買買買不停！英特爾20億美元收購AI芯片公司Habana Labs

原標題：買買買不停！英特爾20億美元收購AI芯片公司Habana Labs

12月16日，英特爾正式宣布以20億美元收購Habana Labs。這是繼153億美元收購Mobileye、3.5億美元收購Nervana之后，英特爾第三次收購大型人工智能初創(chuàng)公司。

收購完成后，Habana將作為一個獨立的業(yè)務部門，并將繼續(xù)由當前管理團隊來領導。Habana將向英特爾數(shù)據(jù)平臺事業(yè)部報告，該事業(yè)部也是英特爾廣泛的數(shù)據(jù)中心人工智能技術的大本營。 Habana董事長Avigdor Willenz同意擔任該業(yè)務部門以及英特爾的高級顧問，Habana的總部將繼續(xù)設于以色列不變。

對于這一收購新聞，業(yè)內(nèi)人士紛紛發(fā)表了自己的看法。賽靈思 AI 業(yè)務高級總監(jiān)、原深鑒科技聯(lián)合創(chuàng)始人 姚頌評論道： Intel既是當了冤大頭，也變相承認了收購Nervana是徹底失敗了。

地平線創(chuàng)始人兼CEO 余凱博士 對Habana Labs表示認可，他認為： Intel在數(shù)據(jù)中心的AI計算是戰(zhàn)略目標，必須與Nvidia一決高下。

芯片專家 唐杉也對Habana Labs表示認可：

英特爾為什么收購Habana Labs？增強 數(shù)據(jù)中心人工智能產(chǎn)品的實力

Habana Labs是眾多AI初創(chuàng)企業(yè)之一，由3D傳感器創(chuàng)業(yè)公司PrimeSense的兩位前高管于2016年創(chuàng)立，PrimeSence于2013年被蘋果以3.6億美元收購。

Habana Labs的目標是創(chuàng)建用于深度學習訓練和推理的處理器。該公司過去總共籌集了1.2億美元，目前擁有120名員工。 上一輪融資是在2018年11月，由英特爾牽頭并投資7500萬美元。當時，Habana首席執(zhí)行官表示，英特爾沒有與Habana合作的計劃。

這筆收購的實現(xiàn)是對英特爾產(chǎn)品組合的一個補充。在過去的幾年中，英特爾一直在投資從邊緣到數(shù)據(jù)中心，從CPU到ASIC（專用集成電路）的AI功能以及軟件支持業(yè)務。

正如英特爾數(shù)據(jù)平臺事業(yè)部執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理孫納頤所言：“此次收購推進了我們的人工智能戰(zhàn)略，即：從智能邊緣到數(shù)據(jù)中心，為客戶提供適合各種性能需求的解決方案。具體來說，通過高性能訓練處理器系列產(chǎn)品和基于標準的編程環(huán)境，Habana Labs大大增強了我們數(shù)據(jù)中心人工智能產(chǎn)品的實力，以應對不斷變化的人工智能負載?！?/span>

2016年，英特爾收購了邊緣和視覺AI創(chuàng)業(yè)公司Movidius。同年，英特爾（據(jù)稱以3.5億美元）收購了Nervana，以進軍深度學習訓練芯片市場。英特爾還自行開發(fā)了面向機器學習推理任務的NNP-I芯片。本次對Habana Labs的收購表明，英特爾認為自己在AI產(chǎn)品組合上仍需要補足。

對標英偉達，Habana的產(chǎn)品究竟多厲害？

此前，Habana推出了兩種針對AI和機器學習工作負載的硅產(chǎn)品：Gaudi AI 訓練芯片和Goya AI 推理芯片。其中Gaudi訓練系統(tǒng)的處理能力比擁有相同數(shù)量的GPU系統(tǒng)高4倍，Goya芯片在ResNet-50模型的推理測試中性能技術是NVIDIA Tesla T4的4倍。

Gaudi AI 訓練芯片

與Nervana相似， Gaudi的體系架構也基于Tensor處理器內(nèi)核（TPC），在1TBps的速率下搭載32GB的HBM2，支持PCIe 4.0，還支持流行的DL數(shù)字格式，例如INT8和BF16。

