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      英特尔谈如何与Nvidia争夺AI芯片市场

      章鹰 ? 2019-03-18 21:07 ? 次阅读

      由于英特尔试图与Nvidia共同分享正处于快速增长的服务器AI芯片市场,英特尔渴望其产品能够涵盖几乎所有可能的类别。

      Nervana Systems是英特尔2016年收购的AI芯片创业公司,我最近有机会拜访其位于圣地亚哥的办事处。Nervana Systems被收购?#38498;螅?#23436;成了大部分与AI相关的芯片和软件研发工作。在本次会面上,我见到了英特尔人工智能软件和?#33455;?#21103;总裁Arjun Bansal和英特尔AI?#33455;?#32452;高级总监Casimir Wierzynski。

      服务器AI芯片市场的市场地位

      用于处理数据中心内?#21487;?#20837;学习工作负荷的芯片市场可分为两组:

      强大的计算系统所使用的芯片,可以训练人工智能模型来做一些?#34385;椋?#27604;如理解语音命令,检测照片中的物体,或者帮助一辆汽车在城市街道上行驶。

      运?#33455;?#36807;培训的AI模型与新数据和新内容的芯片,例如移动应用程序的请求,以帮助处理语音命令或提供个性化的新闻饲料内容。这种活动被称为“推理”,其计算要求远低于培训要求,可以由服务器和最终用户硬件(如电话、个人电?#38498;推?#36710;)来处理。

      虽然竞争开?#21152;?#25152;增加,很大比例的AI培训工作是由Nvidia的Tesla服务器GPU系列来处理。但是,在以前,这项工作通常是由英特尔的Xeon服务器CPU来完成的。然而,越来越多的推理工作正在由Nvidia GPU来完成,可编程芯片(FPGA)则采用英特尔和Xilinx的产品,定制设计的芯片(ASIC)则采用,如Alphabet / Google的Tensor Processing Units(TPU - 它们也可用于培训)和Amazon.com的新AWS Propferentia芯片。

      英特尔的服务器AI芯片战略

      鉴于Nvidia的服务器AI芯片的工作完全围绕GPU进行,其特点是针对人工智能工作负载进行专门的处理(它们是众所周知的AST),英特尔计划支持一系列广泛的芯片。其当前和计划的服务器AI产品包括:

      NNP-L1000和NNP-I,一对Nervana ASIC,分别用于训练和推理。两者都?#20449;?#22312;今年晚些时候投入生产。Facebook一直是英特尔AI ASIC?#30446;?#21457;合作伙伴。

      可用于推理的FPGA。微软和百度使用英特尔的FPGA进行人工智能工作。

      服务器GPU阵容。该公司的第一台服务器GPU预计将在2020年推出。

      DL Boost,一组旨在提高Xeon CPU推理性能的技术。英特尔最近发布的Cascade Lake Xeon CPU 引入了DL Boost的第一个版本。

      当被问及NNP-L1000相对于Nvidia的Tesla GPU等产品的竞争优势时,Bansal地指出该芯片是从头开始设计的,用于训练AI /深度学习模型,因此不需要关注与图形相关的功能。他介绍道:“我们不必在与图形相关的计算上花费任何芯片面积。”

      他还指出,由于NNP-L1000独特的处理架构(它?#35272;?#20110;称为bfloat16的多种编码格式),该芯片可以使用16位乘法器电路来提供与GPU所需的32位乘法器相当的性能。这导致更小且功率更高的乘法器,并且(因为乘法器需要一半的数据)使芯片的有效存储器带宽加倍。

      类?#39057;兀珺ansal认为,在推理领域,NNP-I相对于FPGA“从功?#24066;?#33021;?#23884;?#26469;看”将具有很强的竞争力,并为机器翻译,语音识别和推荐系?#36710;?#24037;作负载提供强大的性能。与此同时,他指出,由于能够重新配置以处理新任务,一些客户仍然会更?#19981;禙PGA。

      当被问及英特尔如何?#21019;?#26381;务器CPU被用于推断时,因为对加速器的需求有所增长,他建议公司?#36234;?#20351;用空闲CPU容量进行推理工作。他指出:“人们有时会有很多休眠(服务器)容量”

      软件的重要性

      除了大量的芯片研发投资外,Nvidia在AI培训芯片市场的主导地位与其构建?#30446;?#21457;者生态系统有很大关系。该生态系统以公司的CUDA编程模型和相关的CUDA深度神经网络(cuDNN)软件库为基础,该软件库支持最流行的深度学习软件框架(以及一些不太流行的软件框架)。

      虽然它已经创建了针对其CPU优化的深度学习软件库,英特尔想要削减Nvidia庞大?#30446;?#21457;者意识共享的策略,并不是围绕着创建一个直接针对Cuda和Cuda的竞争对手,而是在推动采用一种名为nGraph的解决方案。nGraph是一个编译器 - 一个将编程语言中的代码转换为可由处理器执行的机器代码的程序 - 旨在与各种处理器类型的各种深度学习框架(Xeon CPU,Nervana ASIC和甚至是Nvidia GPU),用于培训和推理工作。

