Bên trong sự chuyển đổi tỷ đô của Intel trong kỷ nguyên AI
Nhà sản xuất chip lưu trữ đang đối phó với thực tế rằng Định luật Moore đang chậm lại khi nhu cầu của AI đang đòi hỏi ngày càng nhiều sức mạnh tính toán.
Bên trong sự chuyển đổi tỷ đô của Intel trong kỷ nguyên AI
[Ảnh: lịch sự của Intel Corportation (Nervana NNP-T để đào tạo); không xác định không xác định / iStock]
BỞI MARK SULLIVANĐỌC LÂU
Khi tôi đi đến trung tâm du khách Intel ở Santa Clara, California, một nhóm lớn thanh thiếu niên Hàn Quốc đã chạy từ xe buýt của họ và hào hứng tập hợp quanh tấm biển lớn của Intel để chụp ảnh tự sướng và chụp ảnh nhóm. Đây là loại fandom mà bạn có thể thấy ở Apple hoặc Google. Nhưng Intel thì sao?
Sau đó, tôi nhớ rằng Intel là công ty đã đưa silicon silicon vào Thung lũng Silicon. Bộ xử lý của nó và các công nghệ khác cung cấp phần lớn năng lượng cho cuộc cách mạng máy tính cá nhân. Ở tuổi 51, Intel vẫn có một số sức mạnh ngôi sao.
Nhưng nó cũng trải qua một thời kỳ thay đổi sâu sắc, định hình lại văn hóa của công ty và cách thức sản phẩm của nó được tạo ra. Chưa bao giờ, các sản phẩm chính của Intel là bộ vi xử lý đóng vai trò là bộ não của máy tính để bàn, máy tính xách tay và máy tính bảng và máy chủ. Chúng là các tấm silicon được bọc bởi hàng triệu hoặc hàng tỷ bóng bán dẫn, mỗi bóng có một trạng thái trên một trạng thái trên trên nền tảng và trên một chế độ nhị phân tương ứng với các loại nhị phân và ngôn ngữ số 0 của máy tính.
Kể từ những năm 1950, Intel đã đạt được sự gia tăng ổn định về sức mạnh của bộ xử lý bằng cách gây nhiễu nhiều bóng bán dẫn hơn trên miếng silicon đó. Tốc độ ổn định đến mức nhà đồng sáng lập Intel Gordon Moore có thể đưa ra dự đoán nổi tiếng năm 1965 rằng số lượng bóng bán dẫn trên chip sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Các nhà phân tích cho biết, luật của Moore Moore đã đúng trong nhiều năm, nhưng cách tiếp cận nhồi nhét bóng bán dẫn của Intel đã đạt đến mức giảm lợi nhuận, các nhà phân tích nói.
Ở TUỔI 51, INTEL VẪN CÓ MỘT SỐ SỨC MẠNH NGÔI SAO.
Trong khi đó, nhu cầu về sức mạnh xử lý nhiều hơn chưa bao giờ lớn hơn. Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo, mà các nhà phân tích cho rằng hiện đang được sử dụng rộng rãi trong các quy trình kinh doanh cốt lõi ở hầu hết mọi ngành công nghiệp, đang đẩy nhu cầu về sức mạnh tính toán lên cao. Mạng lưới thần kinh đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ và chúng hoạt động tốt nhất khi các nhóm máy tính chia sẻ công việc. Và các ứng dụng của họ vượt xa các PC và máy chủ đã khiến Intel trở thành một người khổng lồ ngay từ đầu.
Bob cho dù đó là thành phố thông minh, dù là cửa hàng bán lẻ, dù là nhà máy, dù là xe hơi, dù là nhà, tất cả những thứ này trông giống như máy tính ngày nay, Sự thay đổi kiến tạo của AI và tham vọng mở rộng của Intel đã buộc công ty phải thay đổi thiết kế và tính năng của một số chip. Công ty đang xây dựng phần mềm, thiết kế các con chip có thể làm việc cùng nhau, và thậm chí nhìn ra ngoài bức tường của mình để có được các công ty có thể đưa nó lên tốc độ trong một thế giới điện toán thay đổi. Nhiều sự chuyển đổi chắc chắn sẽ đến khi ngành công nghiệp phụ thuộc vào Intel để cung cấp năng lượng cho AI sẽ ngày càng tìm đường vào cuộc sống kinh doanh và cá nhân của chúng ta.
CÁI CHẾT CỦA ĐỊNH LUẬT MOORE
Ngày nay, chủ yếu là các công ty công nghệ lớn với các trung tâm dữ liệu đang sử dụng AI cho các bộ phận chính trong hoạt động kinh doanh của họ. Một số trong số họ, chẳng hạn như Amazon, Microsoft và Google, cũng cung cấp AI dưới dạng dịch vụ đám mây cho khách hàng doanh nghiệp. Nhưng AI đang bắt đầu lan rộng sang các doanh nghiệp lớn khác, nơi sẽ đào tạo các mô hình để phân tích và hành động dựa trên các khối dữ liệu đầu vào khổng lồ.
Một bức ảnh từ năm 1978 cho thấy Gordon Moore (phải) với các đồng sáng lập Intel Andy Grove và Robert Noyce . (Ảnh: lịch sự của Tập đoàn Intel)
Sự thay đổi này sẽ đòi hỏi một lượng tính toán đáng kinh ngạc. Và sự khao khát về sức mạnh tính toán của các mô hình AI là nơi sự phục hưng của AI tiến hành theo Định luật Moore.