Gaudi的一項亮眼特色是其出色的互聯(lián)能力，通過互聯(lián)可擴展至數(shù)百個芯片規(guī)模。它是首款搭載引擎的AI芯片，可通過融合以太網(wǎng)進行遠程內(nèi)存直接訪問（RDMA），雙向數(shù)據(jù)通量為2 Tbps。也就是說，Gaudi芯片可以直接訪問任何其他芯片的內(nèi)存（不涉及操作系統(tǒng)）。以太網(wǎng)的優(yōu)點是可以使用更方便、通用的交換機，無需PCIe交換機或專用NIC。

在性能方面，芯片熱設計功耗為140W，在ResNet-50上每秒可處理1650張圖像，比Nvidia的Tesla V100高出14％，功耗僅為后者的一半。每秒每瓦可處理的圖像數(shù)量提升了兩倍以上。

隨著芯片數(shù)量的增加，二者的差異變得更大。在MLPerf v0.5數(shù)據(jù)集上，640塊Gaudi芯片可實現(xiàn)每秒8.45億圖像的吞吐量，而80臺DGX-1的基于V100的系統(tǒng)性能為每秒21.83萬圖像。512芯片的Gaudi系統(tǒng)的相對效率為80％，而V100系統(tǒng)的相對效率不到30％。

Goya AI 推理芯片

Goya推理性能強勁，對標英偉達的V100 GPU、在ResNet-50上進行推理時，可提供了超過4倍的吞吐量、2倍的能效以及一半的延遲。據(jù)悉基于Goya HL-1000的 PCIe 卡可實現(xiàn)每秒15000張圖片的吞吐量，延遲時間為1.3毫秒，功耗僅為100瓦，相比GPU等方案表現(xiàn)高出一到三個數(shù)量級。而且，Goya已可支持Facebook的機器學習編譯器Glow，其驅動也已集成在Linux中，并可無縫從CPU或GPU中遷移。

軟件 支持所有標準的AI和機器學習框架

在軟件方面，Habana提供了一個開發(fā)和執(zhí)行環(huán)境SynapseAI，該環(huán)境具有庫和JIT編譯器，旨在幫助客戶將解決方案部署為AI工作負載。重要的是，它支持所有標準的AI和機器學習框架（例如Google的TensorFlow和Facebook的PyTorch），以及Microsoft，IBM，華為，高通，AMD，Arm等倡導的Open Neural Network Exchange格式。

AI芯片迎來爆發(fā)式增長，英特爾這步棋下對了嗎？

顯然，英特爾意識到，要與該領域“重達800磅的大猩猩”NVIDIA抗衡，就需要突破性的性能和效率，并且迄今為止對Nervana所做的努力并不滿意。英特爾必須把這件事做好；它不一定會有第三次機會，但現(xiàn)在還早，可以換馬。引用Moor Insights＆Strategy創(chuàng)始人Patrick Moorhead的話說：“我們處于AI的第一局，還有回旋的余地。”

有趣的是，英特爾表示，Habana將向英特爾數(shù)據(jù)平臺事業(yè)部執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理孫納頤匯報，而不是Nervana前首席執(zhí)行官兼英特爾AI產(chǎn)品負責人Naveen Rao。

因此，我們現(xiàn)在可以猜測的是：

1）Habana的技術優(yōu)于Nervana，這一觀點很可能會被英特爾最大的客戶們認同

2）Habana的技術可能優(yōu)于Graphcore和其他初創(chuàng)公司，否則英特爾會選擇它們中的一個

3）英特爾看到了一個在fabric-connected的AI訓練芯片上超越NVIDIA的機會，這是接下來的重頭戲

雖然Habana技術看起來很有前途，但考慮采用它的大型數(shù)據(jù)中心與英特爾打交道要比依賴一家小型初創(chuàng)企業(yè)舒服得多，英特爾可以將資源投入到圍繞Habana構建一個即使資金充足的初創(chuàng)企業(yè)也無法企及的生態(tài)系統(tǒng)中。

AI芯片正迎來爆發(fā)式增長，英特爾的這步棋到底對不對，我們拭目以待。

本文轉自新智元

生成海報

免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。