英特尔老骥伏枥,志在千里要如何完成转型?
时间:01-06
来源:半导体行业观察
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深度学习的高并行、高本地化数据场景。
在人工智能领域,目前大多数企业采用的是"CPU+GPU"的协同计算组合,在这种异构模式下,应用程序的串行部分在CPU上运行,而GPU作为协处理器主要负责计算任务最繁重的部分。
而英伟达加速计算业务副总裁Ian Buck早前层公开发表了一篇名为《聊一聊英特尔在深度学习Benchmark上犯的错》的博客文章,指出英特尔在对比时使用的是18个月前的数据,而如果使用更新的Caffe AlexNet数据,就会发现四个Maxwell GPU比四个Xeon Phi处理器的速度快30%。
对于英特尔在人工智能领域的种种布局,黄仁勋则代表英伟达表示质疑:如果说至强融核(Xeon Phi)协处理器对于AI非常适用,那为什么要收购Altera?既然买了Altera,Altera又非常适合AI的话,为什么要买Nervada Systems?如果Nervada Systems才是真正的AI方面的技术,要进行开发和产品推出的话,那至强融核协处理器又怎么办?如果说这三个都适合AI,那是不是意味着至强融核协处理器就不适合AI呢?
一旦Intel在人工智能方面表现没有如预期,Intel需要多想想未来了,不过编者本人对Intel还是抱有很大的信心的。毕竟他们有很深厚的芯片设计经验和制造工艺加成。当然,庞大的资金支持,也是Intel未来能安然发展的根本。
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