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人工智能分為兩個(gè)階段，訓(xùn)練和執(zhí)行。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)我們把照片上傳Facebook的時(shí)候，訓(xùn)練階段是找出其中的人臉，而執(zhí)行是把找到的人臉自動(dòng)標(biāo)識(shí)是誰(shuí)。

這兩個(gè)階段是完全不同的，每個(gè)階段需要的處理方式也完全不同。在訓(xùn)練階段，GPU相對(duì)CPU有4個(gè)優(yōu)勢(shì)：

1.GPU天生為并行運(yùn)算優(yōu)化，而CPU天生為串行指令優(yōu)化，人工智能恰恰更需要強(qiáng)大的并行能力

2.相同的芯片面積下，GPU上可以集成更多運(yùn)算單元

3.GPU的能耗遠(yuǎn)低于CPU

4.GPU擁有更大容量的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，對(duì)于大量數(shù)據(jù)有緩存優(yōu)勢(shì)

所以業(yè)界比較普遍的認(rèn)識(shí)是GPU在人工智能、深度學(xué)習(xí)算法上的優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)高于CPU，是訓(xùn)練的最佳工具。在執(zhí)行階段，Google為此專(zhuān)門(mén)打造了TPU，微軟使用FPGA，而百度正在使用的GPU似乎不太適合做執(zhí)行，需要輔助以算法。

目前大多數(shù)企業(yè)采用的依然是“CPU+GPU”的組合，或者稱(chēng)為異構(gòu)計(jì)算。事實(shí)上，AlphaGo此前在與韓國(guó)棋手李世石較量時(shí)，便依賴(lài)于1202顆CPU及176顆GPU協(xié)助運(yùn)算。

Intel通過(guò)一系列的收購(gòu)，從FPGA公司Altera、認(rèn)知運(yùn)算公司Saffron、機(jī)器學(xué)習(xí)新創(chuàng)Nervana 到電腦視覺(jué)芯片公司Movidius，Intel通過(guò)不斷的并購(gòu)增強(qiáng)其AI實(shí)力。

從單純滿(mǎn)足AI應(yīng)用本身的計(jì)算能力和實(shí)現(xiàn)方法上看，GPU是否是最好或者說(shuō)是惟一在業(yè)內(nèi)依然存在爭(zhēng)議。有研究人員測(cè)試，相比GPU，F(xiàn)PGA的架構(gòu)更靈活，單位能耗下性能更強(qiáng)。深度學(xué)習(xí)算法在FPGA上能夠更快、更有效地運(yùn)行，而且功耗也能做到更低。這似乎很好地解釋了為何Intel此前以167億美元收購(gòu)FPGA制造商Altera。

2016年8月，Intel宣布將于2017年推出專(zhuān)門(mén)為人工智能深度學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)的最新一代產(chǎn)品——Intel Xeon Phi處理器，代號(hào)Knights Mill，稱(chēng)其運(yùn)算能力比對(duì)手的產(chǎn)品快兩倍以上，矛頭直指NVIDIA。同時(shí)，Intel在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域AI 發(fā)展同樣卡好位置，透過(guò)Movidius 特有的Fathom 軟件技術(shù)，能將通用的神經(jīng)網(wǎng)路模型轉(zhuǎn)化為嵌入式深度學(xué)習(xí)模型于硬件架構(gòu)運(yùn)作，使無(wú)人機(jī)、AR/VR 頭盔等移動(dòng)終端應(yīng)用進(jìn)行圖像分析等深度學(xué)習(xí)功能。

同時(shí)擁有CPU和GPU的AMD應(yīng)該說(shuō)具有AI技術(shù)平臺(tái)的最大優(yōu)勢(shì)，不但手握新 CPU 架構(gòu) Zen(“禪”)、號(hào)稱(chēng)2017要在 PC 和服務(wù)器市場(chǎng)讓Intel難堪；同時(shí)還在緊鑼密鼓地籌備新 GPU 架構(gòu) Vega （“織女星”），準(zhǔn)備明年打破NVIDIA對(duì)高端顯卡市場(chǎng)的壟斷。

準(zhǔn)備翻身的AMD并不滿(mǎn)足在 CPU 和游戲顯卡這兩個(gè)傳統(tǒng)領(lǐng)域和老對(duì)手們較量，而是追著他們的腳后跟進(jìn)入 AI 運(yùn)算領(lǐng)域。AMD召集行業(yè)人士秘密進(jìn)行了一場(chǎng)關(guān)于 Vega 的產(chǎn)品說(shuō)明會(huì),該會(huì)議的部分內(nèi)容曝光—AMD 發(fā)布全新 AI 計(jì)算子品牌 “Radeon Instinct”。然而相比在 AI 領(lǐng)域經(jīng)營(yíng)已久的藍(lán)、綠兩廠，AMD 根基薄弱、資源有限，而且入場(chǎng)時(shí)間已經(jīng)極大落后。同時(shí)AMD 的 CPU 和顯卡業(yè)務(wù)都需要反哺，受限于資源的有限性，AMD很可能難以抓住AI的機(jī)遇。

