英特尔处理器排名_放弃Nervana推Habana 上位，英特尔这次会赌对吗？

在业界引起了轩然大波。开发人工智能芯片的核心单元是哈伯纳斯，英特尔去年大举收购了该公司。

著名的Nervana从祭坛上走下来，Habana开始了另一个时代。这足以证明，对于人工智能时代的胜利，英特尔再次“打破了一个强者的手腕”

，当然，这不是英特尔第一次决定领先。回顾过去，英特尔仍然是内存芯片市场的领导者。

从内存芯片到中央处理器

格罗夫问摩尔:如果我们下台并选择一位新总统，你认为他会怎么做？

摩尔回答:将放弃内存芯片业务

格罗夫问:那我们为什么不自己做呢？

因此，英特尔放弃了内存芯片业务，将当时还是副业的微处理器业务推上了顶峰。这一转变使英特尔赢得了中央处理器时代的胜利。到1992年，英特尔已经成为世界上占主导地位的半导体市场，而打败英特尔的日本公司已经消失。格罗夫称这一决定为“战略转折点”，正是这一转折点让英特尔在接下来的十年里变得辉煌。

丢失移动处理器市场的“症结”

时间到2010年，智能手机需求继续上升，以高通为首的大量移动处理器制造商迅速崛起，但英特尔没有及时做出回应直到2011年，英特尔才宣布将使用凌动系列处理器进入移动芯片领域，即众所周知的“阿童木”系列。然而，这种高期望值的产品线导致英特尔失去了移动处理器市场。

与其他制造商采用的Arm架构有很大不同。英特尔的凌动系列坚持x86架构，凌动Z2580与安卓系统存在严重的兼容性问题，给消费者留下了非常不好的印象。令用户困惑的是，当高通和联发科技在2013年推出28纳米的小龙801和MT6592时，凌动Z2580仍在使用32纳米。x86体系结构在功耗方面本来就处于劣势，而落后的流程又增加了功耗和Atom处理器封装量的问题。到2015年，主流移动处理器制造商正争先恐后地向20纳米和14纳米进军，而英特尔的凌动Z3580仍坚持22纳米我们可以理解无晶圆厂制造商的情况，但拥有工厂的英特尔发生的事情确实令人惊讶。更令人惊讶的是，当时英特尔的台式机处理器已经生产了14纳米芯片，这表明英特尔正在玩自己的游戏，希望进入移动处理器市场，但也不想失去其在个人电脑产品方面的优势。然而，你不能鱼和熊掌兼得。即使是后来的英特尔无现金补贴平板电脑市场也未能拯救凌动系列免于被移动处理器抛弃。

之后，不情愿的英特尔为移动处理器市场又创造了两款产品——Broxton和SoFIA。Broxton的目标是高端移动产品，采用新的Goldmont架构和14纳米技术制造。最初计划在2015年年中推出。面向低端移动产品的SoFIA声称是英特尔第一款集成基带芯片的移动SoC。2014年下半年，它推出了第一代3G基带产品。带有4G基带的SoC最初计划于2015年推出，但这两种产品都没有上市。

最后，2016年5月，英特尔正式宣布将完全取消Broxton和SoFIA这两条凌动处理器产品线的开发，并放弃移动芯片市场。目前，英特尔已在移动处理器芯片市场投资超过100亿美元。

作者感到困惑:为什么英特尔坚持使用复杂指令集(CISC)(即x86架构)，而不是选择更适合移动处理器市场的精简指令集(RISC)？直到我看到另一个故事，我才突然意识到

英特尔并非不支持精简指令集。早在格罗夫的“统治”时代，英特尔就发现RISC可以用更少的晶体管完成大多数计算任务。负责计算技术的工程师也为其卓越的性能而欢欣鼓舞，甚至格罗夫自己也帮助RISC做了更多。

时任英特尔高管的克雷格·金尼和丹尼斯·卡特找到格罗夫，严厉地指出:“安迪，你不能这么做。”放弃CISC，创办RISC将毁掉商业史上最大的特许经营业务，并赢得许多竞争对手。

年末，格罗夫被说服了。后来，他深有感触:我们差点毁了公司。我们的技术是行业标准。这项特许经营业务价值超过一百亿美元。然而，由于美丽新产品的诱惑，我忘记了市场，几乎白白失去了我的生意。

