從游戲、短視頻到人工智能、工業(yè)仿真再到元宇宙，這些當(dāng)下風(fēng)口都離不開同一種芯片 ——GPU。
根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2019 年時我國 AI 市場每臺服務(wù)器配置 1-20 個 GPU，加權(quán)計算平均每臺 AI 服務(wù)器配置 8.02 個 GPU 加速卡。另外 GPU 在所有加速卡類型里市場份額占 91.9%。
這樣的行業(yè)趨勢下，除了 GPU 創(chuàng)業(yè)公司受資本熱捧以外，CPU 傳統(tǒng)巨頭英特爾也加速了在 GPU 上的布局。今年以來，英特爾在 GPU 上的動作密度之高和力度之大不斷刺激著業(yè)界的神經(jīng)。2 月先是調(diào)整組織架構(gòu)，正式成立加速計算系統(tǒng)與圖形事業(yè)部（AXG）。同時公布獨立顯卡 Arc 系列出貨時間表，并放話今年要賣上 400 萬張。
到 4 月，AXG 部門負(fù)責(zé)人 Raja Koduri 升任執(zhí)行副總裁，隨后成立新的圖形實驗室。5 月初收購芬蘭老牌 GPU 技術(shù)供應(yīng)商 Siru Innovations，吸收大批圖形 IP 開發(fā)人才。
緊接著，在 5 月中旬的 2022 英特爾 On 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會上，一款面向數(shù)據(jù)中心的多用途 GPU 全新發(fā)布。
這款代號 Arctic Sound-M（簡稱 ATS-M）的數(shù)據(jù)中心 GPU 已獲得超過 15 款來自戴爾、Supermicro、思科、HPE、浪潮和新華三等合作伙伴的系統(tǒng)設(shè)計，讓本就火爆的 GPU 市場競爭再次升級。
英特爾 CEO 帕特基辛格對 GPU 業(yè)務(wù)寄予厚望，稱圖形和加速計算將成為英特爾未來的主要增長點，預(yù)計 2022 年帶來超過 10 億美元的營收。
如何做到？
英特爾 GPU，靠什么贏市場？
要回答這個問題，要從 GPU 本身的特點與時下行業(yè)趨勢入手。
GPU 與 CPU 相比更擅長并行計算，適合解決大規(guī)模加速、算力密集型問題，在萬物數(shù)字化的浪潮中，大規(guī)模加速正是 GPU 行業(yè)火爆的關(guān)鍵。
橫向看功能，圖形計算（游戲、3D 渲染）、數(shù)據(jù)處理（人工智能、工業(yè)仿真）、視頻編碼（直播、短視頻）給 GPU 提出不同工作負(fù)載需求。
縱向看場景，云端、桌面 PC、移動端手機、智能汽車、機器人和更多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對異構(gòu) GPU 的需求都在激增。兩個維度一交叉就產(chǎn)生大量細(xì)分需求，被不同產(chǎn)品分別占據(jù)，生態(tài)分散。
英特爾這次殺入 GPU 市場的思路很清晰，就是提供多用途融合的統(tǒng)一解決方案，通過降低異構(gòu)開發(fā)成本、提升協(xié)作效率來重構(gòu)生態(tài)。
芯片設(shè)計最核心的要看架構(gòu)，英特爾于 2020 年架構(gòu)日活動上首次公開了英特爾銳炬 ? Xe 圖形架構(gòu)。
在 Xe 架構(gòu)立項研發(fā)之初，英特爾就強調(diào)要在一種架構(gòu)下實現(xiàn) 4 種微架構(gòu)，同時面向集成顯卡 / 入門級顯卡、中端和發(fā)燒級顯卡，數(shù)據(jù)中心 GPU 和超算 GPU 四個細(xì)分市場。
以最新發(fā)布的 ATS-M 數(shù)據(jù)中心 GPU 為例，可以更具體地看出這些設(shè)計思路和技術(shù)特色如何為行業(yè)提供統(tǒng)一的解決方案。
ATS-M 的定位是一款專注于智能視覺云場景的多用途數(shù)據(jù)中心 GPU，面向云游戲、媒體處理和傳輸、虛擬桌面基礎(chǔ)設(shè)施和 AI 視覺推理四個場景。
英特爾預(yù)計智能視覺云市場規(guī)模到 2026 年將達(dá)到 150 億美元。
ATS-M 提供 150W 功率和 75W 功率兩種版本，分別應(yīng)對峰值性能和高密度需求。
比如在云游戲上，150W 功率版可以更好運行 3A 大作，而 75W 版本通過一個平臺滿足跨智能手機和 PC 游戲的融合云游戲解決方案。
對于多媒體處理與傳輸，一個殺手锏是為該 GPU 配備了英特爾首款基于硬件加速的 AV1 編碼器，速度上比軟件編碼要快上 50 倍。
