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手机投注彩票可靠吗 - 英特尔AI芯片首次商用交货!推理3.7倍英伟达T4,年入245亿涨250%

时间:
2020-01-09 11:31:29

  

手机投注彩票可靠吗 - 英特尔AI芯片首次商用交货!推理3.7倍英伟达T4,年入245亿涨250%

手机投注彩票可靠吗,李根 发自 旧金山 量子位 报道 | 公众号 qbitai

ai豪赌出业绩,产品启动商用——性能“吊打”友商。

今天(11月13日)在年度ai峰会上,老牌芯片霸主英特尔,交上最新ai答卷:

首款ai芯片量产商用、性能吊打英伟达t4,营收贡献预计35亿美元——年对年同比增长250%,另外还推出了下一代边缘芯片vpu。

种种成绩,让英特尔ai掌舵者naveen rao也备显扬眉吐气,在历经4年励精图治、壕购4家初创公司、花费超过5亿美元后,豪赌押注终于有了明确回报。

而且不仅是对英特尔整体战略转型的验证,也在ai竞争中扳回一局,给了核心竞争对手英伟达有力反击。

ai芯片江湖,风雨再起。

今年8月,英特尔就对外宣布了nnp——这也是芯片巨头旗下名副其实的首款ai芯片。

现在,用于训练的nnp-t1000和主打推理的nnp-i1000正式商用,百度和facebook成首批交付客户,会率先在数据中心和云端展开部署。

值得一提的还有性能跑分。

之前最先官宣时,还没有明确性能参照,但今日现场,推理方面直接吊打友商。

对标英伟达新一代t4,英特尔nnp-i1000展现出3.7倍的性能优势,但没有比较之前宣称15倍于t4的平头哥含光800……

而且更多参数方面,英特尔现场没有再专门“更新”,应该依然维持官宣时数据。

我们简单回顾:

nnp-t,16nm ff+制程工艺,有270万个16nm晶体管,硅片面积680平方毫米,60mmx60mm 2.5d封装,包含24个张量处理器组成的网格。

核心频率最高可达1.1ghz,60mb片上存储器,4个8gb的hbm2-2000内存,它使用x16 pcie 4接口,tdp为150~250w。

算力方面,最高可以达到每秒119万亿次操作(119tops)。

还支持3大主流机器学习框架:tensorflow\pytorch\paddlepaddle,包括c++ 深度学习软件库、编译器ngraph。

nnp-i,10nm工艺,基于ice lake处理器,在数据中心推理工作负载中,它的效率达4.8tops/w,功率范围可以在10w到50w之间。

在resnet50上,nnp-i在10w的功率水平上每秒可以完成3600次推理,每瓦每秒可以处理360张图片。

针对主要数据中心推理工作负载,nnp-i能做到在很宽的功率范围内具有可扩展的性能、不影响能效比的高度可编程性,从而在单位功率上实现最佳性能。

nnp-i也覆盖主流深度学习软件:onnx,ngraph,openvino,c++。

所以整体而言,虽然ai专用芯片“姗姗来迟”,但软硬件一体上,姜还是老的辣。

而且不止云端ai芯片,这次还有用于边缘的下一代vpu,主打边缘端视觉推理。

与上一代vpu相比,推理性能有10倍提升。

能效方面,对比英伟达tx2有6.2倍优势,比英伟达xavier和华为昇腾310,也优势明显。

不过上市要等到2020年上半年,具体成本和价格,也要等到那时才能揭晓。

ai芯片交付和商用之外,另一项重要业绩自然是营收。

峰会现场,英特尔ai负责人naveen rao再次披露营收成绩单。

按照预计,2019年英特尔ai创造的营收有望达到35亿美元——折合人民币245亿元,相比去年的10亿美元,同比增长了250%。

这种增长对英特尔总营收自然也是利好,虽然短期内还无法成为数据中心、pc一样的主营收入项。

比如2018年,英特尔总收入和708亿美元,折合人民币4800亿元,其中数据中心贡献的收入占比48%。

但ai芯片起势,营收价值不光直接交付商用本身,对于pc、数据中心等业务,也是补强。

特别在ai落地中,需要的解决方案并不单一。

ai芯片、边缘物联网芯片,以及英特尔核心法宝cpu结合,可以发挥协同效应。

之前深度学习方兴未艾,更多大厂主要用gpu进行训练和推理部署,比如百度。

但这次英特尔ai峰会现场,百度已表示旗下ai训练中心,已基于英特尔方案打造。

这也印证了nnp刚宣布时的格局判断:企业在谷歌、英伟达的硬件之外又有了新的选项。

而且对于英特尔本身来说,这也是一个历史性的时刻。

豪赌押注多年,ai方面终于产品交货,营收大涨。

毕竟芯片半导体巨头,在经历pc时代无可撼动的辉煌、遗憾错失移动互联网先机之后,着实想在ai为核心的新技术周期里,打一场漂亮反击战。

为了今日,英特尔排兵布阵积蓄多年。

此前为了在与英伟达、高通和amd等公司的竞争中立于不败之地,英特尔这家半导体领域的巨头不仅每年投入上百亿美元的研发资金,还辗转收购多家ai领域明星芯片公司。

2015年,买入fpga制造商altera,之后推出了基于fpga的专用深度学习加速卡。

2016年,壕购深度学习芯片公司nervana systems,并且吸纳核心团队,以外部收购融合内部业务。

同年还收购了主打低功耗ai视觉处理芯片公司movidius。

2018年,又将开发ai模型套件的创业公司vertex.ai收入囊中。

而且值得注意的是,英特尔在买买买同时,研发体系也在建立和强化。

收购nervana systems是一桩典型的核心人才收购。

原nervana systems创始人naveen rao,出任ai业务大总管,担任英特尔副总裁、ai负责人,直接向英特尔ceo汇报。

也是在naveen rao带队下,英特尔的ai专用芯片开始谋篇布局、落到实处,nervana神经网络处理器(nnp)明确打响第一枪,证明在ai方向上投入的成效。

但ai并非英特尔战略全部。

英特尔搞ai,一方面是时势使然,但更重要的是其数据转型战略。

在这家老牌半导体巨头来看,我们正在进入一个万物皆数、一切都是数据流的时代。

ai、iot、5g,都是数据流时代里的技术表现或使用方式之一。

他们更关心数据从何而来、怎样处理,最后能多大程度发挥效用。

所以ai为大数据而生,数据中心\云计算为数据而长,智能化也是数据充分训练、推理和模拟部署的结果。

对于英特尔来说,希望借此穿越新技术周期,复刻pc时代的成功路线。

只是今时不同往日,英特尔面临的竞争不仅有老冤家,还有诸多新对手。

英伟达、amd、arm和高通之外,还有华为海思、阿里平头哥以及一众ai造芯公司……市场激烈如春秋战国。

但英特尔依然是不可小觑的芯片一哥,cpu上的垄断地位未受动摇,云、边缘和ai芯片方面也在补强。

而且老牌公司越发力,市场竞争越激烈,对于广大中小企业和开发者无疑也会带来性价比利好。

从这个方面来说,英特尔加加油,也挺好。

你说呢?

— 完 —

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