NVIDIA与Intel在AI计算平台上的竞争：深度学习加速策略

深度学习的异构加速技术（三）探讨了互联网巨头们在AI计算平台上的关注焦点。文章着重分析了半导体厂商，特别是Nvidia和Intel，它们如何根据不同的应用场景和需求，提供定制化的AI计算解决方案。 Nvidia以其GPU为核心，是异构计算的主要力量，尤其是在图像计算和海量数据并行处理方面。Nvidia的策略是通过丰富的生态系统，如cuDNN等优化库，提升深度学习的开发效率，并针对GPU的底层结构进行优化。Volta V100的发布，如图3.1所示，展示了其强大的120TFlops计算能力，但同时也面临延迟大、能耗比低和成本高的问题。为应对带宽挑战，Nvidia采用多层次缓存和先进的存储技术，尽管如此，GPU在设计上仍保留了一定的通用性，以支持多种并行计算。 相比之下，Intel在异构计算领域也有布局，但并未详细提及。文章暗示Intel可能会提供不同的解决方案，可能更侧重于CPU的异构集成，兼顾通用计算能力和深度学习的特定需求。然而，GPU的定制性不如AI专用处理器在性能功耗比上更具优势，且价格相对高昂，如Tesla V100的单卡成本超过10万元。 在云计算和边缘计算的背景下，互联网巨头们“心水”这些AI计算平台，因为它们能提供强大的计算能力以支撑大规模的AI应用，如自然语言处理、计算机视觉等。但选择哪种平台取决于实际业务场景，比如对于云服务提供商来说，Nvidia的GPU可能更适合大规模的分布式训练，而对于设备制造商或对成本敏感的用户，可能更倾向于寻求性价比更高的解决方案。 总结来说，深度学习的异构加速技术正在推动半导体厂商不断创新，以满足互联网巨头对高性能、低延迟和成本效益的多元化需求。同时，这些巨头也在评估和试验不同厂商的技术，以找到最适合自身业务发展的最佳实践。