Intel芯片雖以高速處理數(shù)字著稱(chēng)，但NVIDIA GPU芯片在處理視頻、語(yǔ)音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及識(shí)別模型時(shí)更為高效，在深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器等性能表現(xiàn)遠(yuǎn)超Intel。近十年來(lái)， GPGPU（通用計(jì)算 GPU，用 GPU 處理運(yùn)算任務(wù)）的浪潮完全由NVIDIA帶領(lǐng)，把他們的 GPU 定位于 AI 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)已經(jīng)成為運(yùn)算平臺(tái)的首選。

與CPU相比，GPU具有數(shù)以千計(jì)的計(jì)算核心，及強(qiáng)大、高效并行計(jì)算能力， 可實(shí)現(xiàn)10-100倍應(yīng)用吞吐量，特別適用于AI海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)情形，目前深度學(xué)習(xí)解決方案幾乎完全依賴(lài)NVIDIA GPU。

2016年4月5日，NVIDIA推出新GPU芯片Tesla P100 內(nèi)置150億晶體管，它可以用于深度學(xué)習(xí)，是目前市場(chǎng)上許多處理器、圖形芯片的3倍。芯片面積為600平方毫米，運(yùn)算速度達(dá)到21.2萬(wàn)億次，是NVIDIA至今推出的最先進(jìn)GPU。但從AI需要GPU訓(xùn)練+CPU執(zhí)行這個(gè)角度看，缺乏CPU應(yīng)該是NVIDIA在現(xiàn)在和未來(lái)自詡為AI公司始終存在的短板。

AI技術(shù)擁有兩大要素：核心技術(shù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)循環(huán)。只有將AI技術(shù)與數(shù)據(jù)結(jié)合，才可形成實(shí)用性的業(yè)務(wù)。所以AI之戰(zhàn)不僅僅是技術(shù)平臺(tái)之戰(zhàn)，更是生態(tài)圈之戰(zhàn)。

僅看NVIDIA的GTC大會(huì)，百度、阿里、騰訊、IBM、微軟、亞馬遜等大咖云集，NVIDIA的深度學(xué)習(xí)伙伴更在2015年就達(dá)到了3409家，無(wú)人駕駛合作伙伴更是基本涵蓋所有主流品牌。NVIDIA已經(jīng)構(gòu)建了當(dāng)下最為龐大的AI生態(tài)環(huán)境。雖然從營(yíng)收上看，NVIDIA遠(yuǎn)算不上一家AI芯片公司，但NVIDIA無(wú)疑是當(dāng)下發(fā)展最強(qiáng)勁的AI芯片公司。構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)需要龐大的現(xiàn)金流，受限于公司現(xiàn)金流的緊張，CPU和顯卡業(yè)務(wù)線都需要龐大的資金支持， 且入場(chǎng)晚于NVIDIA和Intel，AMD在AI領(lǐng)域做了什么，并沒(méi)有多少人知曉。就像Google選擇AMD的GPU進(jìn)軍AI領(lǐng)域時(shí)，AMD的Radeon Technologies Group（RTG）高級(jí)副總裁兼首席架構(gòu)師Raja Koduri表示：

“Google正在建設(shè)基于GPU的基礎(chǔ)設(shè)施，而且希望使用AMD架構(gòu)。盡管AMD在深度學(xué)習(xí)方面做了什么似乎無(wú)人知曉，這也是我們邁出的第一步?！盜ntel憑借PC市場(chǎng)建立起的強(qiáng)大生態(tài)環(huán)境和通過(guò)并購(gòu)建立起來(lái)的AI技術(shù)平臺(tái)，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別以及自動(dòng)駕駛也不斷完善自己的生態(tài)系統(tǒng)。同時(shí)通過(guò)并購(gòu)Movidius，Intel具備了把AI生態(tài)拓展到移動(dòng)終端的能力。

鑒于AI芯片的應(yīng)用尚在起步階段（目前僅占數(shù)據(jù)中心1/10左右的負(fù)載），及Intel在此領(lǐng)域中有的放矢的并購(gòu)和自身在CPU的挖潛和整合能力，NVIDIA以AI之名換來(lái)的股價(jià)暴漲背后并非高枕無(wú)憂和一片坦途。