Trong nhiều thập kỷ, dự đoán năm 1965 của Moore đã có rất nhiều ý nghĩa đối với toàn bộ ngành công nghệ. Cả nhà sản xuất phần cứng và nhà phát triển phần mềm đều có truyền thống liên kết bản đồ đường sản phẩm của họ với lượng điện năng họ có thể mong đợi nhận được từ CPU của năm tới. Định luật Moore đã giữ cho tất cả mọi người nhảy múa theo cùng một bản nhạc, trực tiếp như một nhà phân tích.
Định luật Moore cũng ngụ ý một lời hứa rằng Intel sẽ tiếp tục tìm ra, hết năm này qua năm khác, làm thế nào để mang lại lợi ích kỳ vọng về sức mạnh tính toán trong các chip của nó. Trong phần lớn lịch sử của mình, Intel đã thực hiện lời hứa đó bằng cách tìm cách ghép thêm các bóng bán dẫn vào các miếng silicon, nhưng điều đó trở nên khó khăn hơn.
Nhà phân tích chính của Moor Insights & Strateg, Patrick Moorhead cho biết, chúng tôi đang hết xăng trong các nhà máy sản xuất chip. Càng ngày càng khó hơn để tạo ra những con chip khổng lồ này và biến chúng thành kinh tế.
CHÚNG TA ĐANG HẾT XĂNG TRONG CÁC NHÀ MÁY SẢN XUẤT CHIP.
PATRICK MOORHEAD
Vẫn có thể ép số lượng bóng bán dẫn lớn hơn vào các tấm silicon, nhưng nó trở nên đắt hơn và mất nhiều thời gian hơn để làm như vậy và lợi ích chắc chắn là không đủ để theo kịp các yêu cầu của mạng lưới thần kinh mà các nhà khoa học máy tính đang xây dựng. Chẳng hạn, mạng nơ ron lớn nhất được biết đến năm 2016 có 100 triệu thông số, trong khi mạng lớn nhất tính đến năm 2019 có 1,5 tỷ thông số, một đơn đặt hàng có cường độ lớn hơn chỉ trong vài năm.
Đó là một đường cong tăng trưởng rất khác so với mô hình điện toán trước đó và nó gây áp lực lên Intel để tìm cách tăng sức mạnh xử lý cho chip của mình.
Tuy nhiên, Swan coi AI là một cơ hội nhiều hơn là một thách thức. Ông thừa nhận rằng các trung tâm dữ liệu có thể là thị trường chính của Intel được hưởng lợi, vì họ sẽ cần những con chip mạnh mẽ để đào tạo và suy luận về AI, nhưng ông tin rằng Intel có cơ hội phát triển để bán chip tương thích AI cho các thiết bị nhỏ hơn, như máy ảnh thông minh và cảm biến. Đối với các thiết bị này, kích thước nhỏ và hiệu suất năng lượng, không phải năng lượng thô của chip, tạo nên sự khác biệt.
Giám đốc điều hành Intel Bob Swan (Ảnh của Mark Sullivan chụp tại trụ sở Intel ở Santa Clara, California, ngày 17 tháng 10 năm 2019.)
Có ba loại công nghệ mà chúng tôi nghĩ sẽ tiếp tục tăng tốc: Một là AI, một là 5G, và một là các hệ thống tự trị, những thứ di chuyển xung quanh trông giống như máy tính, khi Brian Krzanich rời đi sau những cáo buộc ngoại tình với một nhân viên vào năm 2018.
Chúng tôi đang ngồi trong một phòng hội thảo lớn, không có gì đặc biệt tại trụ sở của Intel. Trên bảng trắng ở phía trước căn phòng, Swan vẽ ra hai mặt kinh doanh của Intel. Phía bên trái là doanh nghiệp chip máy tính cá nhân, từ đó Intel có được khoảng một nửa doanh thu. Bên phải là doanh nghiệp trung tâm dữ liệu của nó, bao gồm Internet of Things mới nổi, xe tự trị và thị trường thiết bị mạng.
Chúng tôi mở rộng [vào] thế giới này, nơi ngày càng cần nhiều dữ liệu hơn, cần xử lý nhiều hơn, lưu trữ nhiều hơn, truy xuất nhiều hơn, di chuyển dữ liệu, phân tích và thông minh nhanh hơn để làm cho dữ liệu phù hợp hơn, theo Swan Swan.
Thay vì chiếm 90% thị phần của thị trường trung tâm dữ liệu 50 tỷ USD, Swan hy vọng sẽ chiếm 25% thị phần của thị trường 300 tỷ USD lớn hơn bao gồm các thiết bị được kết nối như máy ảnh thông minh, xe tự lái tương lai và thiết bị mạng. Đó là một chiến lược mà ông nói rằng bắt đầu với năng lực cốt lõi của chúng tôi và yêu cầu chúng tôi phát minh theo một số cách, nhưng cũng mở rộng những gì chúng tôi đã làm. Nó cũng có thể là một cách để Intel quay trở lại sau thất bại của mình để trở thành nhà cung cấp công nghệ lớn cho ngành kinh doanh điện thoại thông minh, nơi Qualcomm từ lâu đã đóng vai trò giống như Intel. (Gần đây nhất, Intel đã từ bỏ khoản đầu tư lớn của mình vào thị trường cho modem điện thoại thông minh và bán lại phần còn lại cho Apple .)
Thị trường Internet of Things, bao gồm chip cho robot, máy bay không người lái, xe hơi, máy ảnh thông minh và các thiết bị khác di chuyển, dự kiến sẽ đạt 2,1 nghìn tỷ đô la vào năm 2023. Và trong khi thị phần của Intel đã tăng lên hai con số trong năm qua một năm, IoT vẫn chỉ đóng góp khoảng 7% tổng doanh thu của Intel hiện nay.
