Intel должна лидировать на рынке аппаратного обеспечения ИИ: Пэт Гелсингер о том, что NVIDIA "необычайно повезло"

Переведено с помощью DeepL

Генеральный директор Intel Пэт Гелсингер считает, что NVIDIA "необычайно повезло" стать лидером в индустрии аппаратного ИИ.

Во время недавней публичной дискуссии со студентами инженерной школы Массачусетского Технологического Института, где обсуждалось состояние полупроводниковой индустрии, Гелсингер сказал, что именно Intel должна быть лидером в области ИИ, но вместо этого NVIDIA повезло.

Мы с ним почтительно не согласны. Гелсингер упускает из виду то, как NVIDIA пришла к этому.

Что есть у NVIDIA в 2023 году, так это возможность стать одной из самых привлекательных акций компании после Apple, самая высокая доля рынка в важнейшем аппаратном ресурсе, способствующем революции ИИ, и, конечно, такие мелочи, как лидерство на рынке игровых GPU. Чего у нее нет, так это доступа к процессорам x86.

NVIDIA долгое время стремилась стать компанией, производящей процессоры, начиная со слухов о попытке слияния с AMD в начале/середине 2000-х годов, заканчивая процессорами для приложений для смартфонов Tegra, рядом продуктов на базе Arm и совсем недавно - впечатляюще неудачной попыткой приобрести Arm у Softbank.

Несмотря на то, что в сфере процессоров NVIDIA не повезло сравняться с Intel, AMD или даже Qualcomm и MediaTek, она никогда не теряла из виду свою цель - стать вычислительной аппаратной супердержавой, поэтому, по нашему мнению, ей принадлежит рынок аппаратного обеспечения для ИИ.

NVIDIA не повезло, она потратила 16 лет, чтобы прийти к этому.

Путь NVIDIA к аппаратному лидерству в области ИИ начался еще в конце 2000-х, когда она увидела потенциал GPU как процессора общего назначения, поскольку программируемые шейдеры по сути превращали GPU в многоядерный процессор с небольшим количеством растрового оборудования с фиксированными функциями на стороне.

Подавляющую часть площади кристалла NVIDIA GPU занимают потоковые мультипроцессоры - программируемые модули SIMD GPU.

Первые попытки NVIDIA прорваться на рынок HPC с помощью своих GPU принесли плоды в виде GPU "Tesla" и архитектуры унифицированных вычислительных устройств, или CUDA.

Уникальный программный стек NVIDIA, позволяющий разработчикам создавать и ускорять приложения на своем оборудовании, появился еще в 2007 году.

CUDA положила начало долгому и исчерпывающему пути, который привел к первым ставкам NVIDIA на ускорение ИИ на своих GPU десять лет спустя, начиная с "Volta".

NVIDIA поняла, что, несмотря на огромное количество ядер CUDA в ее GPU и HPC-процессорах, ей необходимо аппаратное обеспечение с фиксированными функциями для ускорения построения, обучения и вывода нейронных сетей глубокого обучения, и разработала ядро Tensor.

Все это время Intel продолжала вести себя как компания, производящая процессоры, а не вычислительные системы: большая часть ее доходов приходилась на клиентские процессоры, затем на серверные, а ускорители постоянно находились в менее приоритетном положении.

Даже когда Tesla и CUDA вышли на рынок в 2007 году, первые чертежи SIMD-ускорителя под кодовым названием Larrabee появились у Intel уже в 2008 году. Компания не уделила Larrabee должного внимания как зарождающейся аппаратной технологии. Но это на совести Intel.

AMD была компанией, специализирующейся на CPU + GPU, с момента приобретения ATI в 2006 году и пыталась догнать NVIDIA, объединив свою вычислительную архитектуру Stream с открытыми технологиями программного обеспечения для вычислений.

Причина, по которой процессоры Instinct CDNA от AMD не так успешны, как процессоры A100 и H100 от NVIDIA, та же, что и у Intel с ее "Ponte Vecchio" - она медленно выходила на рынок и не создала экосистему вокруг своего кремния, как это сделала NVIDIA.

Аппаратное обеспечение - это лишь малая часть истории роста NVIDIA. У компании есть огромный программный стек, включающий собственный язык программирования, API, готовые модели вычислений и ИИ, а также процветающая экосистема независимых разработчиков и ISV, которую она взращивала все эти годы.

Таким образом, к тому времени, когда ИИ стал революцией в вычислениях, NVIDIA была готова с самым быстрым оборудованием и самым большим сообществом разработчиков, которые могли его использовать.

Мы начали эту редакционную статью с того, что хорошо, что NVIDIA не приобрела лицензию на x86 в начале 2000-х.

Она могла бы переключиться и обратить внимание на единственную вещь, которую она уже производила и которая может обрабатывать цифры в масштабе - графические процессоры с программируемыми шейдерами. В чем NVIDIA необычайно повезло, так это в том, что ей не досталась лицензия на x86.

Интервью с Пэтом Гелсингером можно посмотреть на YouTube-канале MIT, здесь: