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| 本文作者： 李帥飛 | 2017-11-09 22:39 |
Intel 與 AMD 這兩家搞起事情來，還真是一組三部曲。
11 月 6 日，Intel 和 AMD 共同確認，雙方將合作推出一款集成 Intel CPU 和 AMD GPU 的新產品，以用于輕薄的游戲筆記本電腦中。11 月 7 日，AMD 宣布該公司的首席 GPU 架構師、Radeon 高級副總裁 Raja Koduri 離職。11 月 8 日，Intel 宣布 Raja Koduri 的加盟并任命其為 Intel 首席架構師，并在新成立的核心和視覺計算事業部（Core and Visual Computing Group）擔任高級副總裁。
是的，伴隨著 Raja Koduri 入職，Intel 又專門成立了一個新的事業部。
按照 Intel 官方博客的說法，在 Raja Koduri 的帶領下，Intel 將在計算、圖像、媒體、機器智能等領域整合和擴展差異化的知識產權，涉及到客戶端 & 數據中心、人工智能和一些潛在的機會（比如說邊緣計算）。
不過，從 Raja Koduri 過往的經歷來看，他入職 Intel 的一個重要任務是補足 Intel 在 GPU 領域的短板。據雷鋒網了解，Raja Koduri 在加入 Intel 之前擔任 AMD 的 Radeon 事業部的高級副總裁和首席架構師，負責 AMD 包括 APU、獨立 GPU、半定制產品和 GPU 計算產品在內的諸多產品圖像相關的方方面面。此前，Raja Koduri 也曾在蘋果負責 Mac 產品的圖像顯示系統。
一句話：憑借 25 年的從業經驗，Raja Koduri 堪稱是 GPU 領域的一尊大神。
而從 Intel 的描述來看，它之所以選擇了 Raja Koduri，就是看中了 Raja Koduri 在 PC、游戲控制、專業工作站、計算設備等平臺的視覺計算和加速計算經驗；后者在圖像的硬件、軟件和系統結構方面都是專家。而 Intel 沒有說明的是，Raja Koduri 的加盟必然會吸引大量的 GPU 人才，這也是 Intel 發展 GPU 的要素。
而在雷鋒網看來，整篇博客最核心的，其實是這樣副標題中的一句話：Intel 將進軍高端獨立顯卡。要知道，當前的高端獨立顯卡，不僅僅用以滿足視頻游戲玩家的需求，也被越來越多地用于人工智能和機器學習。
補足短板，劍指 Nvidia
無論是在 PC 端還是數據中心，Intel 都是 CPU 市場上毫無爭議的老大；但 Intel 最大的短板在于圖像計算，也就是 GPU。
其實，目前 Intel 并非沒有自己的圖像解決方案，但都局限于核芯顯卡，即 Intel HD Graphics 系列。這種核芯顯卡在圖像處理方面的能力比較低，無法與 AMD 和 Nvidia 的獨立顯卡相提并論，也只能用在一些對圖像處理要求較低的客戶端設備中，比如說筆記本。
在這里，雷鋒網也整理了 Intel 核芯顯卡、 AMD 核顯 & 獨顯以及 Nvidia 獨顯之間的同期最強圖像處理性能，對比如下圖所示：
由上圖可知，在圖像處理方面，Intel 的核芯顯卡與 Nvidia 和 AMD 的獨顯根本就不是一個級別的對手，所以不少游戲玩家一般會選擇帶有獨顯的筆記本；而 AMD 雖然也有獨顯，但在近兩年也是被 Nvidia 壓上一頭。不過需要說明的是，由于不同架構對浮點運算的優化不同，上面數據僅可作為參考；但也足以說明 Intel 在 GPU 上的短板。
在人工智能和深度學習的大潮到來之前，Intel 與 Nvidia 之間主要是 CPU 和 GPU 之間的合作關系。然而隨著深度學習的興起，Nvidia 的 GPU 在并行計算上的巨大優勢使得其在大規模的數據中心業務中越來越受到歡迎，廣泛應用于圖像識別、語音識別以及自然語言處理等人工智能任務。而在這一場景中，Intel 面向服務器和數據中心 CPU 產品反而不再受寵。
在此條件下，Intel 與 Nvidia 之間的關系就開始由合作逐步走向競爭。在 2016 年的 IDF 大會上，Intel 宣布推出其最新專門用于人工智能相關任務的處理器——第三代 Xeon Phi，劍指對象就是 Nvidia；而 Nvidia 也不甘示弱，立即發表文章稱 Xeon Phi 在機器學習模型訓練上并不能比得上 Nvidia 的產品，并表示，4 個 Pascal 架構組成的 TITAN X GPU，其運行速度是 4 個 Xeon Phi 處理器的 5 倍多。
雙方的競爭還能夠直接體現在對摩爾定律的態度上，比如說 Intel 在 2017 年 9 月 20 日的“精簡制造日”上宣布的摩爾定律永不過時，但六天之后，Nvidia CEO 黃仁勛就在 GTC 大會上宣布 GPU 才是全新的超級摩爾定律。雙方果然是針鋒相對，各執一詞。