      英特尔认为,由于许多AI软件框架已针对特定类型的处理器(在许多情况下是Nvidia的GPU)进行了优化,所以,将?#35272;?#20110;一种类型的处理器的AI模型移植到另一种类型的处理器上来说,这通常太困难了,而且要让一个模型在不同?#30446;?#26550;上运行也太难了。英特尔称,nGraph消除了这些挑战。

      在公司仅?#35272;?#20110;一种处理架构的情况下,手动优化的AI软件库可能是有效的,但当公司使用三种或四种架构时,它们有可能失效。Bansal断言。“拥有三四个架构的优势肯定大于只拥有一种架构。”

      当然,英特尔面临的挑战是让企业和云巨头相信,在很多企业完全?#35272;礜vidia的GPU进行AI培训的时候,他们应该使用多个架构。如果一家公司选择仅仅依靠Nvidia的GPU进行培训,它可能会坚持使用Nvidia广泛支持的软件工具。另一方面,如果人工智能培训芯片市场开始?#35272;#?#37027;么英特尔对nGraph的销售推动力将变得更加强大。

      另外,Wierzynski指出,英特尔还投资于解决人工智能隐私问题的软件解决方案,例如用于处理加密AI数据?#30446;?#28304;解决方案。他为解决方案提供了一个用例:医院可以将加密数据发送给远程工作的放射科医师,无需共享患者信息,放射科医师可以将他或她的答案的加密版本发送回医院。

      大局

      Nvidia不太可能很快放弃目前在AI培训处理器市场上的领先优势,特别是考虑到它也在该领域投入巨资。虽然服务器推理处理器市场竞争更加激烈,但英特尔可能会成为与Nvidia和Xilinx一样强大的玩家。

      英特尔确实拥有独特的芯片和软件战略来增加其AI加速器的销售额,并且显然将其资金投入其中。尽管他们的确?#34892;?#33021;和耗电量还有很多需要分享的地方,但这家公司的神经网络ASIC正从地面上建立起来,以处理AI的工作,这一事实可以帮助他们取得成功。

      本文来自半导体行业观察微信号,本文作为转载分享。

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      “芝麻,芝麻,开门吧。”随着阿里巴巴一声咒语,山洞的大门应声打开,阿里巴巴发现洞里大量财宝和金币……....
      发表于 04-18 09:07 ? 96次 阅读
      让 “芝麻开门” 落地,Xilinx 给出加速应对策略

      英特尔的Agilex FPGA发布 必将对当前的FPGA市场带来一波最强的冲击

      英特尔的10纳米FPGA终于?#25139;恕?#22312;?#33041;?#21018;?#25112;?#26463;的英特尔“以数据为中心创新日”中,曾经代号为Falc....
      发表于 04-18 08:55 ? 167次 阅读
      英特尔的Agilex FPGA发布 必将对当前的FPGA市场带来一波最强的冲击

      华为宣布将FusionServer产品全线升级到FusionServer Pro智能服务器

      从2017年公开发布基于赛灵思FPGA的华为高性能加速服务器硬件平台开始,赛灵思和华为强强联手,充分....
      的头像 FPGA开发圈 发表于 04-17 17:43 ? 1001次 阅读
      华为宣布将FusionServer产品全线升级到FusionServer Pro智能服务器

      安路科技在上海推出第三代“小精灵”ELF3系列高性能、低功耗FPGA产品

      安路科技成立8年以来,总经理文余波进行了首次演讲。他表示,安路科技的初心是做好FPGA;使命是“?#36742;?...
      的头像 芯智讯 发表于 04-17 17:08 ? 897次 阅读
      安路科技在上海推出第三代“小精灵”ELF3系列高性能、低功耗FPGA产品

      英特尔历史上最成功的转型,挖掘“数据红利”的关键

      众所周知,摩尔定律是英特尔创始人之一的戈登·摩尔(Gordon Moore)于半个世纪前提出来的。其....
      的头像 芯智讯 发表于 04-17 17:01 ? 836次 阅读
      英特尔历史上最成功的转型,挖掘“数据红利”的关键

      一文讲述Quadro RTX 5000带来的性能提升

      NVLink技术取代了SLI技术,可以配合Quadro NVLink 2-Slot或者3-Slot使....
      的头像 英伟达NVIDIA企?#21040;?#20915;方案 发表于 04-17 16:50 ? 393次 阅读
      一文讲述Quadro RTX 5000带来的性能提升

      回顾2019GTC大会上中国初创企业的最新技术和创新展示方案

      智擎信息携“智策”深度学习端计算产品和工业数据自动化分析平台登陆NVIDIA GTC大会,将超过10....
      的头像 英伟达NVIDIA企?#21040;?#20915;方案 发表于 04-17 16:48 ? 561次 阅读
      回顾2019GTC大会上中国初创企业的最新技术和创新展示方案

      “数据为中心”,你知道英特尔数据为中心的业务营收占比多少吗?

