对于英特尔来说,AI时代的挑战真的来了

云视角

2019-03-14

科技云报道原创。
 3月12日,NVIDIA正式宣布收购数据中心网络专业厂商Mellanox,在数据中心、HPC市场以及未来的云服务市场都对英特尔提出了挑战。随着人工智能(AI)等新兴产业的涌现,人们对计算能力提出了更高的要求,尤其是深度学习的计算要求。面对AI这一趋势,英特尔统治是否会被颠覆呢?

自60年代以来,处理器(CPU)就是所有计算机的核心。在20多年前,英特尔更是依靠x86处理器起家并将自己推向了高峰,其独特的"Intel Inside"传播方式更让人们认识到了这个PC时代真正的赢家。 

大约在10年前,英特尔几乎抢占PC和数据中心领域90%以上的份额,在处理器领域难觅敌手。那个时候,英特尔就像一个"巨人",很难想到有一天能有一个撼动这个"巨人"的厂商出现。 

但随着移动计算时代的到来,ARM架构芯片在手机市场悄然崛起,而其独特的发展模式更是催生了高通、三星、NVIDIA等移动芯片巨头,于是在处理器市场上英特尔对手多了起来。

虽然移动芯片厂商们来势汹汹,但不可否认,在英特尔PC和数据中心领域,即使ARM芯片厂商垂涎已久,也很难在这两个领域对英特尔有所撼动。同样,英特尔在移动计算市场也毫无进展,双方处于一个均衡发展的状态。 

但随着人工智能(AI)等新兴产业的涌现,人们对计算能力提出了更高的要求。而传统的处理器的计算模式并不是适合当前机器学习算法,尤其是深度学习的计算要求。面对AI这一趋势,英特尔统治是否会被颠覆呢? 

计算模式的改变 

英特尔如何跟上步伐? 

目前,现代数据中心大部分采用的都是英特尔的x86芯片,英特尔芯片使全球互联网巨头的云计算和企业数据中心生机勃勃,但AI应用程序与传统的电子表格或文字处理根本不同,他们处理的数据结构不同,I/O模式不同。 

 在之前,英特尔处理器是面对的结构化数据进行处理,他们的算法支持大规模的并行处理,这也是之前处理器处理业务的主要工作方式,但AI技术的出现则改变了这种工作方式。AI如今已经很庞大,它通常隐藏在谷歌,Facebook,微软和苹果等公司的服务中,用来做人脸识别、语音识别、机器翻译等,所有人都想用AI来提升他们产品的魔力。 

但AI不能只留在云中,我们以自动驾驶为例,全部依靠云端来提供计算力,在传送、延迟、计算成本方面都是很大的挑战。自动驾驶需要本地的高性能AI计算,移动边缘数据的数据量使得在本地尽可能多的进行AI处理是最经济的。 

如果将AI比喻成火箭,那么移动设备计算就是这个火箭的发射台。虽然英特尔在PC和数据中心领域有着很高的使用率,但在智能手机市场却几乎没有什么建树。AI工作负载需要一个不同的架构来有效和快速地运行,基于ARM的系统是目前领先的平台,许多研究正在将AI协处理器和关键AI操作与ARM集成。 

虽然英特尔可以通过为x86芯片添加神经网络功能来保护其不断缩小的市场份额,但很多人认为英特尔的做法并没有跟之前有太大改变,处理器上的功能集成的越来越多,只能让这种通用型的产品失去特色。英特尔的普适性芯片已经满足不了AI时代的这些需求。相反,专用芯片在识别图片和语音,翻译等AI项目中表现出色。 

令英特尔更加警觉的是,英特尔的几个大客户如谷歌、微软、亚马逊自己也在从事芯片设计开发。几年前,"蓝色巨人"IBM 开放了其Power芯片技术的源代码,而谷歌等公司目前正在设计样本芯片。种种迹象表明,英特尔再也不是在PC时代站在山巅的巨人了。 

NVIDIA收购Mellanox

挑战来的猝不及防 

3月12日,NVIDIA宣布已经达成协议,以69亿美元的价格收购数据中心网络专业厂商Mellanox。自2018年开始,Mellanox被收购的传闻就一直不断,最终这家以色列第二大的IT科技企业"落户"NVIDIA。 

作为Infiniband起家的一家数据中心端到端网络公司,Mellanox在HPC领域有着重要的地位。虽然对于大多数人来说Mellanox的知名度不高,但是在高性能领域,Mellanox却有着很高的知名度。 

近些年,除了在Infiniband网络发力之外, Mellanox的以太网产品线也成为业务的新增长点,涵盖到芯片、网卡、交换机等产品,其数据中心网络产品和解决方案已经逐渐完善,是一家难得的技术型公司。 

作为移动计算时代的受益者,NVIDIA在移动计算时代取得了快速的发展,但NVIDIA也有着自己的苦衷。相比于其它新品厂商,NVIDIA的业务相对单一,除了传统的游戏硬件业务外,虽然借助人工智能的浪潮,摇身一变成为了人工芯片的第一股,但终究在企业级市场没有太多的经验,想要在市场更进一步,收购一家在数据中心有丰富经验的厂商无疑是非常重要的一步。

Mellanox作为数据中心InfiniBand网络的绝对王者,在数据中心网络设备和芯片领域口碑出色。以高性能计算为例,全球Top 500超级计算机中有超过一半采用了Mellanox的网络产品。虽然英特尔之前也想通过收购进入这一块市场,但收效甚微,而NVIDIA并购Mellanox扩大了自己业务线,进一步增加用户和营收渠道。 

同时,随着人工智能应用的不断发展,AI芯片也需要不断演进和发展,单纯的一套GPU架构很难处理用户越来越复杂的人工智能应用需求,尤其是在企业级领域,生态产品上的完善才能保证自己在未来AI领域的领导性,这也是为何NVIDIA收购Mellanox的重要原因,NVIDIA需要在数据中心中打造出更加丰富的解决方案提供给用户。

英特尔的回应

快速但略显苍白 

对于英特尔这家厂商,我一直是保持敬畏的心态,但在移动计算时代来临以后,英特尔的表现颇为狼狈,虽然一直试图在新的领域拓展自己,动作频频,但效果甚微。 

在NVIDIA收购Mellanox消息发布一周前,Intel就联合众多厂商共建Compute Express Link(CXL),这是一套服务于高性能计算机/数据中心领域的超高速互联新标准,用于CPU和加速芯片(GPU、FPGA等)之间通信。 

此次联合的厂商有微软、阿里巴巴、思科、戴尔EMC、Facebook、谷歌、惠普企业和华为,CXL的目标是显著提高数据中心的计算性能,以满足IoT时代爆炸性的数据需求。

 虽然NVIDIA完成这项有史以来最大收购的起因有待商榷,但是带来的结果却是业内认可的,比如押注数据中心、HPC市场,也可以在未来支持云服务。但对于英特尔来说,这并不是好消息,这次挑战是真的来了。

【科技云报道原创】

微信公众账号:科技云报道

推荐文章