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：憋了22年，英特尔又回来了

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AMD近日发布了旗下新一代GPU架构CDNA ， 面向数据中心等高性能计算业务 。英伟达则有望在3月22日线上举行的GTC 2020大会中发布新一代GPU架构Ampere 。此外 ， 更有消息称英特尔将继1998年之后 ， 发布22年来首款用于独立显卡的GPU架构Xe 。2020年 ， 随着人工智能深度学习对高性能计算的需求越来越迫切 ， GPU正在成为芯片大厂的角力焦点 。
【：憋了22年，英特尔又回来了】三方角力GPU市场
在近日举行的“金融分析师日”活动上 ， AMD发布了针对数据中心工作负载优化的新一代GPU架构 。据了解 ， CDNA架构包含了第二代Infinity技术 ， 可增强GPU和CPU之间的连接 ， 并针对机器学习和高性能计算应用而优化 ， 可专注于计算/张量操作 ， 从而加速机器学习计算 ， 而且可以通过Infinity Fabric互连的灵活设计 ， 支持增强的企业级RAS特性与虚拟化技术 。此外 ， 它还将提供更高的能效比 。AMD首席执行官Lisa Su表示 ， 路线图的发布意味着AMD可获得收入上的加速增长 ， 为股东带来可观的回报 。
英伟达也于近日发布消息 ， 由于担心新冠病毒疫情 ， 将原定于3月22日—26日举行的GTC 2020大会改为网上举办 。考虑到英伟达一直以来的惯例 ， 在GTC大会上多会发布新一代计算型GPU 。因此 ， 业界预期还未露面的7nm Ampere有望面世 。元大证券投资咨询公司的一份报告指出 ， Ampere有望较英伟达当前采用的“图灵”（Turing）架构性能增加50% ， 同时功耗减半 。Ampere GPU将面向数据中心业务 。
GPU一向是英特尔的弱项 ， 虽然不乏产品推出 ， 却一直被集成于系统芯片当中 。然而 ， 英特尔CFO首席财务官George Davis日前确认 ， 2020年将会推出一款面向独立显卡的Xe架构GPU 。这是英特尔自1998年推出i740显卡后 ， 再次进军独显市场 。根据之前透露出来的信息 ， 英特尔将要推出的独立显卡DG1 ， 采用Xe架构 ， 拥有96组EU执行单元 ， 基础频率1GHz ， 加速频率1.5GHz ， 1MB二级缓存以及3GB显存 ， TDP为25W 。在DG1之后 ， 英特尔还会发布针对高端市场的DG2独立显卡 。
争抢人工智能大市场
英伟达、AMD与英特尔三大芯片之所以如此积极地推进GPU的发展 ， 与数据中心对高性能计算的需求密不可分 。有专家分析指出 ， 数据中心是人工智能深度学习最重要工作平台 ， 快速完成对海量数据的多层次、多迭代模型分析处理是其一项关键性的工作 。从2011年人工智能研究人员首次使用英伟达GPU为深度学习加速之后 ， GPU就在人工智能领域发挥着巨大作用 。虽然许多厂商也在开发基于FPGA或者ASIC的人工智能芯片 ， 但目前采用GPU加速的服务器仍是数据中心的主流 。
这也就使得芯片大厂不得不重视GPU的开发 。2017年 ， 英伟达推出面向数据中心业务的GPU TeslaV100 GPU ， 受到业界的广泛采用 。此后英伟达继续在人工智能数据中心云端发力 ， 研发面向不同平台的GPU加速解决方案 ， 今年更将推出新一代GPU架构Ampere 。研观天下报告指出 ， 目前人工智能应用领域的发展速度快于底层芯片的发展速度 ， GPU是目前发展最为完善的一类人工智能芯片 ， 是现阶段人工智能应用开发的首选 。英伟达凭借其GPU的先发优势在人工智能的前端推理应用领域抢占了先机 。
此前 ， AMD虽然也有很多GPU和显卡产品 ， 但采用的Vega核心本质上还是一款游戏型GPU 。此次 ， AMD发布CDNA架构 ， 专门针对数据中心计算进行了优化 。可以看出 ， AMD在GPU的策略上 ， 也正在走专业化 ， 将面向数据中心的GPU架构与面向游戏优化的RDNA架构分开 。
技术分析师Patrick Moorhead表示 ， 数据中心GPU并不需要消费类显卡的许多功能 ， 比如显示和像素引擎、光线追踪等 。计算型GPU通过删除这些元素可以节省成本 ， 同时又可添加更多有助数据中心性能提升的逻辑组件 ， 比如张量计算单元等 。不过在高性能数据中心部署CDNA 架构GPU之前 ， AMD仍需在软件上加大投入 。


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