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英特尔CEO认为英伟达赶上了好机会

发布时间:2023-12-23 12:28:39 发布用户: 15210273549

据Tomshare报道,英特尔首席执行官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 公开表示,英伟达在人工智能行业的成功纯属偶然。

在麻省理工学院 (MIT) 主办的基辛格采访中,英特尔老板告诉与会者,英伟达首席执行官黄仁勋“非常幸运”(got extraordinarily lucky)。他接着感叹英特尔放弃了Larrabee 项目,在他看来,这本来可以让英特尔拥有同样“幸运”。(注:关于Larrabee,可以参考半导体行业观察之前的文章《英特尔再战独立显卡市场,这次能成么?》 )

然而,Nvidia 应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro 今天早些时候在 Twitter / X 上驳斥了基辛格对人工智能硬件行业现状的激烈看法,称英特尔缺乏在其先前举措中取得成功的愿景和执行力。

英伟达的崛起只是幸运?

在采访视频的17分钟左右,当英特尔首席执行官在回答麻省理工学院提出的问题时强调了 Nvidia 的“幸运”。麻省理工学院电气工程和计算机科学教授兼计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)主任 Daniela Rus 问道:“英特尔在人工智能硬件的开发方面正在做什么?您如何看待它的竞争力优势?”(原文:“What is Intel doing for the development of AI hardware, and how do you see that as a competitive advantage?”)

基辛格首先谈到了英特尔的错误。英特尔现任首席执行官表示,他离开后,公司的命运一落千丈( took a dive),但现在又重新走上辉煌之路。他讲述了自己在荒野中度过的 11 年(在 EMC,后来在 VMWare)以及 Larrabee 的悲惨命运。


“13 年前,当我被赶出英特尔时,他们扼杀了这个可能改变人工智能形态的项目,”(原文:“When I was pushed out of Intel 13 years ago, they killed the project that would have changed the shape of AI,” )基辛格对麻省理工学院的听众说,他指的是 Larrabee 开发工作的结束。

与此同时,黄仁勋被描述为一个勤奋的人,他一心一意地追求图形技术的进步,当人工智能加速开始成为一项备受追捧的计算功能时,他很幸运。

黄仁勋“非常努力地致力于扩大吞吐量计算,最初主要用于图形,然后他就走了大运,”(原文:“Jensen Huang worked super hard at owning throughput computing, primarily for graphics initially, and then he got extraordinarily lucky,”)基辛格说。他通过在人工智能萌芽第一次出现时,英伟达“甚至不想支持他们的第一个人工智能项目”(原文:didn't even want to support their first AI project)来印证自己的观点。

基辛格对 Larrabee 的失败或英特尔任何类似的开发推动力的丧失表达了遗憾,他解释说 Nvidia 的主导地位部分来自于“英特尔15年来在该领域基本上没有采取任何行动”(原文:Intel basically did nothing in the space for 15 years)。不过,基辛格表示不用担心,“我回来了,我有激情,我们将从那个地方重新开始。”(原文:“I come back, I have a passion, okay, we're going to start showing up in that space.”)

除了开发硬件来加速人工智能之外,基辛格还热衷于他所谓的人工智能普惠化的首要战略。他说,仅靠新硬件并不能解决问题,“消除 CUDA 等专有技术”(原文:eliminate proprietary Technologies like CUDA)也至关重要。在不久的将来,英特尔首席执行官认为这种普惠化力量将使高性能人工智能应用在每台机器上,从普通的家庭用户到开发人员、企业和超级强大的服务器。(参考基辛格之前对英伟达cuda的评价文章《英特尔CEO评价CUDA:护城河又浅又小,垄断不会永远持续》)

有趣的是,基辛格预测到,很大程度上得益于人工智能,我们正处于“一到二十年的纯粹创新”(one to two decades of sheer innovation)的边缘。他认为,我们将让人工智能挖掘的资源远远超出现在使用的大型但相当简单的数据集(主要是文本数据集)。此外,英特尔正在忙于执行其计划,并将“建造大量晶圆厂,这样我们就可以构建大量计算”来解决人工智能问题。

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