在人工智能領(lǐng)域的芯片處理器中，主要以英特爾(Intel)和英偉達(NVIDIA)為主，而在近日該領(lǐng)域并不安寧：英偉達和英特爾忙著打口水仗。
上周，英特爾(Intel)在Intel Developer Forum (IDF)年度開發(fā)者大會上宣布將于2017年推出專門為人工智能深度學習而設(shè)計的最新一代產(chǎn)品——Intel Xeon Phi處理器，代號Knights Mill，稱其運算能力比對手的產(chǎn)品快兩倍以上，矛頭直指英偉達(NVIDIA)。
英偉達也不甘示弱。就在IDF會議舉行的當天，英偉達發(fā)布了一篇博客進行“強力反擊”，文章標題就清晰地表明了立場：《糾正英特爾在深度學習基準上的錯誤》。
英偉達的文章直言，英特爾在深度學習基準方面弄不清事實，稱英特爾在宣傳其最新Xeon Phi處理器加速深度學習性能時使用了過時的數(shù)據(jù)，其在深度學習性能測試上還使用了英偉達很多年前的舊產(chǎn)品Kepler GPU系列，這屬于有意誤導消費者，沒有給GPU性能一個公正的評價。而這兩點“基準錯誤”修正起來是輕而易舉的事。
英特爾現(xiàn)在深入研究深度學習，這很好。在我們步入人工智能時代的時候，這是一場最重要的運算變革，深度學習至關(guān)重要，以至于無法被忽視。但是，他們應(yīng)當把事實搞搞清楚。
英偉達負責加速深度學習業(yè)務(wù)的副總裁Ian Buck還火上澆油地說，隨著深度學習系統(tǒng)和人工智能領(lǐng)域日新月異的快速變化，“這個領(lǐng)域的新來者可能并沒有意識到業(yè)內(nèi)硬件和軟件方面發(fā)生的所有發(fā)展變化。”
很快，英特爾數(shù)據(jù)中心集團副總裁Jason Waxman就在最近發(fā)布的一篇博客中予以回擊，稱“公開爭論可用的性能基準是浪費時間。”他表示堅決捍衛(wèi)自家公司的測試數(shù)據(jù)：
人工智能是新生事物。作為一個拓寬人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新催化劑，英特爾的領(lǐng)導力將至關(guān)重要。
雖然現(xiàn)在很多人都在談?wù)揋PU對于機器深度學習的價值所在，但事實上，去年為深度學習而研發(fā)的處理器中，使用到GPU的比例還不到3%。
而英偉達恰恰是全球GPU生產(chǎn)領(lǐng)域的“老大”。所以，Jason Waxman的暗指對象再也明確不過了。
和更為人所知的CPU相比，GPU有什么優(yōu)勢呢?GPU中文譯名為圖形處理器，其在視覺處理能力方面表現(xiàn)優(yōu)異，亮點在于其強悍的并行運算能力，可以平行處理大量瑣碎信息。此外，GPU處理速度非常快。國內(nèi)最好的人工智能硬件研究項目“寒武紀”小組的最新研究結(jié)果表明，GPU能夠提供平均 58.82X 倍于CPU的速度。
英偉達CEO黃仁勛曾稱，利用GPU的大規(guī)模處理能力來學習人工智能算法是一種全新的計算模式。分析師認為，隨著人工智能和深度學習的發(fā)展，GPU等有些芯片具有顛覆CPU(中央處理器)的潛力。
在計算機處理器領(lǐng)域，英特爾對于英偉達的迅猛崛起倍感壓力。這家老牌CPU生產(chǎn)商在忙著打口水戰(zhàn)的同時也采取了實際行動，斥資4億美元收購了深度學習技術(shù)公司Nervana Systems，目標在于取得其預(yù)計2017年問世的深度學習加速器芯片，以此挑戰(zhàn)英偉達在人工智能市場的主導地位。屆時，如果芯片性能表現(xiàn)一如預(yù)期，那么英特爾有望在深度學習的處理器領(lǐng)域超越英偉達的GPU。
英偉達在公司整體盈利和深度學習方面都進展很快，第二季度，公司凈利潤2.53億美元，去年同期為2600萬美元，同比增長873%;數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收達到1.51億美元，同比增長了一倍多，其中很大一部分是深度學習系統(tǒng)貢獻的。華爾街顯然對英偉達的發(fā)展戰(zhàn)略是認可的。英偉達當前股價已處于歷史峰值水平。
相比之下，英特爾二季度凈利潤則受到重組減記14億美元的拖累而遭遇“腰斬”，至13億美元。這家處于轉(zhuǎn)型中的巨頭的盈利的兩大增長點——數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)營業(yè)收入均不及預(yù)期，數(shù)據(jù)中心的凈營業(yè)收入為40.3億美元，市場預(yù)期為41.6億美元。
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