      多次听到英特尔宣讲自己转型成“数据为中心?#20445;?#20294;你知道英特尔数据为中心的业务营收占比多少吗?
      的头像 TechSugar 发表于 04-17 16:12 ? 295次 阅读
      “数据为中心”,你知道英特尔数据为中心的业务营收占比多少吗?

      技术驱动应用落地 六位大咖热议行业新机遇

      传感器、加速计算、存储以及物联网、人工智能和工业4.0等?#28982;?#39064;是当下半导体产业的关注焦点。日前,在第....
      的头像 坚白 发表于 04-17 15:57 ? 2971次 阅读
      技术驱动应用落地 六位大咖热议行业新机遇

      针对FPGA的GTP信号 PCB设计过程中需要考虑到以下因素

      千兆位级串行I/O技术有着极其出色的优越性能,但这些优越的性能是需要条件来保证的,即优秀的信号完整性....
      发表于 04-17 15:50 ? 96次 阅读
      针对FPGA的GTP信号 PCB设计过程中需要考虑到以下因素

      FPGA业务仅?#21152;?#25910;的3% 经济性优于微处理器

      和过去几代产品相比,AMD近期推出的产品给了英特尔更为激烈的竞争压力,这将帮助AMD逐步超越英特尔;
      发表于 04-17 15:44 ? 108次 阅读
      FPGA业务仅?#21152;?#25910;的3% 经济性优于微处理器

      基于FPGA对零中频射频收发器AD9361进?#20449;?#32622;

      无人机机载数据链设备的系统架构如图1 所示。首先,FPGA 通过EMIF 接收DSP 的高清压缩视频....
      的头像 射频百花潭 发表于 04-17 15:32 ? 347次 阅读
      基于FPGA对零中频射频收发器AD9361进?#20449;?#32622;

      安森美半导体支持 NVIDIA的 DRIVE Constellation提供“虚拟试验”

      大规模地放手由人对汽车?#30446;?#21046;当然是重要一步。
      的头像 安森美半导体 发表于 04-17 15:25 ? 200次 阅读
      安森美半导体支持 NVIDIA的 DRIVE Constellation提供“虚拟试验”

      TMP411 ±1°C Programmable Remote/Local Digital Out Temperature Sensor

      TMP411设备是一个带?#24515;?#32622;本地温度传感器的远程温度传感器监视器。远程温度传感器,二极管连接的晶体管通常是低成本,NPN或PNP型晶体管或二极管,是微控制器,微处理器或FPGA的组成部分。 远程精度为±1 °C适用于多个设备制造商,无需校准。双线串行接口接受SMBus写字节,读字节,发送字节和接收字节命令,以设置报警阈值?#25237;?#21462;温度数据。 TMP411器件中包含的功能包括:串联电阻取消,可编程非理想因子,可编程?#30452;?#29575;,可编程阈值限制,用户定义的偏移寄存器,用于最大精度,最小和最大温度监视器,宽远程温度测量范围(高达150°C),二极管?#25910;?#26816;测和温度警报功能。 TMP411器件采用VSSOP-8和SOIC-8封装。 特性 ±1°C远程二极管传感器 ±1°C本地温度传感器 可编程非理想因素 串联电阻取消 警报功能 系统校准的偏移寄存器 与ADT7461和ADM1032兼容的引脚和寄存器 可编程?#30452;?#29575;:9至12位 可编程阈值限...
      发表于 09-19 16:35 ? 33次 阅读
      TMP411 ±1°C Programmable Remote/Local Digital Out Temperature Sensor

      TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远程和本地温度传感器

      TMP468器件是一款使用双线制SMBus或I 2 C兼容接口的多区域高精度低功耗温度传感器。除了本地温度外,还可以同时监控多达八个连接远程二极管的温度区域。聚合系统中的温度测量可通过缩小保护频带提升性能,并且可以降低电路板复杂程度。典型用例为监测服务器和电信设备等复杂系统中不同处理器(如MCU,GPU和FPGA)的温度。该器件将诸如串联电阻抵消,可编程非理想性因子,可编程偏移和可编程温度限值等高级特性完美结合,提供了一套精度和抗扰度更高且稳健耐用的温度监控解决方案。 八个远程通道(以及本地通道)均可独立编程,设定两个在测量位置的相应温度超出对应值时触发的阈值。此外,还可通过可编?#22363;?#28382;设置避免阈值?#20013;?#20999;换。 TMP468器件可提供高测量精度(0.75°C)和测量?#30452;?#29575;(0.0 625°C)。该器件还支持低电?#26500;歟?.7V至3.6V)和通用双线制接口,采用高空间利用率的小型封装(3mm×3mm或1.6mm×1.6mm),可在计算系统中轻松集成。远程结支持-55°C至+ 150°C的温度范围。 特性 8通道远程二极管温度传感器精度:±0.75&...
      发表于 09-18 16:05 ? 39次 阅读
      TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远程和本地温度传感器
      山西快乐十分预测
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