Doanh nghiệp trung tâm dữ liệu đóng góp 32%, phần lớn thứ hai sau kinh doanh chip PC, đóng góp khoảng một nửa tổng doanh thu. Và đó là trung tâm dữ liệu mà AI đang tác động đầu tiên và nhiều nhất. Đó là lý do tại sao Intel đã thay đổi thiết kế CPU mạnh nhất của mình, Xeon, để phù hợp với các tác vụ học máy. Vào tháng 4, nó đã bổ sung một tính năng gọi là DL DL Boost vào CPU Xeon thế hệ thứ hai của nó, cung cấp hiệu năng cao hơn cho các mạng lưới thần kinh với độ chính xác không đáng kể. Đó cũng là lý do mà công ty sẽ bắt đầu bán hai chip mới chuyên chạy các mô hình học máy lớn.
SỰ PHỤC HƯNG CỦA AI
Vào năm 2016, rõ ràng là các mạng thần kinh sẽ được sử dụng cho tất cả các loại ứng dụng, từ thuật toán đề xuất sản phẩm đến bot ngôn ngữ tự nhiên cho dịch vụ khách hàng.
Giống như các nhà sản xuất chip khác, Intel biết rằng họ sẽ phải cung cấp cho các khách hàng lớn của mình một con chip có phần cứng và phần mềm được xây dựng cho mục đích AI, có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình AI và sau đó rút ra các kết luận từ các kho dữ liệu khổng lồ.
Vào thời điểm đó, Intel đang thiếu một con chip có thể làm được điều này. Câu chuyện trong ngành là CPU Xeon của Intel rất giỏi trong việc phân tích dữ liệu, nhưng GPU do đối thủ của Intel trong AI, Nvidia tạo ra, tốt hơn cho việc đào tạo một nhận thức quan trọng đang ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của Intel.
Vì vậy, vào năm 2016, Intel đã đi mua sắm và chi 400 triệu đô la cho một công ty trẻ nổi tiếng tên là Nervana, người đã làm việc với một kiến trúc chip nhanh chóng được thiết kế để đào tạo AI.
Đã ba năm kể từ khi mua lại Nervana và có vẻ như đó là một bước đi thông minh của Intel. Tại một sự kiện vào tháng 11 ở San Francisco, Intel đã công bố hai bộ xử lý mạng thần kinh Nervana mới, một chiếc được thiết kế để chạy các mô hình mạng thần kinh có ý nghĩa từ các khối dữ liệu lớn, còn lại để đào tạo các mạng. Intel đã làm việc với Facebook và Yahoo, hai trong số những khách hàng lớn hơn của họ, để giúp xác nhận thiết kế chip.
Nervana không phải là thương vụ mua lại duy nhất mà Intel thực hiện trong năm đó. Vào năm 2016, Intel cũng đã mua một công ty khác, có tên Movidius , đã chế tạo những con chip nhỏ có thể chạy các mô hình thị giác máy tính bên trong những thứ như máy bay không người lái hoặc máy ảnh thông minh. Doanh số bán chip Movidius của Intel không lớn, nhưng chúng đã tăng nhanh và chúng giải quyết được thị trường IoT lớn hơn mà Swan hào hứng. Tại sự kiện ở San Francisco, Intel cũng đã công bố chip Movidius mới, sẽ sẵn sàng vào nửa đầu năm 2020.
Intel Nervana NNP-I để suy luận [Ảnh: lịch sự của Tập đoàn Intel]
Nhiều khách hàng của Intel thực hiện ít nhất một số tính toán AI của họ trên các CPU Intel thông thường bên trong các máy chủ trong các trung tâm dữ liệu. Nhưng không dễ để liên kết các CPU đó lại với nhau để chúng có thể gắn thẻ nhóm công việc mà mô hình mạng thần kinh cần. Mặt khác, các chip Nervana chứa nhiều kết nối để chúng dễ dàng hoạt động song song với các bộ xử lý khác trong trung tâm dữ liệu, Giám đốc điều hành và người sáng lập Nervana Naveen Rao nói với tôi.
Bây giờ tôi có thể bắt đầu sử dụng mạng lưới thần kinh của mình và tôi có thể tách nó ra trên nhiều hệ thống đang hoạt động cùng nhau. Vì vậy, chúng ta có thể có cả một giá [máy chủ] hoặc bốn giá đỡ, cùng nhau giải quyết một vấn đề.
Naveen Rao , phó chủ tịch tập đoàn Intel và tổng giám đốc của Tập đoàn sản phẩm trí tuệ nhân tạo Intel, hiển thị Bộ xử lý mạng thần kinh Intel để suy luận trong bài phát biểu chính hôm thứ ba, ngày 12 tháng 11 năm 2019, tại Hội nghị thượng đỉnh AI của Intel tại San Francisco. [Ảnh: Walden Kirsch / Tập đoàn Intel]
Năm 2019, Intel dự kiến sẽ thấy doanh thu 3,5 tỷ USD từ các sản phẩm liên quan đến AI của mình. Ngay bây giờ, chỉ một số ít khách hàng của Intel đang sử dụng chip Nervana mới, nhưng họ có khả năng sẽ tiếp cận cơ sở người dùng rộng hơn rất nhiều vào năm tới.