的故事可能是英特尔坚持复杂指令集的最大原因，但那一年的成功经验并没有在移动处理器市场奏效，相反，它导致英特尔一个接一个地撤退，最终走到了尽头。或许移动处理器市场的失败也会给英特尔带来一些启示

人工智能成就Avida。英特尔钻石切割钻石

突然进入人工智能时代。它在处理复杂和并行操作方面的天然优势使Avida及其图形处理器备受瞩目。尽管人工智能芯片在各地蓬勃发展，初创公司不断涌现，但人工智能芯片市场仍由Avida的图形处理器主导。其产品在图形处理方面具有比较优势，市场份额超过一半。英特尔是钻石切割钻石

行业预测2022年人工智能芯片市场规模将达到352亿美元英特尔自己预测，到2024年，人工智能芯片市场将超过250亿美元作为处理器市场的领导者，英特尔自然拒绝让人工智能失去这块肥肉。然而，此时，英特尔意识到仅仅通过在研发上花钱很难赶上技术的发展，所以它选择了通过收购快速扩张:

2年8月，英特尔以4.08亿美元收购了人工智能初创公司Nervana Systems。内尔瓦纳成立于2014年。它的产品是一个神经网络芯片。其产品架构设计非常独特。鉴于人工智能对高性能内存的需求，它放弃了标准的缓存系统，代之以软件管理的内存系统。在收购了神经科之后，英特尔整合了该技术并引入了几个神经科人工智能芯片，主要是神经科神经网络处理器和神经科神经网络处理器

2016年，英特尔还收购了另一家人工智能芯片公司movidusMovidus成立于2006年，花了九年时间研究和开发低成本、低功耗和高性能的视觉处理器芯片——VPU Myriad系列。在被英特尔收购之前，其产品已经用于谷歌和大江产品。

2年018，英特尔收购了人工智能初创公司Vertex.aiVertex.ai专注于开发深度学习装配工具和相关技术。Vertex.ai联合创始人Choong Ng曾表示，他们发现强大的中央处理器和图形处理器缺乏可移植的、对开发人员友好的工具，同时他们发现使用新软件PlaidML引擎可以解决所有平台的兼容性和可移植性问题。收购后，顶点人工智能被整合到英特尔的电影部门，PlaidML在Apache 2.0开源许可项目下继续使用英特尔的nGraph编译器在后台支持一系列硬件。

Avida在人工智能市场上对图形处理器的主导地位让英特尔兴奋不已，这也激发了英特尔开发图形处理器的决心。2019年2月，英特尔收购了印度初创企业英达系统(Ineda Systems)，该公司由海德拉巴企业家古德·达萨拉达(Gude Dasaradha)于2011年创建，旨在开发人工智能、自动驾驶和物联网技术。从2013年到2014年，该公司因设计和开发用于可穿戴设备的低功耗SoC芯片而闻名。重点是，此次收购使英特尔能够从英达招聘100多名拥有图形开发技术的工程师英特尔表示，这笔交易将有助于它打造一款世界级的独立图形处理器产品。

对于人工智能市场，英特尔不遗余力地布局和包围各地。它一定会赢。

哈巴那实验室:出生于“被收购”

哈巴那实验室，一家以技术取胜的公司，于2018年发布了其推理处理器Goya，该产品只是为了被英特尔收购而制造的作者于2019年6月首次采访了哈瓦那实验室。它的首席业务官艾坦·麦地那介绍给NAND。基于Goya HL-1000处理器的PCIe卡可实现基于ResNet-50推理基准的每秒15000张图片的吞吐量，延迟时间为1.3毫秒，功耗仅为100瓦。它主要用于数据中心。

令作者惊讶的是，哈伯纳的Goya产品直接瞄准了Avida的特斯拉T4。从对比图中可以看出，戈雅的表现是特斯拉T4的三倍。在能耗方面，它比GPU有两倍的优势。在实时处理中，延迟也比GPU低得多与传统CPU相比，8 V100 GPU的性能相当于169传统CPU，而3个Goya处理器可以达到8 V100的处理效果

