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英特尔想以优异技术争取人工智能芯片市场
英特尔为了追赶英伟达（NVIDIA）与谷歌在人工智能芯片上的布局，决定在2017年公布代
号Knights Mill的下一代Xeon Phi处理器家族，主攻深度学习与人工智能应用市场。这晶
片将采用10奈米制程制造，积极抢夺英伟达的市场。
英伟达发展深度学习应用已有多年时间。因此，现今百度在人工智能与深度学习的芯片就
是采用英伟达的技术。可是随着英特尔即将投入人工智能芯片，百度也现身在英特尔开发
者论坛，并与英特尔进行合作。至于未来百度会用英伟达还是英特尔的深度学习与人工智
慧芯片，就只能看情势发展如何才做出定夺了！
原来Xeon处理器家族是瞄准科学类应用，随着新型号Xeon Phi将引入人工智能运算任务的
功能，将带给深度学习正面的帮助。其实目前在语音识别、图像识别，以及自动驾驶汽车
等领域，深度学习技术正得到愈来愈多的应用。
以现今情况来看，英特尔当初让Xeon处理器强攻数据中心服务器，也获得广泛部署，甚至
所有深度学习运算有关的任务也采用这一处理器。不过，随着人工智能的不断前进，有些
厂商也开始部署用于人工智能任务的辅助处理器，而这些辅助处理器大多是来自于英伟达
的绘图处理器。
为了不让英伟达的绘图处理器成为未来人工智能辅助处理器的核心，英特尔决定在标准
Xeon处理器上增加更多处理核心来处理深度学习该有的一些指令级，因而Xeon Phi产品线
就诞生了。
此外，Xeon Phi芯片能够运行大部分数据分析软件，同时无需用到可能导致分析速度放缓
的外部处理器，这也是英特尔主打的关键优势，毕竟，其搭配更多快闪存储器，能够比起
绘图处理器还要更高性能。
可是英伟达毕竟在深度学习应用已经开发很久，2016年4月5日，该公司公布了最新款的专
门用于人工智能研究领域的Tesla P100图形处理芯片，认为其最新芯片的处理速度仍会远
远强于英特尔的技术，将为这款GPU的研发投入了20亿美元。短时间之内，英特尔依旧会遇
到挑战，就如同英伟达在高阶桌上型电脑依旧具备主导能力一样。
这也是为什么英特尔于2016年8月收购新创公司Nervana Systems。因为该公司专注于深度
学习芯片和软件，这对于Xeon Phi处理器有一定的帮助。
另外，谷歌也正在发展其人工智能芯片Tensor Processing Unit，采用最适合谷歌深度学
习的软件TensorFlow。这也是英特尔未来必须面临的挑战。