而 AV1 編碼與常見的 H.264 編碼相比，同畫質(zhì)下壓縮率又要高出 30%。對于 4K 加速普及、8K 也在路上的今天來說，編碼速度和高壓縮率節(jié)省的流量都極為關(guān)鍵。
對于擁有 10 萬用戶的媒體服務(wù)器，僅提高壓縮率這一項每年就能減少 2300 萬美元的運營成本。
虛擬桌面市場也隨著遠(yuǎn)程辦公需求的增加迎來了快速增長。
英特爾的這款數(shù)據(jù)中心 GPU 提供了靈活的虛擬 GPU（vGPU）調(diào)度策略，讓管理員能夠單獨微調(diào) GPU 上每個虛擬機的運行指令。
并且，英特爾不會針對基于硬件的可擴展 I / O 虛擬化（SIOV）額外收取任何軟件授權(quán)費，大大減少了相關(guān)提供商總體部署成本。
最后，AI 視覺推理任務(wù)往往需要先對大量攝像頭拍攝的視頻做解碼和預(yù)處理，再把數(shù)據(jù)傳給 AI 模型進(jìn)行下一步動作。無論是工廠流水線上的零部件缺陷檢測還是公共場合的人流管理都需要快速分析、快速決策。
戴爾在 PowerEdge 服務(wù)器上使用了集成兩顆 GPU 的 75W 功率版本 ATS-M。以經(jīng)典的 ResNet-50 模型的圖像分類和目標(biāo)檢測任務(wù)為例，能夠在計算和解碼能力上實現(xiàn)很好的平衡。
一款 GPU 能否走入廣泛的市場，除了硬件性能強大以外還離不開配套軟件生態(tài)的支持。
英特爾的開源、基于標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一編程模型 oneAPI，通過一套完整、可靠的工具包來完善現(xiàn)有編程語言和并行計算模型，讓開發(fā)者設(shè)計出開放、可移植的代碼，更大限度地利用多種 CPU 和 GPU 的組合，降低開發(fā)難度同時釋放硬件的全部性能。
CPU 與 GPU 通過 oneAPI 統(tǒng)一編程模型深度整合這一思路，還體現(xiàn)在超級計算機上。
美國阿貢國家實驗室的下一代超算極光（Aurora）的安裝情況也在英特爾峰會上首次展示。
極光超算將采用代號為 Sapphire Rapids 的英特爾至強 CPU，和代號為 Ponte Vecchio 的英特爾數(shù)據(jù)中心 GPU，雙精度峰值計算性能超過每秒兩百億億次，能支持更準(zhǔn)確地進(jìn)行氣候預(yù)測以及發(fā)現(xiàn)應(yīng)對癌癥的新療法等研發(fā)創(chuàng)新活動。
元宇宙、沉浸式體驗，以及大規(guī)模的人工智能部署，都離不開對高性能 GPU 的依賴，也對未來圖形處理產(chǎn)品提出了要求：高度視覺保真、優(yōu)化人工智能、實現(xiàn)連續(xù)計算。
對于光線追蹤和人工智能相信大家都很熟悉了，那么什么是持續(xù)計算？
英特爾現(xiàn)場演示的下一代云游戲方案 Project Endgame 就是一個很好的例子。
不同于以往的云游戲產(chǎn)品中本地硬件僅接收串流數(shù)據(jù)、充當(dāng)顯示器作用，而是云端和本地硬件協(xié)同工作。
這樣應(yīng)用程序可以充分利用軟件基礎(chǔ)設(shè)施層，使設(shè)備能利用網(wǎng)絡(luò)中其他設(shè)備的計算資源，從而提供始終可用、低時延、連續(xù)的計算服務(wù)，降低對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的需求，讓云游戲進(jìn)一步走向?qū)嵱谩?/p>
通過持續(xù)計算，用戶可以在隨身攜帶的小型設(shè)備上隨時借用云端算力來運行復(fù)雜應(yīng)用。
英特爾認(rèn)為能理想地運行元宇宙至少還需要提高 1000 倍算力，在能制造出如此強大的個人設(shè)備之前，持續(xù)計算就是進(jìn)入元宇宙的敲門磚。
英特爾第二次轉(zhuǎn)型
從前面的介紹可以看出，英特爾現(xiàn)在已不僅是一家芯片巨頭企業(yè)。
英特爾在 2016 年提出向“以數(shù)據(jù)為中心”轉(zhuǎn)型，之后進(jìn)一步明確了驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四大超級技術(shù)力量方向，分別是：
人工智能
無所不在的計算
無處不在的連接
從云到邊緣的基礎(chǔ)設(shè)施
四大超級力量不僅會帶來對芯片的空前需求，它們之間的協(xié)作、相互增強更在各行業(yè)催生出多樣的芯片應(yīng)用場景。
英特爾將如何應(yīng)對新一輪數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個關(guān)鍵時刻，在這次峰會上也給出了答案：