CHUYỂN ĐỔI INTEL, TỪ CON CHIP TRỞ LÊN
Các chip Nervana đại diện cho sự phát triển của niềm tin từ lâu của Intel rằng một miếng silicon duy nhất, CPU, có thể xử lý mọi tác vụ điện toán mà PC hoặc máy chủ cần thực hiện. Niềm tin rộng rãi này bắt đầu thay đổi với cuộc cách mạng chơi game, đòi hỏi cơ bắp tính toán cực kỳ cần thiết để hiển thị đồ họa phức tạp trên màn hình. Thật ý nghĩa khi giảm tải công việc đó cho một đơn vị xử lý đồ họa, GPU, để CPU không bị sa lầy với nó. Intel đã bắt đầu tích hợp GPU của riêng mình với CPU của mình từ nhiều năm trước và năm tới, lần đầu tiên nó sẽ phát hành GPU độc lập, Swan nói với tôi.
Suy nghĩ tương tự cũng áp dụng cho các mô hình AI. Một số quy trình AI nhất định có thể được xử lý bởi CPU trong máy chủ của trung tâm dữ liệu, nhưng khi công việc tăng quy mô, sẽ hiệu quả hơn khi chuyển nó sang một chip chuyên dụng khác. Intel đã và đang đầu tư vào việc thiết kế các chip mới kết hợp CPU và một số chip tăng tốc chuyên dụng theo cách phù hợp với nhu cầu năng lượng và khối lượng công việc của khách hàng.
Khi bạn xây dựng một con chip, bạn muốn kết hợp một hệ thống để giải quyết vấn đề và hệ thống đó [thường] đòi hỏi nhiều hơn một CPU, theo Swan Swan.
KHI BẠN ĐANG XÂY DỰNG MỘT CON CHIP, BẠN MUỐN KẾT HỢP MỘT HỆ THỐNG ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ.
BOB SWAN
Ngoài ra, Intel hiện phụ thuộc nhiều vào phần mềm để đưa bộ xử lý của mình đạt hiệu suất cao hơn và hiệu quả năng lượng tốt hơn. Điều này đã thay đổi cán cân quyền lực trong tổ chức. Theo một nhà phân tích, phát triển phần mềm tại Intel hiện là một công dân bình đẳng với sự phát triển phần cứng.
Trong một số trường hợp, Intel không còn tự sản xuất tất cả các con chip của mình, một sự thay đổi mang tính thời đại từ thực tiễn lịch sử của công ty. Ngày nay, nếu các nhà thiết kế chip yêu cầu một con chip mà một số công ty khác có thể chế tạo tốt hơn hoặc hiệu quả hơn Intel, thì công việc được thuê ngoài là chấp nhận được. Ví dụ, chip Nervana dành cho đào tạo, được sản xuất bởi nhà chế tạo chất bán dẫn TSMC.
Intel đã thuê ngoài một số nhà sản xuất chip vì lý do kinh tế và hậu cần. Do những hạn chế về dung lượng trong các quy trình chế tạo chip tiên tiến nhất của nó, nhiều khách hàng của họ đã phải chờ đợi đơn đặt hàng CPU Intel Xeon mới. Vì vậy, Intel đã gia công sản xuất một số chip khác cho các nhà sản xuất khác. Intel đã gửi thư cho khách hàng của mình vào đầu năm nay để xin lỗi về sự chậm trễ này và đưa ra kế hoạch bắt kịp.
Tất cả những thay đổi này là thách thức niềm tin từ lâu trong Intel, thay đổi các ưu tiên của công ty và cân bằng lại các cấu trúc quyền lực cũ.
THỰC TẾ LÀ CÁC THIẾT BỊ DI ĐỘNG ĐÃ TRỞ THÀNH MÁY BÁN HÀNG TỰ ĐỘNG CHO CÁC DỊCH VỤ ĐƯỢC GỬI ĐẾN ĐIỆN THOẠI CỦA BẠN QUA ĐÁM MÂY.
Giữa sự chuyển đổi này, hoạt động kinh doanh của Intel có vẻ khá tốt. Mike Feibus, nhà phân tích Mike Feibus cho biết, hoạt động kinh doanh bán chip cho máy tính cá nhân truyền thống của họ đã giảm 25% so với năm năm trước, nhưng doanh số của bộ xử lý Xeon cho các trung tâm dữ liệu là rocking và cán.
Một số khách hàng của Intel đã sử dụng bộ xử lý Xeon để chạy các mô hình AI. Nếu khối lượng công việc tăng lên, họ có thể xem xét thêm vào các chip chuyên dụng Nervana mới. Intel hy vọng những khách hàng đầu tiên của những con chip này sẽ là siêu cường lực, các công ty lớn hoặc các công ty lớn vận hành các trung tâm dữ liệu khổng lồ, là các nhân viên của Google, microsofts và Facebook trên thế giới.
Đó là một câu chuyện cũ mà Intel đã bỏ lỡ trong cuộc cách mạng di động bằng cách nhượng lại thị trường bộ xử lý điện thoại thông minh cho Qualcomm. Nhưng thực tế là các thiết bị di động đã trở thành máy bán hàng tự động cho các dịch vụ được gửi đến điện thoại của bạn thông qua các trung tâm dữ liệu của đám mây. Vì vậy, khi bạn truyền phát video đó đến máy tính bảng của mình, có khả năng chip Intel sẽ giúp phục vụ nó cho bạn. Sự xuất hiện của 5G có thể giúp chạy các dịch vụ thời gian thực như chơi game từ đám mây. Một cặp kính thông minh trong tương lai có thể có thể xác định ngay lập tức các đối tượng bằng cách sử dụng kết nối nhanh như chớp với thuật toán chạy trong trung tâm dữ liệu.
