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腾讯彩票充值送彩金·又花 20 亿美元买下一家 AI 芯片创业公司,英特尔加速转型
2020-01-11 09:32:29
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腾讯彩票充值送彩金·又花 20 亿美元买下一家 AI 芯片创业公司,英特尔加速转型

腾讯彩票充值送彩金,英特尔在 ai 芯片领域又出手了。这家处于转型期的半导体巨头于 2019 年 12 月 16 日宣布,以 20 亿美元收购以色列芯片制造商 habana labs。

此前,habana labs 总计融资约 1.2 亿美元。英特尔投资曾在 2018 年 11 月领投了 habana labs 的 7500 万美元 b 轮融资。

致力于开发 ai 推理芯片和 ai 训练芯片的 habana labs,由 primesense 两位前高管 david dahan 和 ran halutz 于 2016 年创立。primesense 是一家 3d 传感器创业公司,于 2013 年被苹果以 3.6 亿美元收购,其技术后来被应用在 iphone 的原深摄像头上。

被收购后,habana labs 将作为一个独立业务部门,由原来的管理团队领导,归属在英特尔数据平台事业部旗下。这个事业部主导了英特尔的数据中心业务,是英特尔“以数据为中心”转型策略的排头兵。

英特尔数据平台事业部执行副总裁兼总经理 navin shenoy(孙纳颐)说:“此次收购推进了我们的人工智能战略,即:从智能边缘到数据中心……通过高性能训练处理器系列产品和基于标准的编程环境,habana labs 大大增强了我们数据中心人工智能产品的实力。”

habana labs 的拳头产品是两个 ai 专用芯片:ai 推理芯片 goya(戈雅)和 ai 训练芯片 gaudi(高迪)。“训练”是指用海量数据来调整 ai 的算法,而“推理”则是将已训练好的模型来理解或预测事件。

戈雅和高迪都是西班牙的艺术家,前者在绘画艺术史有所成就,后者引领了建筑艺术的发展。habana labs 表示,做产品如同做艺术,这样的命名方式代表了艺术与科技的结合。

由于都是 ai 专用芯片,所以在计算 ai 模型的性能上,两款芯片大大超过了传统的 cpu,并且和 gpu 相比也有优势。

2018 年 9 月发布的 ai 推理芯片 goya ,在 resnet-50(深度学习主流网络结构的一种)模型的推理测试上,其图片处理性能近 10 倍于普通 cpu,4 倍于英伟达 tesla t4。tesla t4 是英伟达于 2018 年 9 月发布的一款专为 ai 推理设计的 gpu。

此外,goya 在能耗和延时上也胜过了 tesla t4,几乎可以实时处理图片。

2019 年 6 月发布的 ai 训练芯片 gaudi,在 resnet-50 模型上可以提供每秒 1650 张的图片处理能力,功耗仅为 150w 左右。

而英伟达 tesla v100 在 resnet-50 模型上的处理能力为 600 张/秒,功耗为 300w。tesla v100 是英伟达于 2017 年 5 月发布的专用于处理大规模计算的 gpu 加速器。

除了性能上的优势,gaudi 的另一个杀手锏是在芯片里集成了 10 个 100gbe 带宽的 rdma 以太网端口。

rdma(remote direct memory access)是一种内存访问技术,让计算机可以直接存取其他计算机的内存,而不需要经过处理器耗时的处理。而以太网则是一种通信协议,优势是兼容性和分布式,主要应用于局域网。

rdma 技术和以太网结合后,有更好的数据传输效率,可以大幅度加速深度学习的训练速度,缩短训练时间。

2019 年 3 月,英伟达以 69 亿美元现金收购以色列半导体公司 mellanox(迈络思),正是看中了后者在 rdma 和以太网方面的技术实力。

虽然 habana labs 和英伟达都在采用支持 rdma 技术的以太网协议来加速深度学习训练速度,但两者在具体实现上还是有所区别。

habana labs 首席商务官 eitan medina(埃坦·麦地那)指出:“我们跟英伟达做得不一致的方面是,直接在单一芯片当中集成了十个支持 rdma 的端口,而 tesla v100 要支持 rdma,必须要通过一个 pcie(计算机和外部组件连接的接口)的交换,在外面再接一个支持 rdma 的网卡,这样才能实现 rdma 的功能。”

这意味着,购买了 habana labs 产品的客户,可以实现更大规模的并行计算。据 habana labs 给出的测试结果,在大规模并行运行的环境下,gaudi 可以实现 tesla v100 约 3.8 倍的性能。

自 2016 年起,英特尔启动了新一轮转型,将业务重心从 pc 芯片转向数据中心、ai、存储芯片和物联网等新业务上。其中,数据中心成为英特尔的基石业务。

而在数据中心行业中,ai 加速计算已经成为不可或缺的能力。英伟达就曾借助 gpu 加速 ai 模型训练的东风,大力发展数据中心业务,成为资本市场口中的“ai 第一股”。google 也通过推出 tpu(张量处理单元,是一种定制化的 asic 芯片)来进军 ai 计算业务。

英特尔的 cpu 在 ai 加速计算上没有优势,因此通过收购来增强这方面的能力。

2015 年 6 月,英特尔以 167 亿美元收购当时全球第二大 fpga 厂商 altera。fpga 全称“现场可编程门阵列”,是加速 ai 计算的其中一种技术路线。

收购 altera 后,英特尔一直推动 fpga 技术融入到自己的至强处理器系列,巩固了服务器市场。

2016 年 8 月,英特尔再次出手,以 4.08 亿美元收购了 nervana。2019 年 11 月在人工智能峰会上,英特尔发布了首款云端 ai 专用芯片 nervana 神经网络处理器(nnp)系列产品。和 habana labs 一样,nnp 同样覆盖训练和推理场景,分别是 nnp-t 和 nnp-i。

收购 habana labs 后,意味着英特尔同时拥有两个相重叠的产品线。有业内专家认为,此次收购或意味着 habana labs 的芯片表现强于 nnp。

耐人寻味的是,habana labs 汇报的对象是英特尔数据平台事业部执行副总裁兼总经理孙纳颐,而不是 nervana 前首席执行官兼英特尔 ai 产品事业部总经理 naveen rao。

有外国媒体询问英特尔整合 habana 和 nervana 的计划,英特尔发言人通过邮件回复道:“我们将花些时间,结合客户们的意见,去评估 habana 和 nervana 的整合。”

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