如果我是英特尔，看到戈雅的表现我会非常激动。

Goya产品与特斯拉T4

的比较在架构方面，哈伯纳设计了一种称为张量处理器内核(张量处理内核)的架构，该架构配备了矩阵乘法和加法家族单元。这种架构使Goya能够支持不同的神经网络结构，并能够处理不同类型的数据每个人都应该还记得AlphaGo，它将人工智能推到了前沿。然而，AlphaGo的高端版本使用1920处理器和280图形处理器。可以想象，能源效率是谷歌必须解决的问题。为了设计效率更高、能耗更低的芯片，谷歌选择了独立研发张量处理器(TPU)哈瓦那的设计方法与谷歌的TPU惊人地一致

当时，我预感到哈瓦那将很快成为大公司的收购目标，当我得知艾坦·麦地那的创业经历时，我更加确定了。艾坦·麦地那在加入哈瓦那之前有三次工作经验，所有这些都与收购有关。在被TDK收购之前，他曾担任景顺营销副总裁。他是受众公司的工程副总裁，后来被诺尔斯收购。他在伽利略系统中担任首席技术官，后来被米诺鲁收购。果然，哈瓦那实验室在2019年被英特尔收购，使得艾坦·麦地那的第四次收购成为可能。

切断了Nervana的手腕，将Habana推上顶峰是人工智能市场必须的。

Nervana自从被收购后很少发布产品。外界一直在猜测:Nervana消失了吗？在2019年人工智能峰会上，英特尔发布了两个人工智能芯片(神经网络处理器)，神经网络处理器和神经网络处理器其中，神经网络程序代码SpringCrest用于训练，神经网络程序代码SpringHill用于推理。NNP-T的代号是斯普林克斯特。基于TSMC的16纳米FF+工艺，它在680平方毫米的硅片面积上集成了270亿个晶体管，可以从头开始构建大规模深度学习模型。NNP-1，代号为斯普林希尔，是基于10纳米的过程和冰湖内核。它专门用于大型数据中心的推理芯片，可以加速大规模深度学习部署。

去年年底在北京举行的英特尔人工智能峰会上，内尔瓦纳团队终于再次发出声音，带来了新一代的VPU电影，计划于2020年上半年推出，代号为KEEM BAY英特尔的人工智能市场收入也给出了一个很好的答案:35亿美元与未来几年近300亿的人工智能芯片市场相比，这个数字显然还是太小了，英特尔需要继续努力。

KEEM BAY相关负责人表示，采用了一种性能高度优化的特殊架构，大大提高了边缘推理的性能。就处理速度而言，KEEM BAY比Nvidia TX2高4倍，比Ascend 310快25%。就能耗而言，KEEM BAY的每瓦推理性能是Avida TX2的6倍，每平方毫米推理性能是Avida TX2的8.7倍。

基姆湾的参数是什么？我检查了英伟达TX2的技术参数。图形处理器使用英伟达帕斯卡架构，配置有256个数据自动化系统核心如果你看看Avida的特斯拉T4，它有320个图灵张量核心+2560个CUDA核心，而图灵张量核心的性能是帕斯卡的5倍。

根据哈瓦那的介绍，戈雅的表现是特斯拉T4的三倍。如果仅与CUDA核心相比，KEEM BAY相当于1024个CUDA核心，Goya处理器相当于7680个CUDA核心，张量核心的性能是帕斯卡架构的五倍，显然KEEM BAY已经被秒杀。即使是面向边缘的推理，KEEM BAY也离Goya很远。关于这两款Nervana产品，英特尔还承认，客户和工程师反馈说，Spring Hill和Spring Crest的第二代Nervana的设计根本无法满足高性能工作负载的需求。

自然选择，优先就业作为一家商业公司，英特尔不会在性能达不到预期的产品上浪费太多的时间和金钱。不可避免地要及时停下来，果断地切断神经。

结论

“只要涉及到企业管理，我相信偏执狂会永远存在。”企业的繁荣孕育了自我毁灭的种子。你越成功，就越容易受到对手的攻击。他们会一点一点地吞噬你的生意，最终可能一无所获。在我看来，作为一名经理，最重要的职责是防范来自他人的攻击，并将这种意识传播给他的员工。“这段话来自英特尔前首席执行官格罗夫

是他的偏执导致了英特尔在个人电脑时代的辉煌。自成立70多年以来，英特尔一直在扭转局面，做出选择，放手，收获。也许这场赌博将使英特尔在未来赢得人工智能市场