Tất cả những điều đó làm tăng thêm một kỷ nguyên rất khác so với khi thế giới công nghệ xoay quanh các PC có Intel bên trong. Nhưng khi các mô hình AI phát triển ngày càng phức tạp và linh hoạt hơn, Intel đã có cơ hội trở thành công ty được trang bị tốt nhất để cung cấp năng lượng cho họ giống như nó đã cung cấp năng lượng cho máy tính của chúng tôi trong gần nửa thế kỷ.
Bên trong sự chuyển đổi tỷ đô của Intel trong kỷ nguyên AI
[Ảnh: lịch sự của Intel Corportation (Nervana NNP-T để đào tạo); không xác định không xác định / iStock]
BỞI MARK SULLIVANĐỌC LÂU
Khi tôi đi đến trung tâm du khách Intel ở Santa Clara, California, một nhóm lớn thanh thiếu niên Hàn Quốc đã chạy từ xe buýt của họ và hào hứng tập hợp quanh tấm biển lớn của Intel để chụp ảnh tự sướng và chụp ảnh nhóm. Đây là loại fandom mà bạn có thể thấy ở Apple hoặc Google. Nhưng Intel thì sao?
Sau đó, tôi nhớ rằng Intel là công ty đã đưa silicon silicon vào Thung lũng Silicon. Bộ xử lý của nó và các công nghệ khác cung cấp phần lớn năng lượng cho cuộc cách mạng máy tính cá nhân. Ở tuổi 51, Intel vẫn có một số sức mạnh ngôi sao.
Nhưng nó cũng trải qua một thời kỳ thay đổi sâu sắc, định hình lại văn hóa của công ty và cách thức sản phẩm của nó được tạo ra. Chưa bao giờ, các sản phẩm chính của Intel là bộ vi xử lý đóng vai trò là bộ não của máy tính để bàn, máy tính xách tay và máy tính bảng và máy chủ. Chúng là các tấm silicon được bọc bởi hàng triệu hoặc hàng tỷ bóng bán dẫn, mỗi bóng có một trạng thái trên một trạng thái trên trên nền tảng và trên một chế độ nhị phân tương ứng với các loại nhị phân và ngôn ngữ số 0 của máy tính.
Kể từ những năm 1950, Intel đã đạt được sự gia tăng ổn định về sức mạnh của bộ xử lý bằng cách gây nhiễu nhiều bóng bán dẫn hơn trên miếng silicon đó. Tốc độ ổn định đến mức nhà đồng sáng lập Intel Gordon Moore có thể đưa ra dự đoán nổi tiếng năm 1965 rằng số lượng bóng bán dẫn trên chip sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Các nhà phân tích cho biết, luật của Moore Moore đã đúng trong nhiều năm, nhưng cách tiếp cận nhồi nhét bóng bán dẫn của Intel đã đạt đến mức giảm lợi nhuận, các nhà phân tích nói.
Ở TUỔI 51, INTEL VẪN CÓ MỘT SỐ SỨC MẠNH NGÔI SAO.
Trong khi đó, nhu cầu về sức mạnh xử lý nhiều hơn chưa bao giờ lớn hơn. Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo, mà các nhà phân tích cho rằng hiện đang được sử dụng rộng rãi trong các quy trình kinh doanh cốt lõi ở hầu hết mọi ngành công nghiệp, đang đẩy nhu cầu về sức mạnh tính toán lên cao. Mạng lưới thần kinh đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ và chúng hoạt động tốt nhất khi các nhóm máy tính chia sẻ công việc. Và các ứng dụng của họ vượt xa các PC và máy chủ đã khiến Intel trở thành một người khổng lồ ngay từ đầu.
Bob cho dù đó là thành phố thông minh, dù là cửa hàng bán lẻ, dù là nhà máy, dù là xe hơi, dù là nhà, tất cả những thứ này trông giống như máy tính ngày nay, Sự thay đổi kiến tạo của AI và tham vọng mở rộng của Intel đã buộc công ty phải thay đổi thiết kế và tính năng của một số chip. Công ty đang xây dựng phần mềm, thiết kế các con chip có thể làm việc cùng nhau, và thậm chí nhìn ra ngoài bức tường của mình để có được các công ty có thể đưa nó lên tốc độ trong một thế giới điện toán thay đổi. Nhiều sự chuyển đổi chắc chắn sẽ đến khi ngành công nghiệp phụ thuộc vào Intel để cung cấp năng lượng cho AI sẽ ngày càng tìm đường vào cuộc sống kinh doanh và cá nhân của chúng ta.
CÁI CHẾT CỦA ĐỊNH LUẬT MOORE
Ngày nay, chủ yếu là các công ty công nghệ lớn với các trung tâm dữ liệu đang sử dụng AI cho các bộ phận chính trong hoạt động kinh doanh của họ. Một số trong số họ, chẳng hạn như Amazon, Microsoft và Google, cũng cung cấp AI dưới dạng dịch vụ đám mây cho khách hàng doanh nghiệp. Nhưng AI đang bắt đầu lan rộng sang các doanh nghiệp lớn khác, nơi sẽ đào tạo các mô hình để phân tích và hành động dựa trên các khối dữ liệu đầu vào khổng lồ.
Một bức ảnh từ năm 1978 cho thấy Gordon Moore (phải) với các đồng sáng lập Intel Andy Grove và Robert Noyce . (Ảnh: lịch sự của Tập đoàn Intel)
Sự thay đổi này sẽ đòi hỏi một lượng tính toán đáng kinh ngạc. Và sự khao khát về sức mạnh tính toán của các mô hình AI là nơi sự phục hưng của AI tiến hành theo Định luật Moore.