為了與 Nvidia 在 AI 領域相抗衡，Intel 除了積極推出競爭性產品，還收購了世界第二大 FPGA 廠商 Altera 和深度學習創業公司 Nervana。不過這些似乎都不能壓住 Nvidia 當下的勢頭。
如果 Intel 擁有了自己的高端獨立顯卡，不僅可以將其與旗下的 CPU 聯合起來，形成更強悍的計算能力（類似于 AMD 推出的 APU，其在 CPU 加持下的圖形處理能力反而高于同等的獨立 GPU）；這樣一來，無論是消費端的圖形處理能力還是服務器端面向人工智能的并行計算能力，Intel 都不會受制于人，能夠與 Nvidia 這樣的對手相抗衡。
本來，Intel 與 AMD 在 CPU 市場也是十足的競爭關系，而且都是在雙方競爭中 Intel 一直占據優勢地位。然而在 2006 年，AMD 以 54 億美元的巨資收購 ATI，成為一家同時具備 CPU 和 GPU 研發能力的芯片公司；因此 AMD 在 GPU 方面卻比 Intel 有優勢。
但這次收購又給 AMD 帶來了新的麻煩。
這次收購之前，AMD 與 Intel 在 CPU 上競爭，ATI 與 NVIDIA 在 GPU 上競爭。由于當時 Intel 不授權主板芯片組給其他廠商，那時候的 NVIDIA 和 AMD 是關系不錯的合作伙伴，NVIDIA 推出的 nForce 系列主板芯片與當時 AMD 的王牌產品 Athlon 的組合是很多 DIY 玩家津津樂道的搭配。因為這次交易，AMD 與 NVIDIA 的關系從此一落千丈，成為赤裸裸的競爭關系。
此后，AMD 不得不在 CPU 和 GPU 兩條線上分別與不同的強敵競爭。這無形中拉近了 Intel 和NVIDIA 的關系，AMD 卻不得不在兩條線上疲于奔命；這對于從研發資源和市場資源的層面都不占優的 AMD 來說，無疑是捉襟見肘。
值得一提的是，在上文圖中所言的 GPU 性能對比圖中，AMD 擁有獨顯和核顯兩條產品線，前者的圖像處理能力明顯高于后者，后者在近幾年甚至低于 Intel 的核顯。其實 AMD 并非沒有能力在核顯的圖像處理能力超過 Intel，只是既然有獨立顯卡在手，AMD 有故意弱化核顯的嫌疑，以便增加旗下獨顯 GPU 的銷量。
不過，隨著人工智能大潮的到來，在變得越來越重要的 GPU 市場上，AMD 與 Nvidia 的差距也越來越大，如下圖所示：
后來的事情我們也知道了，由于人工智能和深度學習的興起，Nvidia 與 Intel 之間的競爭關系加劇，而 AMD 也是 Nvidia 的老對手。如此一來，敵人的敵人變成了朋友，intel 與 AMD 之間似乎又開始聯手。
2016 年 3 月，AMD 與 Intel 完成圖形技術的交叉授權；AMD 提供多項關于核顯 GPU 的專利技術給 Intel，以提高 Intel CPU 的核顯性能，Intel 的核顯也將不再使用 Nvidia 的技術。
接下來，就是 AMD 與 Intel 雙方在 2017 年 11 月 6 日宣布的合作關系，AMD 在這次合作中提供來自 Radeon 事業部的定制圖像芯片。對此這次合作的對象不再是 Nvidia，Intel 只是表示它與 Nvidia 的合作協議已經到期；但顯然這是一套表面說辭，與 Nvidia 之間的競爭關系才是它與 AMD 喜結連理的開始。
值得一提的是，Raja Koduri 在 Intel 發布的官方博客中提到，他在 AMD 任職的過去數年內，就已經與 Intel 進行過成果豐碩的合作。
雷鋒網認為，對于 Intel 而言，與 AMD 言歸于好更像是一個緩兵之策，但其實雙方的競爭還在，只是不那么被強調了。而當它最終決定挖來 Raja Koduri 這樣的大神發力獨立 GPU 的時候，事實上也已經走上了與 Nvidia 和 AMD 在 GPU 領域同臺競技的未來道路。
不過對于 AMD 來說，它已經開啟了與 Intel 之間在消費端處理器方面的合作；而 Raja Koduri 的離開，對于 AMD 在 GPU 方面的發展似乎并沒有什么好處。目前 AMD 在與 Nvidia 的 GPU 之爭中已經落于下風，倘若 Intel 借助 Raja Koduri 踏入高端獨立 GPU 的戰場，這對 AMD 來說并不是一件好事。
所幸，高端獨立 GPU 不是一蹴而就的事情，即使招來了 Raja Koduri 這樣的大神，Intel 估計也需要數年的時間才能推出真正像樣的產品。到時候，不知道 Intel、Nvidia 和 AMD 三家之間又會存在什么樣的變數。
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