Trang web này có thể có được hoa hồng liên kết từ các liên kết trên trang này. Điều khoản sử dụng 
Quyết định của Intel mua startup Havana Labs vào tháng 12 với giá $ 2 Billion đặt lưỡi để biết ý nghĩa của Nervana, một công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo mà Intel đã mua trước đó vào năm 2016. Khoảng một tháng sau, một chiếc giày khác đã giảm: Intel đã thông báo rằng họ sẽ hủy các sản phẩm NNP-T và NNP-I mà Họ đã lên kế hoạch xuất xưởng trước đó vào cuối năm 2019 và sẽ tập trung vào Havana.
Có một cuộc nói chuyện nhỏ về lý do tại sao điều này xảy ra, nhưng Karl Freund của Moor Insights and Strateg nhận được tin tức. Theo ông, Intel sẽ hỗ trợ NNP-I cho "khách hàng đã tham gia trước đó", nhưng sẽ ngăn chặn mọi phát triển trong thiết kế đào tạo AI của NNP-T.
NNP-T được thiết kế trong TSMC và được thiết kế cho quy trình FinFET 16nm của công ty và đi vào đường bao công suất 150-250W. NNP-I, dường như được hỗ trợ ở mức độ nhỏ, là phần 10-50W kết hợp hai lõi CPU Ice Lake với 12 công cụ suy luận tính toán (ICE).
Ý tưởng ở đây là phần cứng Nervana chắc chắn không quá cạnh tranh với những gì đối thủ của Intel có hoặc mang ra thị trường. Intel có một loạt các sản phẩm nhắm vào nhiều loại trí tuệ nhân tạo, tìm hiểu sâu và tính toán thị trường với Mobileye, Movidius, kiến trúc Xe tiếp theo và kinh doanh đồ họa. Habana Labs đã gửi bộ xử lý suy luận Goya kể từ quý IV năm 2018 và bộ xử lý đào tạo AI Gaudi đã lấy mẫu "để chọn khách hàng" vào nửa cuối năm 2019. Quyết định của Intel dừng công việc bổ sung về kiến trúc của Nervana dường như đang tự nói.
Đây là nỗ lực học máy / AI thứ hai mà Intel đã đóng, sau Xeon Phi, nhưng tôi không chắc mình đã đọc nó bao nhiêu. Xeon Phi là một nỗ lực để tạo ra một sản phẩm dựa trên x86 mới có thể cạnh tranh với GPU trên nhiều khối lượng công việc chính xác. Vấn đề 10nm của Intel đã ngăn công ty đẩy Xeon Phi xuống điểm thấp hơn, nhưng gốc rễ của kiến trúc bắt đầu từ thử nghiệm GPU Intel Larrabee thất bại, không phải là một nỗ lực khó khăn để xây dựng bộ xử lý AI / ML .
Việc hủy bỏ các sản phẩm của Nervana chắc chắn đã tấn công nhóm sản phẩm, nhưng chúng ta vẫn còn rất sớm trong trò chơi trí tuệ nhân tạo và nhiều công ty hiện đang làm việc trên các máy gia tốc thế hệ đầu tiên. Việc Goya có mặt trên thị trường và Gaudi đã lấy mẫu trước khi Intel mua công ty đảm bảo rằng các nhà sản xuất CPU sẽ không phải mất nhiều thời gian để đưa các bộ phận ban đầu ra thị trường.
AI và máy học đã khá tập trung vào Nvidia và Intel cho đến nay, và xu hướng đó có thể sẽ tiếp tục trong tương lai gần. Sự hiện diện của AMD tại các thị trường này và khả năng cạnh tranh hiệu quả thông qua các dự án dịch thuật như ROCm, so với hỗ trợ ban đầu cho Nvidia CUDA, cũng khiêm tốn không kém so với các đối thủ lớn nhất của nó.
Công bằng mà nói với AMD, đó không phải là một tai nạn. Khi các nhà phân tích đã hỏi liệu AMD sẽ giải quyết rõ ràng không gian AI / ML mới nổi hay không, các giám đốc điều hành của AMD thường nói rằng họ sẽ làm như vậy trên cơ sở hạn chế và với một số sản phẩm nhất định khi có ý nghĩa. AMD không cố gắng nhắm mục tiêu các CPU như Epyc 7742 cho khối lượng công việc AI như cách Intel tập trung vào việc hỗ trợ AVX-512 cho Xeon.
Năm 2020 sẽ là một năm đáng kể cho thị trường AI / ML. Phiên bản tiêu dùng đầu tiên của GPU Intel sẽ được tung ra thị trường trong năm nay. Mặc dù điều này rõ ràng sẽ nhắm vào các hệ thống thông thường, bạn có thể đặt cược rằng các nhà phân tích sẽ nhận thấy các tính năng hoặc khả năng thân thiện với trung tâm dữ liệu có thể xuất hiện ban đầu. GPU Nvidia 7nm thế hệ tiếp theo dự kiến sẽ giảm trong năm nay, cũng như AMD Navi 20. Không có gì điên rồ khi nghĩ rằng Navi 20 Năm nay cũng có thể vào một máy chủ, máy trạm hoặc trung tâm dữ liệu GPU mới từ AMD
Tóm lại, chuyển sang Havana và rời khỏi Nervana không có nghĩa là Intel tụt lại phía sau, miễn là hiệu suất và bản đồ đường đi của Havana phù hợp với khách hàng của Intel hơn những gì đã làm trước đây.
Bây giờ đọc:
