英特尔 Falcon Shores GPU 将在成本削减中幸存，AI 投资为其奠定基础

作为“下一阶段转型”的一部分，英特尔即将推出的 GPU 将在残酷的成本削减措施中幸存下来。英特尔发言人证实，该公司将发布 作为 GPU。该公司还计划将 Gaudi 处理器集成到 GPU 中。

“我们的 AI 投资将补充并利用我们的 x86 特许经营权——重点关注企业、经济高效的推理。我们对 的路线图保持不变，”该发言人表示。

该发言人表示，英特尔正在通过 Gaudi 为其人工智能路线图奠定“坚实的基础”，并在客户端、边缘和数据中心业务中看到了巨大的人工智能机遇。

该发言人表示：“ 确实是一款集成英特尔 Gaudi IP 的 GPU。”

英特尔在 x86 上投入了更多资金，并正在围绕该架构重建其产品。所有产品都将以某种方式重新连接到 CPU。

这位发言人表示：“加上 Xeon，我们的加速器产品组合和系统级优化投资对于我们的前进道路和企业 AI 的增长至关重要。”

英特尔公司的 Adam Wolf在上周的一篇博客文章中重申 将于明年发布，因此不会出现任何延迟。

沃尔夫表示，GPU 与 Gaudi 技术的结合将使其比仅采用 GPU 的竞争对手的产品更具优势。

沃尔夫写道：“这种混合架构将为深度学习提供更强大的平台，继续推动英特尔为传统 GPU 密集型环境提供替代方案的努力。”

转型的下一阶段

英特尔首席执行官帕特·基辛格（Pat ）上个月表示，公司正在重新调整其产品战略，围绕“强大的 x86 特许经营权”，“随着我们推动人工智能战略，同时精简我们的产品组合，为英特尔客户和合作伙伴提供服务”。

基辛格还表示，英特尔将利用 Gaudi 和其他 AI 芯片进军 AI 推理市场。他承认，在 AI 训练市场，英特尔落后于 、AMD 和谷歌的 GPU。

“在我看来......在这一领域的四强竞争中，、（AWS 的） 和 、 Cloud 的 TPU、AMD 和排名第四的英特尔......这很难，” 说道。

欢迎使用外部 GPU

基辛格与董事会成员共同制定了新战略。结果就是：英特尔现在对 的 GPU 更加友好了。

“这只是我们明年与 合作的开始。您将从我们这里看到更多……关于我们如何针对此用例优化其中一些 SKU 的方法，”英特尔高级研究员 Ronak 在上个月的新闻发布会上表示。

说，CPU 对于预处理非常重要，“确保不会成为 GPU 的瓶颈”。

英特尔正在针对 的 GPU 定制其新的 Xeon 6 芯片。英特尔正在使用 最新和即将推出的 GPU 验证某些专门用于服务器机箱的 。

辛加尔表示：“我们正与他们密切合作，以确保人们部署基于 MGX 或 HGX 的系统时，我们拥有一整套与 一起经过认证的 CPU。”

与 的合作让英特尔得以涉足炙手可热的 GPU 市场，直至 发布。基辛格并未谈及与 AMD 的合作。

将会是什么样子？

英特尔在其网站上将 定义为“英特尔下一代图形处理单元（GPU）” 。

不过，这一定义是否保持不变还有待观察。英特尔仍将 瞄准高性能计算产品市场。

英特尔的主打 AI 芯片是 ，将于明年初开始批量出货。此外，英特尔的技术能否与每年都会发布新 GPU 的 AMD 和 抗衡还有待观察。

但 寄希望于 AI 推理主要在本地进行，因为本地已经拥有良好的 x86 芯片安装基础。

“在这一方面，我们的优势变得更强，我们的Xeon更强大，我们的CPU和GPU系统平台也更强大，”说。

英特尔已经拥有适用于台式机和笔记本电脑的消费级 GPU。

猎鹰海岸的命运

英特尔尚未广泛谈论 ，因此产品细节仍处于保密状态。有传言称，它将采用台积电的 3 纳米工艺制造，但这一传言很难证实。

然而，英特尔的下一个转型阶段将通过 CPU 而不是 GPU 来实现。英特尔预计其下一代 PC 芯片 Lunar Lake 将大受欢迎。该公司还希望凭借 和 （ 的继任者）重新夺回服务器领导地位。

“我认为 [] 对我们而言是向前迈出的重要一步，可以增强我们的竞争力。 肯定会让我们在竞争中占据优势。重要的是我们要按照路线图努力，实现我们的目标，”英特尔首席财务官 David 在最近的财报电话会议上表示。

英特尔已经经历过许多 GPU 故障，其中最典型的例子就是 和 Ponte 。

已经经历了许多困难，包括取消之前的 GPU、重新设计和延期。推动 发展的高管 Raja 和 Jeff 要么离职，要么被调职。

从某种程度上来说， 是英特尔近期产品路线图执行不力的一个缩影。

该芯片原本计划于今年作为一款结合了 CPU 和 GPU 的芯片发布。但该计划被取消， 被改造为一款仅支持 GPU 的产品。

英特尔消息人士此前曾告诉 ，与 CPU+GPU 芯片相比，人们对独立 GPU 更感兴趣。英特尔正在遵循 GPU 创建的关于如何构建和部署 AI 系统的蓝图。

将取代 超级计算机中使用的 Ponte GPU。英特尔放弃了 ，它原本被定位为 Ponte 和 之间的桥梁产品。

Ponte 仍然存在

的部署耗时近八年，英特尔将从老桥的失败中吸取教训。

一旦 超级计算机的完整基准测试进入 ，英特尔就放弃了 Ponte 超级计算机。

不过，GPU 用于训练一种名为 的科学语言模型，该模型有 10 亿个参数，正在 超级计算机上进行训练。

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