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[導(dǎo)讀]過(guò)去12個(gè)月里,黃仁勛的公司股價(jià)幾乎翻了兩番。

 “我們有好幾次幾乎就破產(chǎn)了。”

通常創(chuàng)始人不太談?wù)撟约汗緸l死的經(jīng)歷,然而Nvidia的老板黃仁勛,說(shuō)出上面那句話時(shí)似乎毫不為意。作為一家開(kāi)發(fā)微處理器和相關(guān)軟件的公司,Nvidia業(yè)績(jī)連創(chuàng)新高。上個(gè)季度,這家公司收入增長(zhǎng)55%達(dá)到22億美元。

過(guò)去12個(gè)月里,黃仁勛的公司股價(jià)幾乎翻了兩番。

Nvidia的成功很大一部分要?dú)w因于他們的芯片產(chǎn)品:圖形處理單元(GPU)。GPU也可以理解為顯卡,可以讓電腦在玩游戲時(shí)表現(xiàn)的更出色。然而現(xiàn)在GPU有了一個(gè)新的用武之地:為人工智能(AI)程序提供所需的大量計(jì)算能力,特別是在數(shù)據(jù)中心里。

這些芯片銷量非飛漲(如圖所示),是信息技術(shù)長(zhǎng)期轉(zhuǎn)型的最明顯標(biāo)志。由于摩爾定律的減慢(目前芯片的計(jì)算能力大約每?jī)赡攴环?,以及云計(jì)算和AI的快速崛起,處理器市場(chǎng)正在重構(gòu)。這對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)及其霸主英特爾,產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

過(guò)去的日子對(duì)英特爾來(lái)說(shuō),簡(jiǎn)直順風(fēng)順?biāo)?。無(wú)論個(gè)人電腦市場(chǎng)還是服務(wù)器領(lǐng)域,英特爾生產(chǎn)的中央處理器(CPU),可以勝任幾乎所有的“工作負(fù)載”。因?yàn)橹圃炝藦?qiáng)大的CPU,英特爾掌控了個(gè)人電腦市場(chǎng)80%的份額,以及幾乎完全壟斷服務(wù)器市場(chǎng)。

過(guò)去一年,英特爾的收入接近600億美元。

如今這個(gè)單極世界開(kāi)始崩潰。CPU的更新?lián)Q代速度,已經(jīng)無(wú)法滿足需求。機(jī)器學(xué)習(xí)和其他AI應(yīng)用,需要大量的數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)處理能力的需求比幾年前整個(gè)數(shù)據(jù)中心的消耗還多。所以英特爾的客戶,例如Google和微軟以及其他大數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商,正在選擇來(lái)自其他廠商越來(lái)越專業(yè)的處理器,甚至開(kāi)始自己設(shè)計(jì)處理器。

Nvidia的GPU就是一例。這個(gè)產(chǎn)品最初被設(shè)計(jì)用來(lái)執(zhí)行交互式視頻游戲所需的大規(guī)模復(fù)雜計(jì)算,也就是給大型游戲加速。GPU有數(shù)百個(gè)專門用于計(jì)算數(shù)據(jù)的“核心”,所有的核心都是并行工作。而CPU只有幾個(gè)核心,順序地處理計(jì)算任務(wù)。

Nvidia最新的處理器有3584個(gè)核心,而因特爾服務(wù)器CPU最多有28個(gè)。

在2008-2009年的全球金融危機(jī)期間,已經(jīng)接近破產(chǎn)的Nvidia迎來(lái)了自己的幸運(yùn)時(shí)刻。這家公司發(fā)現(xiàn)對(duì)沖基金和研究機(jī)構(gòu),正在把他們處理器用于新的領(lǐng)域,例如計(jì)算復(fù)雜的投資策略或者研究氣候變化模型。

Nvidia開(kāi)發(fā)了一種稱為CUDA的編程架構(gòu),幫助客戶為不同的任務(wù)對(duì)處理器進(jìn)行編程。CUDA能夠讓GPU解決復(fù)雜的計(jì)算問(wèn)題。所以當(dāng)幾年前云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和AI開(kāi)始崛起之后,能夠滿足需求的Nvidia芯片簡(jiǎn)直堪稱生逢其時(shí)。

每一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在使用Nvidia出品的GPU,驅(qū)動(dòng)他們各自的AI服務(wù)在大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘,無(wú)論是醫(yī)學(xué)圖像或是人類語(yǔ)音等等。Nvidia來(lái)自數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商的銷售收入,在過(guò)去一年增長(zhǎng)了三倍,達(dá)到2.96億美元。

然而在眾多的專用處理器中,GPU只是其中的一種。隨著云計(jì)算公司為了保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),不斷提高運(yùn)營(yíng)效率而混合和匹配芯片,處理器的范圍正在擴(kuò)大。“為正確的工作找到合適的工具”,負(fù)責(zé)Google基礎(chǔ)設(shè)施的Urs Hlzle說(shuō),要在靈活性、速度和成本間取得平衡。

