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          你能想到的TA都有 Intel推全平臺AI戰略

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          英雄五霸鬧春秋,頃刻興亡過手。小編帶你看一輪又一輪最新新聞。小編整理瞭半天,給大傢帶來瞭這篇文章。

          X86處理器問世42年瞭,已經進入瞭不惑之年,回頭看看它的發展過程,到底都在哪些方面有瞭質變呢?

          大傢都看得到是性能,這些年來X86性能不斷進步,最初頻率不過5MHz,現在已經增長1000倍到5GHz,也從最初的單核一路擴展到瞭雙核、四核、八核等,這可以說是X86的第一種算力。

          第二點就是功能,X86處理器最初就是單純的CPU,後續不斷擴展,20多年前開始整合浮點單元,10年前開始整合GPU單元,它可以看作X86的第二次算力革命。

          如今已經進入到瞭21世紀第三個十年,這幾年來人們對算力的要求也不一樣瞭,AI人工智能崛起,各種AI芯片方興未艾,這些廠商動不動就是吊打CPU處理器,這也讓X86處理器有些落寞。

          既然這個趨勢不可避免,那就擁抱它吧X86老大Intel這兩年來就是這麼做的,從10nm Ice Lake處理器開始給X86處理器加入AI加速功能,促成瞭X86處理器史上第三次算力崛起。

          Tiger Lake處理器:三位一體加速AI、6倍AI性能

          Intel是最早一傢賦予X86 CPU處理器AI加速功能的公司,早在去年的Ice Lake處理器上就首次集成瞭AI加速,當時是通過DL Boost指令集實現的。

          所謂DL Boost,指的是DeepLearning Boost(深度學習加速),深度學習是目前最火熱的AI技術之一,但它與CPU、GPU常規的運算指令又有所不同,按照常規方法跑效率很低,而DLBoost是專門用於加速AI運算的指令,因此運算效率非常高,速度要快很多。

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          DLBoost指令集中主要包括AVX512VNNI以及Bfloat 16,它全面支持Windows ML、Intel OpenVINO、蘋果CoreML等框架,兼容目前主流的AI平臺,便於開發者在十代酷睿上推進各種AI應用。

          根據之前的測試,Ice Lake支持DL Boost之後,在INT8運算相關的AIXPRT測試中,Ice Lake處理器的性能可達前代處理器的 2倍到2.5倍之多。

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          在Ice Lake小試牛刀之後,Intel在第二代10nm處理器Tiger Lake上進一步加強瞭AI性能,除瞭原有的DL Boost及低功耗加速器之外,Tiger Lake上這次的Xe圖形架構GPU進一步提升GPU對AI的加速性能,將Ice Lake上的CPU+GPU+GNA的AI加速性能提升到新的高度。

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          在Tiger Lake處理器上,基於Xe圖形架構的內置顯卡是其亮點之一,該圖形架構是Intel時隔22年之後重返高性能GPU市場的基礎,通過Xe圖形架構就能同時覆蓋筆記本、臺式機、工作站、HPC超算等低功耗到高性能圖形計算平臺。

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          除瞭高性能計算之外,AI加速也是Intel的Xe架構不同於其他GPU的地方,Intel用於極光(Aurora)百億億次級超級計算機的GPU也是Xe架構的,代號Ponte Vecchio,它跟Tiger Lake中的Xe GPU隻是規模大小不同。

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          那實際性能如何呢?先不說更強大的Tiger Lake,隻需要目前的Ice Lake處理器出馬,其AI加速性能就已經達到瞭競品的數倍,最高可達6倍性能。

          不光是理論性能占優,實際上AI加速在PC上已經有瞭大量應用,涉及圖像、音頻、視頻、語音等各個領域,很多時候大傢可能並沒有感覺到而已。

          在CES現場,Intel邀請瞭Adobe公司的開發人員上臺,演示瞭Photoshop軟件的AI加速,上圖中原圖是一張分辨率較低、噪點較多的照片,通過AI加速可以在幾秒鐘內變成一張個高分辨率、高畫質的大圖片,細節分明、效果銳利。

          基於AI加速,Photoshop軟件還可以自動摳圖,省心省力,這樣下去設計師都要失業瞭。

          除瞭圖片,AI技術在視頻處理中也一樣可以大顯身手,PR軟件已經可以靠AI實現橫屏與豎屏的自動處理,同樣可以提升設計師的效率,簡化工作量。

          消費級CPU補齊缺失的一環 Intel全平臺AI起航

          對於AI人工智能的前景,目前沒人懷疑它會在未來改變人類的科技樹,不同的是之前大部分公司都是通過專用AI芯片來跑AI加速,不認為CPU這樣的通用處理器適合加速AI,但是Intel做的有點不一樣,在兩代10nm處理器上都不斷加強AI算力,補齊瞭消費級CPU沒有AI加速的這一環。

          去年12月中旬,Intel公司宣佈斥資20億美元收購瞭以色列初創公司Habana,後者是由David Dahan和Ran Halutz於2016年創立的,總部在以色列,致力於提高AI芯片的處理性能並降低其成本和功耗,其AI芯片主要針對深度神經網絡訓練的特定需求,更適合雲端AI訓練。

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          收購Habana公司之後,Intel又獲得瞭一種AI加速芯片AI推理及AI訓練專用芯片。如果再把之前Intel已有的AI相關芯片聯系起來,那麼大傢就可以看到Intel已經在全平臺芯片上推進瞭AI戰略。

          CPU處理器中,新一代酷睿及至強處理器都開始支持DL Boost為基礎的AI加速指令,FPGA中有Agilex系列AI芯片,神經網絡芯片有Moviduis以及Nervana系列,GPU加速的AI芯片有Xe圖形架構,可以說Intel已經集齊瞭各種各樣的AI芯片,不論哪種AI芯片都有自己的全套解決方案。

          這種大面積撒網的佈局使得Intel在未來的AI市場競爭中有更強的底氣,也更容易發揮協同效應,CPU可以跟GPU、FPGA芯片搭配,靈活應對高性能或者低功耗等AI解決方案,反正從PC到工作站再到數據中心、超算,從本地到雲端,從訓練到推理,業界需要什麼樣的AI方案,Intel這邊就是全都有。

          Intel的AI之道:全AI芯片打地基 OneAPI開路

          Intel擁有的多種AI芯片中,除瞭CPU、GPU是自己研發之外,FPGA、Moviduis、Nervana及Habana都是收購來的,不過這也沒關系,Intel擁有地球上最先進的制程工藝,這些芯片升級改進之後很快都會使用自傢的先進工藝生產,FPGA、Moviduis、Nervana等芯片已經這樣做瞭,陸續使用Intel自己的14nm、10nm及未來的7nm工藝生產。

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          在解決AI芯片之後,Intel還在推OneAPI軟件戰略,簡單來說就是通過一套開發工具滿足不同平臺、不同芯片的軟件開發,這是Intel軟件先行戰略的重要體現,Intel相信這一戰略將定義和引領一個人工智能日益融合、異構及多架構的編程時代。

          隨著Intel硬件及軟件戰略的推進,毫無疑問未來AI會成為各種芯片算力的關鍵。就酷睿處理器來說,AI也成為CPU、GPU標配算力,而且它的性能增長潛力要比傳統計算更大,未來幾年裡動輒數倍的性能提升會是常態。

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