英伟达已经从人工智能热潮中获利，英特尔被迫争夺第二名的位置。然而，与竞争对手AMD相比，英特尔发现自己处于一个困境中。今年早些时候关闭了其服务器业务后，Blue最近又关闭了其迷你PC业务。



据报道，英特尔已经停止对其迷你PC产品线NUC（Next Unit of Computing）的投资。这些小型NUC PC在企业部门广泛使用，但现在英特尔将其交给制造合作伙伴。这一举措与英特尔将资源集中在爆炸式增长的人工智能计算市场上的努力一致。

自从2019年以20亿美元收购AI芯片制造商Habana Labs以来，英特尔一直在努力进军人工智能计算市场。随着英伟达软件壁垒越来越强，英特尔的市场份额越来越小。在人工智能硬件领域的加倍努力能否带给它所需的推动力呢？

与巨头对抗

退出迷你PC市场主要是出于不愿与其原始设备制造商竞争的考虑，但也正值该公司全面削减成本之际。英特尔还计划在2023年削减100亿美元的成本，作为其在2021年采取的IDM 2.0战略的一部分。据报道，甚至服务器业务也被出售，以集中精力发展其新战略。

这一策略似乎并不适用于该公司，因为英特尔的股价大幅下跌，市值较2021年的高点下跌了69%。 虽然其竞争对手AMD和NVIDIA在同一时期由于人工智能应用的蓬勃发展而实现了巨大的增长，但英特尔的人工智能产品却已经落后。 甚至英特尔管理层的评论也呼应了这种情绪。 Habana首席商务官Eitan Medina在2020年表示：“我们必须意识到，我们从零开始，英伟达是100%。 这场艰苦的战斗或夺取市场份额的过程必须经过说服终端开发商进行尝试。”

即使英特尔的硬件在与英伟达的产品进行测试时表现出色，如Hugging Face的研究人员在测试Habana Gaudi 2加速器和英伟达的A100芯片时发现，英特尔产品在常见的人工智能工作负载中击败了英伟达的芯片。在Bert预训练、Stable Diffusion上的文本到图像以及微调T5-3B的负载测试中，Habana的速度比英伟达A100快2.8倍。

尽管有了这个性能提升，Habana芯片仍然面临着与英伟达的Grace Hopper芯片的竞争压力。这条新产品线彻底击败了英特尔的AI加速器，而讽刺的是它使用英特尔的至强CPU来做到这一点。然而，从硬件上看，Habana仍然足够竞争能力。然而，在人工智能计算的一个重要方面，即软件方面，英特尔显得力不从心。英特尔的One API在基本的人工智能工作负载上表现良好，但英伟达的软件堆栈服务于九个不同的垂直领域，从企业AI到Omniverse。

需要战略调整

作为削减成本措施的一部分，英特尔还转向了分散的CPU架构。这一设计首次出现在延迟已久的Meteor Lake芯片系列中，英特尔采用了芯片模块化设计，不仅可以降低制造成本，还可以更好地与对手竞争。

利用Habana的AI加速器技术，英特尔正在逐步在设备上的人工智能计算市场上占据一席之地。虽然Gaudi正在与英伟达的最高级别的Grace Hopper和H100芯片竞争，但新的Meteor Lake芯片将与英伟达笔记本电脑上的GPU竞争。英特尔的集成解决方案将为日常笔记本电脑提供低功耗替代方案，这一策略在苹果的M系列芯片中已经取得了一定的成功。

乍一看，这个市场似乎是与英伟达展开竞争的更好领域，特别是在软件堆栈的构建方面。以CUDA为例，它是通过开发人员对使用英伟达芯片加速的经验的不断反馈而建立起来的。虽然英特尔没有如此长的时间跨度，但在笔记本电脑上交付AI芯片可以极大地加快稳定的软件堆栈的创建。

第三代Gaudi芯片即将推出，并将与Graphcore、SambaNova、Tenstorrent和Cerebras等其他专门的芯片制造商推出的产品竞争。虽然英伟达继续享受其市场支配地位，得益于强大的软件堆栈，但随着AI加速器的制造成本变得更低，英特尔可能会逐渐积聚势头，并开始提供端到端的AI解决方案，包括CPU、GPU和AI加速器。结合软件堆栈，这可能会使英特尔在市场上成为与英伟达和AMD并列的第三大参与者。

 

来源：https://analyticsindiamag.com/intel-is-giving-ai-hardware-everything-its-got/