AI芯片或成英特尔未来重点投资项目.doc

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1、AI芯片或成英特尔未来重点投资项目  英特尔执行副总裁NavinShenoy表示,该公司计划在2022年赢得100亿美元的人工智能芯片市场。    在过去20年里,英特尔已经售出了超过2.2亿片的Xeon处理器,创造了1300亿美元的收入。但最新的10亿美元——面向人工智能应用市场——可能是最重要的。  英特尔的执行副总裁NavinShenoy(中文名孙纳颐)在一次活动中表示,随着英特尔转变为一家以数据为中心的公司,其人工智能芯片业务对公司来说具有战略上的重要性。五年前,英特尔的收入约有三分之一是以数据为中心,而现在这部分的比例接近一半。但英

2、特尔在人工智能领域还不具统治力。英特尔在市场评估中指出,该公司在各大重点关键领域占有20%的市场份额。2017年,英特尔的Xeon处理器业务中只有10亿美元与人工智能有关。  全球著名市场调查机构MoorInsights&Strategy的分析师帕特里克·穆尔黑德(PatrickMoorhead)表示,英特尔对如此公布自己的人工智能数额肯定相当自信。图形芯片制造商英伟达(Nvidia)等竞争对手和许多初创企业也在追逐人工智能市场。科技行业分析公司LinleyGroup的分析师林利·格文奈普(LinleyGennap)在接受采访时表示,在这方面

3、,英特尔很可能处于市场中的劣势,因为传统的中央处理器不一定是人工智能处理的最佳选择。  但英特尔目前正将大量注意力投入人工智能芯片。孙纳颐表示,2018年晚些时候将推出的CascadeLake架构Xeon处理器在人工智能图像识别任务方面的表现,将是2017年上一代SilverLake架构Xeon处理器的11倍。“我们相信数据决定了我们行业的未来和英特尔的未来,”孙纳颐说。“全球90%的数据都是在过去两年中创建的,只有1%的数据被用于分析和实现真正的商业价值。我们正处在数据的黄金时代。”  人工智能软件的成功在一定程度上是由摩尔定律的进步推动的

4、。自2010年以来,计算成本下降了56%,存储成本下降了77%,而相关性能从2006年到2017年却增长了41倍。但随着英特尔进军自动驾驶汽车领域,艰巨的任务却摆在面前。为这些汽车创建地图需要摄像机实时捕捉和传输数据,因此自动驾驶汽车每小时可以产生4tb的数据。这些数据必须发送到云端,在数据中心进行分析,并用于生成实时地图,然后发送回汽车。英特尔估计,在相对较短的时间内,需要利用路上200万辆汽车产生的众包数据来产生大规模地图。  孙纳颐称,这意味着人工智能将不得不渗入到每个领域,从车载芯片到边缘设备,再到端到端平台的云计算。到2022年,可

5、供英特尔占领的人工智能市场将高达2000亿美元(2017年的估计值为1600亿美元)。“50年后,这对公司来说是最大的机遇,”孙纳颐说。“我们今天占有20%的市场。”孙纳颐表示,人工智能芯片市场将以每年30%的速度增长,从2017年的25亿美元增长到2022年的100亿美元。这就是为什么人工智能正在成为英特尔未来产品投资的重要组成部分。  英特尔最近聘请了著名芯片专家吉姆·凯勒(JimKeller),其部分职责是检查英特尔的所有知识产权(包括X86、英特尔体系结构和一些已收购的体系结构),然后评估在特定情况下使用的最佳体系结构。英特尔人工智能

6、产品部门副总裁纳温·拉奥(NaveenRao)在接受采访时称,英特尔如何应用这些不同的自有体系结构将决定其在人工智能领域的竞争力。  孙纳颐介绍了英特尔的发展路线图:CascadeLake架构是未来英特尔XeonScalable处理器,它基于14纳米制造工艺,将支持英特尔OptaneDC持续内存和一套新的人工智能特性,被称为英特尔DLBoost。这种嵌入式人工智能加速器将加速深度学习推理工作量,其图像识别速度预计将是当前一代英特尔XeonScalable(Skylake处理器,大约2017年)处理器的11倍。CascadeLake架构将于20

7、18年晚些时候推出。“目前很难看出英特尔如何在人工智能培训方面与英伟达竞争,”市场分析师穆尔黑德说。“这方面没有提供任何相关信息。我们来看看英伟达的P40在推理上与CascadeLake的比较。”  该路线图新加入的成员是CooperLake架构,一种同样基于14纳米制造工艺的新式XeonScalable芯片。CooperLake架构即将推出的新一代平台性能更好、具有新的输入输出特性、被称为IntelDLBoost的指令改进以及Optane支持。CooperLake架构将于2019年初次亮相。最后,英特尔的IceLake架构是未来的英特尔Xe

8、onScalable处理器,基于10纳米制造工艺。它与CooperLake架构有共同特色,计划于2020年推出。  由于IceLake架构推出要晚几年,Moorhe

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