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; t2 y) q' L0 g* K+ X y% ]" p 英特尔在PC时代几乎成为处理器的代名词,曾在服务器CPU市场中占据95%以上的份额。近年来,英特尔将部分精力转移到高端独立GPU领域,铺垫动作不断,先后收购了自动驾驶解决方案厂商Mobileye、数据中心巨头Mellanox以及多个AI芯片公司,打通了其独立GPU业务的应用场景;从AMD、英伟达持续挖走多名“大牛”;一周前,英特尔云计算业务副总裁杰森·格雷贝又高调表示,“GPU将成为英特尔公司未来第二重要的产品”,进一步证实了英特尔将进军独立GPU领域的决心。/ S' m6 G7 O' E4 O2 h
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' U% U7 s& H" J9 s在重重铺垫下,一向布局超前,产品“难产”的英特尔,在这次GPU“大冒险”中将迎来哪些跌宕起伏?与GPU霸主英伟达和AMD的竞争,胜算几何?
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5 B4 c+ y. p1 {* R为何看上GPU?
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近两年,高性能独显GPU这一系列名词被英特尔频繁提起。2017年,英特尔从AMD Radeon团队挖来了负责人Raja Koduri以及多名核心架构师,并成立了核心和视觉计算事业部。2018年6月,英特尔在官方Twitter账号上首次透露,其独立GPU将在2020年推出。今年年初,就任不久的英特尔公司CEO BobSwan表示,英特尔公司将高度重视基于GPU加速的计算机视觉技术。近日,英特尔云计算业务副总裁杰森·格雷贝又借机表示,在英特尔公司业务中,GPU仅次于CPU,位居第二,并计划于2020年发布首款基于10nm工艺的独显GPU,主要为游戏终端商供货,2021年则会有7nm工艺的高性能GPU,主要用于数据中心。" G2 J2 {4 n! L5 s4 k; Y
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英特尔为何如此看重GPU?赛迪顾问集成电路产业研究中心总经理韩晓敏向《中国电子报》记者指出,英特尔是基于利润、公司业务发展和未来技术市场三方面的考量。1 o% G* u8 }5 f
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从利润方面来看,当前整个PC市场容量和销量持续下降、英特尔自身产能不足带来CPU处理器制程更新迟缓,意味着以PC支撑的CPU业务在未来难以为英特尔公司带来丰厚的利润。同时,英特尔也逐渐意识到,传统核显市场利润表现一般,越来越眼馋于被英伟达和AMD分食的这块“高性能独显”大蛋糕。对于英特尔来说,做独显将能开拓高毛利的增量市场。3 J- b& y! I/ }9 z, H. M
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2 o* d' k. e8 k从公司业务发展方面来看,无人驾驶、AI、数据中心将成为未来电子信息产业发展的“重头戏”。“新兴技术的增长将深度刺激市场对于GPU的需求,高性能独显又比传统核显更加通用,使得GPU的未来被市场看好。”韩晓敏说,“英特尔必须抓住这次机会开启在新兴领域的布局,不能像上次错失矿机的机会一样。”
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集邦咨询(TrendForce)分析师姚嘉洋在接受《中国电子报》记者采访时表示,英特尔也希望通过GPU保住并进一步扩大其在PC市场的话语权。英特尔10纳米制程CPU迟迟不“上线”,导致其领地被后起之秀AMD割去几分。英特尔推出独立显卡,能从系统层级的角度绑定CPU和独显,进一步左右PC业者在系统设计的方向。3 ^7 V5 f m: Y/ Y {2 a9 p) s w
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: ~ Z+ O0 Z& x( X: s从未来的技术格局来看,CPU+GPU的异构计算方式成未来信息技术的新拐点。在韩晓敏看来,在整个系统的异构布局中,英特尔已在CPU上占领制高点,还需补齐并行计算和向量计算的短板,这些都是GPU发展的核心要点,甚至会影响整个异构计算生态。
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! i' ^. Y* ~" b+ B3 | J f; \后来者如何才能居上?
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当前的GPU市场中,英伟达和AMD占据着领先地位,且两者都剑指GPU高端市场。从2016年的Pascal、Volta再到2018年推出的Turing架构,英伟达致力于翻新AI GPU架构。AMD首席执行官苏资丰也表示:“AMD正和其他业内人士一同加快变革步伐并缩小差距。”照此来看,若英特尔无法推出可以和英伟达和AMD抗衡或相对接近的产品,很容易在市场引起反弹。
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! w& x8 y$ s( d0 A# @韩晓敏指出,英特尔此时入局GPU将迎来三方面机遇。一是英特尔在服务器端、CPU端积累了大量优势,若英特尔基于其擅长的PC领域建构GPU、做好软硬件协同优化,英特尔将有效弥补前期硬件上的不足,迅速建立在GPU市场的优势。# `/ j/ O4 c; G( z2 U0 O" L4 L
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/ T* W% t4 U6 b" J* n二是目前的GPU市场还处在高速增长期,英特尔的进入并不完全和英伟达、AMD等厂商处于对立竞争的关系。事实上,在GPU这个持续增长的市场中,英伟达和AMD的GPU产能也不能完全满足市场需求。因此,只要英特尔的产品在基准线上,形成价格优势、做好供货保障,便有望站稳脚跟。
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: x. P* `6 m* I) Y. E三是英特尔在数据中心、AI学习、自动驾驶等领域先于他人,做好了技术铺垫,打通了属于英特尔独立GPU业务的应用场景。为了优化算法,英特尔先后收购了Nervana、Vertex等一系列AI公司和Mobileye视觉系统公司,打造其在AI深度学习和自动驾驶的算法优势。硬件方面,赛迪智库集成电路研究所副所长朱邵歆向记者指出,英特尔以至强处理器、FPGA、视觉计算棒等为基础,打造生态体系,并结合了各类优化过的开源库、框架平台。英特尔在此基础上进入高性能GPU领域,将为开发者提供更加优化的整套解决方案。1 t) P* ]* F% j% o8 I
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|3 F) i4 L7 q/ h H0 L. c尽管英特尔进军GPU领域似乎有技可施,但制程工艺和市场竞争局势仍将成为限制英特尔GPU发展的两大因素,在短时间内难以撼动英伟达在GPU市场中的地位。朱邵歆指出,制程工艺方面,英特尔的垂直一体造芯机制恐怕会成为较大的拖累,使其GPU产品走上CPU产能不足的老路,从而被台积电代工产品赶超。( y2 F" H1 w' F8 W; S- M
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1 [7 T; I! C$ e市场竞争方面,韩晓敏说:“目前来看,市场格局由英伟达、AMD高度垄断,但GPU市场的隐形竞争者太多,例如特斯拉、谷歌等终端厂商早已意识到GPU等硬件成本利润巨大,纷纷加码自研力度。即便目前英特尔瞄准了英伟达,但未来的市场也许另有赢家。2 \; ^' p( A( w" m8 R
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