候選范圍的一端是ASIC,意思是專用集成電路。顧名思義,這種芯片為了單一目的而搭建,速度最快、能效最高。許多創(chuàng)業(yè)公司正在開(kāi)發(fā)這種內(nèi)建AI算法的芯片。Google已經(jīng)為語(yǔ)音識(shí)別而建造了一個(gè)稱為TPU的ASIC芯片。

另一端是現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列:FPGA。這種芯片可以編程,也就有了更大的靈活性。盡管這種芯片不容易調(diào)教,微軟還是把他們加入到很多服務(wù)器中,例如在線搜索必應(yīng)(Bing)。“我們現(xiàn)在有世界上最多的FPGA”,微軟計(jì)算云Azure的CTO說(shuō)。

偏執(zhí)的時(shí)候到了

英特爾近年來(lái)專注于制造更強(qiáng)大的CPU,而不是生產(chǎn)ASIC或FPGA。

人們普遍認(rèn)為,傳統(tǒng)的處理器不會(huì)很快失去地位:每一臺(tái)服務(wù)器都需要它們,無(wú)數(shù)應(yīng)用運(yùn)行在它們之上。英特爾的芯片銷售還在增長(zhǎng),不過(guò)Gartner的IT咨詢師Alan Priestley認(rèn)為,加速芯片的高速增長(zhǎng)對(duì)這家公司來(lái)說(shuō)是個(gè)壞消息,在這些芯片上完成的計(jì)算越多,在CPU上運(yùn)行的就越少。

英特爾的一個(gè)對(duì)策,是借助收購(gòu)來(lái)追趕。2015年,英特爾以167億美元的價(jià)格收購(gòu)了FPGA生產(chǎn)商Altera;8月,又花了4億美元收購(gòu)了Nervana,這是一家成立僅3年的創(chuàng)業(yè)公司,開(kāi)發(fā)從軟件到芯片的專用AI系統(tǒng)。

英特爾說(shuō),他們把專用處理器視為機(jī)會(huì)而非威脅。英特爾數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)主管Diane Bryant說(shuō),新的計(jì)算工作往往是先在專用處理器上進(jìn)行,隨后被“拉進(jìn)CPU”,比如說(shuō)加密,這項(xiàng)計(jì)算也曾用單獨(dú)的半導(dǎo)體組件來(lái)處理,但現(xiàn)在只是英特爾CPU上的一個(gè)簡(jiǎn)單指令。

英特爾CPU幾乎占領(lǐng)了全球所有處理器市場(chǎng),對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),在加速芯片上運(yùn)行AI等新型計(jì)算工作意味著額外開(kāi)銷和更高的復(fù)雜性。

英特爾已經(jīng)在為這樣的融合而進(jìn)行投資。今年夏天,它將開(kāi)始銷售代號(hào)“Knights Mill”的新處理器,來(lái)與Nvidia競(jìng)爭(zhēng)。同時(shí),英特爾也在開(kāi)發(fā)另一款芯片,名叫“Knights Crest”,這款芯片融合了Nervana的技術(shù)。從某種意義上講,英特爾也希望能將Altera的FPGA融合到自己的CPU之中。

可以預(yù)見(jiàn)的是,競(jìng)爭(zhēng)者們對(duì)未來(lái)有著不同見(jiàn)解。

Nvidia認(rèn)為,他們已經(jīng)有了自己的計(jì)算平臺(tái),很多公司用他們的芯片來(lái)開(kāi)發(fā)、運(yùn)行AI應(yīng)用,他們也為其他類型的程序創(chuàng)造了軟件基礎(chǔ)設(shè)施,用于可視化和VR等領(lǐng)域。

數(shù)十歲高齡的計(jì)算巨頭IBM也在試著搶英特爾的生意。2013年,IBM開(kāi)源了自己的處理器架構(gòu)Power,把它變成了半導(dǎo)體行業(yè)某種意義上的公共資產(chǎn)。專用芯片的制造商更容易將自己的硬件同強(qiáng)大的CPU結(jié)合在一起,而IBM掌握著平臺(tái)發(fā)展方式的話語(yǔ)權(quán)。

這很大程度上依賴著AI如何發(fā)展,如果AI沒(méi)能在幾年內(nèi)帶來(lái)很多人所期待向往的變革,英特爾的機(jī)會(huì)還不錯(cuò);但是,如果AI能在接下來(lái)的十幾年中繼續(xù)影響各行各業(yè),其他處理器就有著更大的勝算。IDC市場(chǎng)分析師Matthew Eastwood這樣表示。

從AI技術(shù)應(yīng)用的廣大范圍來(lái)看,第二種情況更可能發(fā)生。

當(dāng)然,一個(gè)粗大笨重的CPU獨(dú)攬所有工作,不管計(jì)算量和難度的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去了。它跌下云端摔得粉碎,英特爾拼盡全力,也無(wú)法讓它恢復(fù)往日榮光。

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