Trong nhiều thập kỷ, dự đoán năm 1965 của Moore đã có rất nhiều ý nghĩa đối với toàn bộ ngành công nghệ. Cả nhà sản xuất phần cứng và nhà phát triển phần mềm đều có truyền thống liên kết bản đồ đường sản phẩm của họ với lượng điện năng họ có thể mong đợi nhận được từ CPU của năm tới. Định luật Moore đã giữ cho tất cả mọi người nhảy múa theo cùng một bản nhạc, trực tiếp như một nhà phân tích.
Định luật Moore cũng ngụ ý một lời hứa rằng Intel sẽ tiếp tục tìm ra, hết năm này qua năm khác, làm thế nào để mang lại lợi ích kỳ vọng về sức mạnh tính toán trong các chip của nó. Trong phần lớn lịch sử của mình, Intel đã thực hiện lời hứa đó bằng cách tìm cách ghép thêm các bóng bán dẫn vào các miếng silicon, nhưng điều đó trở nên khó khăn hơn.
Nhà phân tích chính của Moor Insights & Strateg, Patrick Moorhead cho biết, chúng tôi đang hết xăng trong các nhà máy sản xuất chip. Càng ngày càng khó hơn để tạo ra những con chip khổng lồ này và biến chúng thành kinh tế.
CHÚNG TA ĐANG HẾT XĂNG TRONG CÁC NHÀ MÁY SẢN XUẤT CHIP.
PATRICK MOORHEAD
Vẫn có thể ép số lượng bóng bán dẫn lớn hơn vào các tấm silicon, nhưng nó trở nên đắt hơn và mất nhiều thời gian hơn để làm như vậy và lợi ích chắc chắn là không đủ để theo kịp các yêu cầu của mạng lưới thần kinh mà các nhà khoa học máy tính đang xây dựng. Chẳng hạn, mạng nơ ron lớn nhất được biết đến năm 2016 có 100 triệu thông số, trong khi mạng lớn nhất tính đến năm 2019 có 1,5 tỷ thông số, một đơn đặt hàng có cường độ lớn hơn chỉ trong vài năm.
Đó là một đường cong tăng trưởng rất khác so với mô hình điện toán trước đó và nó gây áp lực lên Intel để tìm cách tăng sức mạnh xử lý cho chip của mình.
Tuy nhiên, Swan coi AI là một cơ hội nhiều hơn là một thách thức. Ông thừa nhận rằng các trung tâm dữ liệu có thể là thị trường chính của Intel được hưởng lợi, vì họ sẽ cần những con chip mạnh mẽ để đào tạo và suy luận về AI, nhưng ông tin rằng Intel có cơ hội phát triển để bán chip tương thích AI cho các thiết bị nhỏ hơn, như máy ảnh thông minh và cảm biến. Đối với các thiết bị này, kích thước nhỏ và hiệu suất năng lượng, không phải năng lượng thô của chip, tạo nên sự khác biệt.
Giám đốc điều hành Intel Bob Swan (Ảnh của Mark Sullivan chụp tại trụ sở Intel ở Santa Clara, California, ngày 17 tháng 10 năm 2019.)
Có ba loại công nghệ mà chúng tôi nghĩ sẽ tiếp tục tăng tốc: Một là AI, một là 5G, và một là các hệ thống tự trị, những thứ di chuyển xung quanh trông giống như máy tính, khi Brian Krzanich rời đi sau những cáo buộc ngoại tình với một nhân viên vào năm 2018.
Chúng tôi đang ngồi trong một phòng hội thảo lớn, không có gì đặc biệt tại trụ sở của Intel. Trên bảng trắng ở phía trước căn phòng, Swan vẽ ra hai mặt kinh doanh của Intel. Phía bên trái là doanh nghiệp chip máy tính cá nhân, từ đó Intel có được khoảng một nửa doanh thu. Bên phải là doanh nghiệp trung tâm dữ liệu của nó, bao gồm Internet of Things mới nổi, xe tự trị và thị trường thiết bị mạng.
Chúng tôi mở rộng [vào] thế giới này, nơi ngày càng cần nhiều dữ liệu hơn, cần xử lý nhiều hơn, lưu trữ nhiều hơn, truy xuất nhiều hơn, di chuyển dữ liệu, phân tích và thông minh nhanh hơn để làm cho dữ liệu phù hợp hơn, theo Swan Swan.
Thay vì chiếm 90% thị phần của thị trường trung tâm dữ liệu 50 tỷ USD, Swan hy vọng sẽ chiếm 25% thị phần của thị trường 300 tỷ USD lớn hơn bao gồm các thiết bị được kết nối như máy ảnh thông minh, xe tự lái tương lai và thiết bị mạng. Đó là một chiến lược mà ông nói rằng bắt đầu với năng lực cốt lõi của chúng tôi và yêu cầu chúng tôi phát minh theo một số cách, nhưng cũng mở rộng những gì chúng tôi đã làm. Nó cũng có thể là một cách để Intel quay trở lại sau thất bại của mình để trở thành nhà cung cấp công nghệ lớn cho ngành kinh doanh điện thoại thông minh, nơi Qualcomm từ lâu đã đóng vai trò giống như Intel. (Gần đây nhất, Intel đã từ bỏ khoản đầu tư lớn của mình vào thị trường cho modem điện thoại thông minh và bán lại phần còn lại cho Apple .)
