股价暴涨的英伟达真能高枕无忧？(2)

来源：孙永杰　作者：孙永杰　责任编辑：方向　发表时间:2016-11-15 11:12　

核心提示：这种挑战首先体现在英特尔对于CPU计算能力的创新挖潜上。例如其日前发布的用于数据中心服务器的Xeon Phi芯片。据英特尔的相关报告显示，Xeon Phi处理器的训练速度比英伟达的GPU快了2.3倍、Xeon Phi芯片在多个节点的

这种挑战首先体现在英特尔对于CPU计算能力的创新挖潜上。例如其日前发布的用于数据中心服务器的Xeon Phi芯片。据英特尔的相关报告显示，Xeon Phi处理器的训练速度比英伟达的GPU快了2.3倍、Xeon Phi芯片在多个节点的扩展路为38%，且最多可达128个节点，这是目前市面上的GPU无法办到的。同时，由128Xeon Phi处理器组成的系统要比单个Xeon Phi处理器快50倍，意旨Xeon Phi处理器的扩展性优势明显，而这对于满足AI的应用至关重要。

不过，针对英特尔的说法，英伟达提出了强烈的反驳，并指出英特尔使用的是18个月前的数据，比较的是四个Maxwell GPU和四个Xeon Phi处理器。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%。我们这里姑且不论谁的说法更接近客观，但从双方对于报告的口水战看，至少说明天然不占优势的CPU还是大有潜力可挖，至少从CPU本身，英特尔就可以缩小与英伟达的差距，或者说给英伟达带来压力。

另外，从单纯满足AI应用本身的计算能力和实现方法上看，GPU是否是最好或者说是惟一在业内依然存在争议。有研究人员测试，相比GPU，FPGA的架构更灵活，单位能耗下性能更强。深度学习算法在FPGA上能够更快、更有效地运行，而且功耗也能做到更低。这似乎很好地解释了为何英特尔此前以167亿美元收购FPGA制造商Altera的原因。而提及并购，还有一桩被业内认为英特尔可以借此提升自身在AI芯片竞争力，甚至有可能超越英伟达的就是对于专攻AI芯片的Nervana Systems公司的并购，据称，Nervana Systems研究的深度学习芯片具有性价比高于GPU，处理速度是 GPU 的10倍等特点。

为了说明Nervana Systems公司的实力或者说对于英伟达的威胁，我们不妨介绍一段Nervana Systems被并购的插曲。据称，英特尔在接触Nervana谈论出售事宜时，Nervana认为英伟达是合理的选择之一，因为Nervana的深度学习软件Neon也可以运行在英伟达芯片上，可以帮助英伟达补齐短板。然而，英伟达对Nervana并不感冒，认为自己基于GPU的深度学习技术要好于Nervana，但当Nervana与英特尔达成交易之后，英伟达似乎改变了想法，并试图重启收购谈判，无奈的是机会已经错过。

对此，有分析认为，让英特尔得到Nervana是英伟达最大的失误，因为通过这次收购，英特尔将得到一个用于深度学习的具体产品和IP，它们可被单独使用外，也能与英特尔未来的技术融合，生产出更具竞争力、创造性的芯片产品。而提到整合，则是英特尔最为擅长的，例如针对并购来的Nervana Systems，其可以把相关产品整合到芯片或者多芯片封装中。例如把 Nervana Engine IP 加到一个至强CPU 中，可以提供一个低成本的方法来实现AI所需要的性能的加速，将 Nervana IP 产品化，进而提升自己CPU的计算能力，满足AI开发和应用对于数据中心芯片的更高需求。

综上所述，我们认为，鉴于AI芯片的应用尚在起步阶段（目前仅占数据中心1/10左右的负载）及对手英特尔在此领域中有的放矢的并购和自身在CPU的挖潜和整合能力，英伟达以AI之名换来的股价暴涨背后并非高枕无忧和一片坦途。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表融合网立场。如对本文有异议，请及时与融合网值班编辑联系与沟通。）

(责任编辑：方向)

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