIDIA拟以69亿美元买下Mellanox的收购案正在审批阶段,目前已获得美国和欧洲监管机构的批准,接下来还要接受中国监管机构的考验。

此外英特尔支持异构融合的先进封装技术、开放合作联盟CXL、加速多芯片通信互连的EMIB技术、深度挖掘硬件性能和能效的软件堆栈、简化编程的跨架构统一软件平台oneAPI、以及在安全、内存及存储技术上的革新,都在为AI工作负载效率、可编程性和可扩展性的提升保驾护航。尽管CPU在多数人眼中是个头脑发达,四肢简单的控制者,不擅长做AI处理,但英特尔正努力通过加固至强处理器的AI性能打破这一刻板印象。此次我们所重点讨论的四类架构,只是英特尔投入加速AI发展的六大战略之一。但AMD在AI和HPC领域始终难以与GPU抗衡,主要缺的还是软件,大多数GPU开发者已经习惯使用CUDA。

这也是AI开始走向商业化的序幕。尽管最新财报成绩再度证明了英特尔在PC和服务器芯片市场的掌舵实力,但就目前蓬勃发展的数据中心AI市场来看,英特尔在AI训练领域还没有展现出威胁力的攻势,这就要看其独立GPU、Nervana NNP-T以及Habana Goya未来能否赢得客户的信心。

▲近五年英特尔股价变化 PC销售表现以及企业和云计算数据中心服务器芯片销售的复苏成为了英特尔亮眼财报表现的两大核心支柱。数据中心AI芯片玩家们正在兵分两路,一拨倾向于兵分两路的通用型跨行业解决方案,另一拨则重点专攻某一特定领域的数据中心或边缘推理。

有趣的是,从2018年下半年开始,FPGA两大核心玩家频频在一些新动作上不谋而合。为满足多样化工作负载需求,如今英特尔在数据中心的芯片业务已覆盖标量(CPU)、矢量(GPU)、空间(FPGA)、矩阵(ASIC)。

随着云计算厂商对陆续转向自研芯片,Arm被视为实现CPU自主可控的优选架构,似乎有吞掉一小块服务器市场蛋糕的希望。三、 GPU :红绿之争可能变为三原色互斗 2010年,英特尔将其Larrabee独立显卡项目从公司路线图中抹去,直到去年11月,英特尔首次展示其用于数据中心的GPGPU——Ponte Vecchio GPU。在电话会议上,英特尔CEO司睿博(Bob Swan)告诉分析师,在AI和机器学习任务上具有更好性能的服务器新芯片是英特尔强大性能的关键,客户继续将至强处理器作为其注入AI的数据中心工作负载的基础。例如微软就基于FPGA进行了大量的深度学习推理。

不过过去两年,Arm服务器CPU阵营又喜添亚马逊和两员大将。以AMD、IBM和Arm系为代表的追赶者正来势汹汹。

有人觉得这一收购只是英特尔战略的持续延续扩张,主要是英特尔为满足AI工作负载的多样性,增强自身数据中心AI产品组合的实力。也就是说,NNP系列芯片是在进英特尔后三年打磨出来的。

例如谷歌在2017年底推出专为AI和高性能计算(HPC)设计的服务器,由IBM Power9处理器驱动。2019年以340亿美元收购红帽后不久,IBM迈出更激进的一步,宣布完全开源Power指令集,为获取更多中高端服务器市场争取机会。


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