高通收购英特尔，成功率多高？(7)

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2024-09-23 10:09:20 网易

2005年的GPU除了图形计算看起来的确没有更多更大的使用场景。但是当时英伟达已经意识到GPU的高速并行计算不仅可以用以渲染图形，还可以用到在此之外的更多计算领域——比如人工智能。于是2006年，英伟达开始大手笔投资一套叫统一计算设备架构（CUDA）的软件，让程序员而不仅仅是图形专家使用上英伟达的芯片。Larrabee则在初次尝试图形计算不顺利之后很快就被英特尔砍掉了。时任CTO、主管Larrabee项目的帕特·基辛格（Pat Gelsinger）一气之下于2009年离开了公司。

英特尔从GPU市场退出的七八年间，人工智能领域经历了一拨由AlphaGo和图像识别主导的计算浪潮。面对着再也无法忽视的GPU需求，2018年，英特尔宣布重返GPU市场，于当年第一季度首次成立加速计算和图形部门（AXG），不仅从AMD挖来了负责图形部门的Raja Koduri，还把Larrabee之父Tom Forsyth请了回来。看起来它准备大干一场——但也只是看起来。

2021年，英特尔发布了名为Arc（锐炫）的独立显卡品牌，计划在2022年出货超过400万块独立GPU，并期望这一业务到2026年能够贡献超过100亿美元的营收。然而，Arc产品性能的不足使这一系列计划未能如愿——其架构能够还不错地完成轻量级任务，但并不适用于数据中心等高性能要求任务。2022年5月，英特尔收购的Habana Labs团队发布的AI处理器Gaudi 2的命运与Arc相似，Gaudi 2号称同时适用于训练和推理，但速度不及英伟达热门的H100 GPU。

这一系列结果并不令人意外，与英伟达和AMD相比，英特尔在GPU上投入的研发时间太短了。资源投入也不足，仅在CUDA软件上，英伟达的投资规模就超过100亿美元，相比之下，英特尔在GPU开发上的总投资只有大约35亿美元。

2022年年底，英特尔将成立不到两年的AXG解散，图形团队加入客户端计算事业部（CCG），与英特尔的传统主业CPU并在一起，加速计算团队则并入数据中心和人工智能业务事业部（DCAI）。这一拆分意味着，英特尔意识到面向消费者设备的GPU和面向数据中心的GPU并非同一个产品，前者能够解决在端侧跑起来小模型的轻量任务即可，后者则需要应对各种大型模型的训练任务。

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