英特尔高价收购深度学习公司，巨头起飞将势不可挡

今年年初，有人问Nervana Systems的首席执行官纳文·劳（Naveen Rao），如果英特尔开始“猛攻”快速增长的专门针对深度学习软件的芯片设计市场，会有什么样的事情发生。当时他的回答是：“他们将不可阻挡！”

而现在，在这场智能手机有史以来最有潜力的芯片市场争夺战中，纳文·劳将成为英特尔追赶对手的一员大将。因为就在这周二，英特尔宣布以保密价格（据称高达4亿美元）收购Nervana以及旗下所有的深度学习硬件和软件。

此项收购对英特尔来说是历史性的。因为英特尔的崛起的最大的原因，就是当初它选择了x86处理器这条路。当x86成为从纸牌游戏到大型工资管理系统等无数个应用上的标准芯片时，英特尔借此成为了世界上最大的芯片公司。

而在人工智能的曙光到来时，英特尔主动地偏离原有策略。因为，Nervana以及其他初创公司深信，深度学习需要一种完全不同的崭新芯片结构。和现有芯片不同，这种新型芯片的工作方式与人脑更为相似，它可以同时处理数百万点随机的数据来得到一种“直觉”，而不是去运行程序员们编写的传统算法。

目前，这个新兴市场每年的总额还不到10亿美元。现在的领头羊则是研发用于电脑和游戏主机中图像处理芯片的Nvidia公司，而英特尔则完全是个局外人。但据市场研究公司Tractica的预测，至2024年，此市场将增长到每年24亿美元。怪不得英特尔哪怕砸钱也要追赶。

这显然是个好主意。因为Nvidia的领先地位，来自于研究人员发现图像处理芯片（GPU）在运行神经网络方面的优异表现。Nvidia借此机会开发了各种软件来帮助深度学习专家使用它芯片，并且通过极其凶猛的营销手段赢取了大量的市场。不过，虽然在运行深度学习软件上，GPU比英特尔的传统CPU更高效，但专门为深度学习设计更高效的芯片势在必行。

今年6月，英特尔发布了一款适合某些深度学习运算的Xeon Phi协处理器。但是在此之前，英特尔基本上忽略了这个市场。而从头开始研发一系列深度学习专用芯片则需要数年。

英特尔公司全球副总裁兼数据中心及互联系统事业部 （DCSG） 总经理，柏安娜（Diane M.Bryant）在一篇博文中写道：“虽然人工智能往往与科幻作品联系在一起，但它不仅仅存在于小说和电影里。人工智能其实就在我们身边。”

纳文·劳表示，Nervana将按计划在今年完成他们第一款芯片“Nervana Engine”的研发，并在明年推向市场。由于使用了新的内存科技，此芯片可以同时处理更多的数据。Nervana声称它在神经运算方面可以媲美200个CPU或10个GPU。

不过，Nervana的首款芯片将不会由英特尔生产。当然，以后的芯片肯定全部产自英特尔。纳文·劳表示，英特尔世界领先的芯片生产技术，以及马上就要面市的新型高速数据储存技术将发挥Nervana的全部潜力。而且英特尔雄厚的营销预算也会给Nvidia的产品带来很大压力。

在产品和技术之外，英特尔此项收购最大的收获之一就是纳文·劳本人。据他的LinkedIn主页显示，这位资深芯片设计师在2011年重返校园，从布朗大学拿到了计算神经科学的博士学位。毕业后他加入了高通（Qualcomm），带队进行一项“从生物中得到灵感的人工神经网络”（biologically inspired artificialneural network）的研究项目。该项目的结果就是ZerothAI，一个帮助高通的客户使用高通芯片建造深度学习系统的软件平台。

2014年，当高通拒绝将纳文·劳的研究结果商业化之后，劳离开了高通并创办了Nervana。Nervana的策略不是卖芯片，而是提供一个基于自家深度学习专用芯片的云服务平台，为客户免去开发神经网络所带来的各种麻烦。

“我们现在的时机非常完美，”纳文·劳在早些时间的一个采访中谈到，“我们正创造的产品，如果放在两年前，没有人会看好。

编辑：陈翔宇

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