Thị trường Internet of Things, bao gồm chip cho robot, máy bay không người lái, xe hơi, máy ảnh thông minh và các thiết bị khác di chuyển, dự kiến sẽ đạt 2,1 nghìn tỷ đô la vào năm 2023. Và trong khi thị phần của Intel đã tăng lên hai con số trong năm qua một năm, IoT vẫn chỉ đóng góp khoảng 7% tổng doanh thu của Intel hiện nay.
Doanh nghiệp trung tâm dữ liệu đóng góp 32%, phần lớn thứ hai sau kinh doanh chip PC, đóng góp khoảng một nửa tổng doanh thu. Và đó là trung tâm dữ liệu mà AI đang tác động đầu tiên và nhiều nhất. Đó là lý do tại sao Intel đã thay đổi thiết kế CPU mạnh nhất của mình, Xeon, để phù hợp với các tác vụ học máy. Vào tháng 4, nó đã bổ sung một tính năng gọi là DL DL Boost vào CPU Xeon thế hệ thứ hai của nó, cung cấp hiệu năng cao hơn cho các mạng lưới thần kinh với độ chính xác không đáng kể. Đó cũng là lý do mà công ty sẽ bắt đầu bán hai chip mới chuyên chạy các mô hình học máy lớn.
SỰ PHỤC HƯNG CỦA AI
Vào năm 2016, rõ ràng là các mạng thần kinh sẽ được sử dụng cho tất cả các loại ứng dụng, từ thuật toán đề xuất sản phẩm đến bot ngôn ngữ tự nhiên cho dịch vụ khách hàng.
Giống như các nhà sản xuất chip khác, Intel biết rằng họ sẽ phải cung cấp cho các khách hàng lớn của mình một con chip có phần cứng và phần mềm được xây dựng cho mục đích AI, có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình AI và sau đó rút ra các kết luận từ các kho dữ liệu khổng lồ.
Vào thời điểm đó, Intel đang thiếu một con chip có thể làm được điều này. Câu chuyện trong ngành là CPU Xeon của Intel rất giỏi trong việc phân tích dữ liệu, nhưng GPU do đối thủ của Intel trong AI, Nvidia tạo ra, tốt hơn cho việc đào tạo một nhận thức quan trọng đang ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của Intel.
Vì vậy, vào năm 2016, Intel đã đi mua sắm và chi 400 triệu đô la cho một công ty trẻ nổi tiếng tên là Nervana, người đã làm việc với một kiến trúc chip nhanh chóng được thiết kế để đào tạo AI.
Đã ba năm kể từ khi mua lại Nervana và có vẻ như đó là một bước đi thông minh của Intel. Tại một sự kiện vào tháng 11 ở San Francisco, Intel đã công bố hai bộ xử lý mạng thần kinh Nervana mới, một chiếc được thiết kế để chạy các mô hình mạng thần kinh có ý nghĩa từ các khối dữ liệu lớn, còn lại để đào tạo các mạng. Intel đã làm việc với Facebook và Yahoo, hai trong số những khách hàng lớn hơn của họ, để giúp xác nhận thiết kế chip.
Nervana không phải là thương vụ mua lại duy nhất mà Intel thực hiện trong năm đó. Vào năm 2016, Intel cũng đã mua một công ty khác, có tên Movidius , đã chế tạo những con chip nhỏ có thể chạy các mô hình thị giác máy tính bên trong những thứ như máy bay không người lái hoặc máy ảnh thông minh. Doanh số bán chip Movidius của Intel không lớn, nhưng chúng đã tăng nhanh và chúng giải quyết được thị trường IoT lớn hơn mà Swan hào hứng. Tại sự kiện ở San Francisco, Intel cũng đã công bố chip Movidius mới, sẽ sẵn sàng vào nửa đầu năm 2020.
Intel Nervana NNP-I để suy luận [Ảnh: lịch sự của Tập đoàn Intel]
Nhiều khách hàng của Intel thực hiện ít nhất một số tính toán AI của họ trên các CPU Intel thông thường bên trong các máy chủ trong các trung tâm dữ liệu. Nhưng không dễ để liên kết các CPU đó lại với nhau để chúng có thể gắn thẻ nhóm công việc mà mô hình mạng thần kinh cần. Mặt khác, các chip Nervana chứa nhiều kết nối để chúng dễ dàng hoạt động song song với các bộ xử lý khác trong trung tâm dữ liệu, Giám đốc điều hành và người sáng lập Nervana Naveen Rao nói với tôi.
Bây giờ tôi có thể bắt đầu sử dụng mạng lưới thần kinh của mình và tôi có thể tách nó ra trên nhiều hệ thống đang hoạt động cùng nhau. Vì vậy, chúng ta có thể có cả một giá [máy chủ] hoặc bốn giá đỡ, cùng nhau giải quyết một vấn đề.
Naveen Rao , phó chủ tịch tập đoàn Intel và tổng giám đốc của Tập đoàn sản phẩm trí tuệ nhân tạo Intel, hiển thị Bộ xử lý mạng thần kinh Intel để suy luận trong bài phát biểu chính hôm thứ ba, ngày 12 tháng 11 năm 2019, tại Hội nghị thượng đỉnh AI của Intel tại San Francisco. [Ảnh: Walden Kirsch / Tập đoàn Intel]
Năm 2019, Intel dự kiến sẽ thấy doanh thu 3,5 tỷ USD từ các sản phẩm liên quan đến AI của mình. Ngay bây giờ, chỉ một số ít khách hàng của Intel đang sử dụng chip Nervana mới, nhưng họ có khả năng sẽ tiếp cận cơ sở người dùng rộng hơn rất nhiều vào năm tới.