PC 是數(shù)字活動的基礎(chǔ)，至強處理器是計算和基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)，XPU 戰(zhàn)略和各種加速處理器，以及全棧軟件優(yōu)化方案，讓 4 大超級力量具備高性能，易于部署，安全可靠，可擴展并持續(xù)創(chuàng)新，幫助客戶解決當(dāng)前問題，并保證未來可持續(xù)發(fā)展。
XPU 戰(zhàn)略指英特爾將重心從單獨的 CPU 轉(zhuǎn)移到跨 CPU、GPU、FPGA 和其他加速器的廣泛產(chǎn)品組合。
其意義不僅在于英特爾自身拓展更多市場，還在于產(chǎn)品組合下不同架構(gòu)芯片的協(xié)作能給用戶帶來更好的體驗。
在這次峰會上，英特爾分享了更具體的做法和思考：打破組件的邊界。
拿游戲來說，大型 3D 游戲存在這樣一個現(xiàn)象：有的游戲更吃顯卡，如更重畫面效果的動作游戲。而有的游戲更吃 CPU，如同屏角色很多的策略游戲。
英特爾通過 DeepLink 技術(shù)就可以打破組件的邊界，根據(jù)實時運行情況在 CPU 與 GPU 之間動態(tài)分配功率，解決性能瓶頸，讓同一臺 PC 可以適應(yīng)多種任務(wù)。
Deep Link 技術(shù)的核心思想就是提升芯片之間、芯片內(nèi)部各 IP 之間的深度協(xié)作。除了動態(tài)功率共享外還有超級編碼和超級算力兩項特性。超級編碼讓獨立顯卡與 CPU 中的核顯配合，編碼速度提升 60%。超級算力的原理也是如此，統(tǒng)一調(diào)度整個系統(tǒng)中所有 AI 引擎，性能提升 24%。
個人 PC 上，僅 CPU 與 GPU 之間的配合就能帶來如此收益。
那么數(shù)據(jù)中心服務(wù)器上搭載的更多類型芯片，在同一架構(gòu)下協(xié)作將展示更多威力。
這次峰會上，英特爾除了 GPU 還發(fā)布了 AI 訓(xùn)練芯片 Gaudi2、AI 推理芯片 Greco，以及公布了基于 FPGA 和 ASIC 的 IPU（基礎(chǔ)設(shè)施處理器）產(chǎn)品路線圖都是 XPU 戰(zhàn)略的體現(xiàn)。
作為芯片領(lǐng)域的元老級公司，英特爾十分看重構(gòu)建開放生態(tài)，引領(lǐng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
除了前面提到的 oneAPI 開源編程和 AV1 視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，還領(lǐng)導(dǎo)了芯片制造領(lǐng)域的高速通用芯粒互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn) UCIe。
UCIe 意圖推動芯粒（Chiplet）之間的互連標(biāo)準(zhǔn)，使未來異構(gòu)的芯片 IP 封裝能夠封裝在一起，延續(xù)摩爾定律。
為了這一愿景，英特爾還計劃開放 x86 架構(gòu)的 IP 授權(quán)，使客戶能夠在英特爾制造的定制設(shè)計芯片中混合 x86、Arm 和 RISC-V 等不同的 CPU IP 核。
……
這已經(jīng)不是英特爾第一次轉(zhuǎn)型了。英特爾 CEO 帕特基辛格指出整個產(chǎn)業(yè)又到了“戰(zhàn)略轉(zhuǎn)折點”的時候，這個轉(zhuǎn)折點決定了未來可能更好或者更壞，企業(yè)需要在一個比較短的時間內(nèi)做出明智的決策。
實際上“戰(zhàn)略轉(zhuǎn)折點”這個概念，就是英特爾第三任 CEO 安迪葛洛夫提出的，當(dāng)時，他帶領(lǐng)英特爾在混亂與危機中完成了從存儲芯片向處理器的轉(zhuǎn)型，才有了后來的引領(lǐng)半導(dǎo)體行業(yè)數(shù)十年。
如今事實證明了隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，以及對人類的影響更加深遠(yuǎn)，人類交互的方方面面都朝著以技術(shù)為中心的方向演進(jìn)，“計算已成為我們與世界互動的方式”。
英特爾通過拓展智能芯片的深度與廣度，構(gòu)建更加開放的生態(tài)系統(tǒng)和軟件解決方案，IDM2.0 戰(zhàn)略再一次找到了新的領(lǐng)跑點。
不得不說，這種識別變化的洞察力、以變應(yīng)變的行動力，是最值得學(xué)習(xí)和借鑒的。
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