CHUYỂN ĐỔI INTEL, TỪ CON CHIP TRỞ LÊN
Các chip Nervana đại diện cho sự phát triển của niềm tin từ lâu của Intel rằng một miếng silicon duy nhất, CPU, có thể xử lý mọi tác vụ điện toán mà PC hoặc máy chủ cần thực hiện. Niềm tin rộng rãi này bắt đầu thay đổi với cuộc cách mạng chơi game, đòi hỏi cơ bắp tính toán cực kỳ cần thiết để hiển thị đồ họa phức tạp trên màn hình. Thật ý nghĩa khi giảm tải công việc đó cho một đơn vị xử lý đồ họa, GPU, để CPU không bị sa lầy với nó. Intel đã bắt đầu tích hợp GPU của riêng mình với CPU của mình từ nhiều năm trước và năm tới, lần đầu tiên nó sẽ phát hành GPU độc lập, Swan nói với tôi.
Suy nghĩ tương tự cũng áp dụng cho các mô hình AI. Một số quy trình AI nhất định có thể được xử lý bởi CPU trong máy chủ của trung tâm dữ liệu, nhưng khi công việc tăng quy mô, sẽ hiệu quả hơn khi chuyển nó sang một chip chuyên dụng khác. Intel đã và đang đầu tư vào việc thiết kế các chip mới kết hợp CPU và một số chip tăng tốc chuyên dụng theo cách phù hợp với nhu cầu năng lượng và khối lượng công việc của khách hàng.
Khi bạn xây dựng một con chip, bạn muốn kết hợp một hệ thống để giải quyết vấn đề và hệ thống đó [thường] đòi hỏi nhiều hơn một CPU, theo Swan Swan.
KHI BẠN ĐANG XÂY DỰNG MỘT CON CHIP, BẠN MUỐN KẾT HỢP MỘT HỆ THỐNG ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ.
BOB SWAN
Ngoài ra, Intel hiện phụ thuộc nhiều vào phần mềm để đưa bộ xử lý của mình đạt hiệu suất cao hơn và hiệu quả năng lượng tốt hơn. Điều này đã thay đổi cán cân quyền lực trong tổ chức. Theo một nhà phân tích, phát triển phần mềm tại Intel hiện là một công dân bình đẳng với sự phát triển phần cứng.
Trong một số trường hợp, Intel không còn tự sản xuất tất cả các con chip của mình, một sự thay đổi mang tính thời đại từ thực tiễn lịch sử của công ty. Ngày nay, nếu các nhà thiết kế chip yêu cầu một con chip mà một số công ty khác có thể chế tạo tốt hơn hoặc hiệu quả hơn Intel, thì công việc được thuê ngoài là chấp nhận được. Ví dụ, chip Nervana dành cho đào tạo, được sản xuất bởi nhà chế tạo chất bán dẫn TSMC.
Intel đã thuê ngoài một số nhà sản xuất chip vì lý do kinh tế và hậu cần. Do những hạn chế về dung lượng trong các quy trình chế tạo chip tiên tiến nhất của nó, nhiều khách hàng của họ đã phải chờ đợi đơn đặt hàng CPU Intel Xeon mới. Vì vậy, Intel đã gia công sản xuất một số chip khác cho các nhà sản xuất khác. Intel đã gửi thư cho khách hàng của mình vào đầu năm nay để xin lỗi về sự chậm trễ này và đưa ra kế hoạch bắt kịp.
Tất cả những thay đổi này là thách thức niềm tin từ lâu trong Intel, thay đổi các ưu tiên của công ty và cân bằng lại các cấu trúc quyền lực cũ.
THỰC TẾ LÀ CÁC THIẾT BỊ DI ĐỘNG ĐÃ TRỞ THÀNH MÁY BÁN HÀNG TỰ ĐỘNG CHO CÁC DỊCH VỤ ĐƯỢC GỬI ĐẾN ĐIỆN THOẠI CỦA BẠN QUA ĐÁM MÂY.
Giữa sự chuyển đổi này, hoạt động kinh doanh của Intel có vẻ khá tốt. Mike Feibus, nhà phân tích Mike Feibus cho biết, hoạt động kinh doanh bán chip cho máy tính cá nhân truyền thống của họ đã giảm 25% so với năm năm trước, nhưng doanh số của bộ xử lý Xeon cho các trung tâm dữ liệu là rocking và cán.
Một số khách hàng của Intel đã sử dụng bộ xử lý Xeon để chạy các mô hình AI. Nếu khối lượng công việc tăng lên, họ có thể xem xét thêm vào các chip chuyên dụng Nervana mới. Intel hy vọng những khách hàng đầu tiên của những con chip này sẽ là siêu cường lực, các công ty lớn hoặc các công ty lớn vận hành các trung tâm dữ liệu khổng lồ, là các nhân viên của Google, microsofts và Facebook trên thế giới.
Đó là một câu chuyện cũ mà Intel đã bỏ lỡ trong cuộc cách mạng di động bằng cách nhượng lại thị trường bộ xử lý điện thoại thông minh cho Qualcomm. Nhưng thực tế là các thiết bị di động đã trở thành máy bán hàng tự động cho các dịch vụ được gửi đến điện thoại của bạn thông qua các trung tâm dữ liệu của đám mây. Vì vậy, khi bạn truyền phát video đó đến máy tính bảng của mình, có khả năng chip Intel sẽ giúp phục vụ nó cho bạn. Sự xuất hiện của 5G có thể giúp chạy các dịch vụ thời gian thực như chơi game từ đám mây. Một cặp kính thông minh trong tương lai có thể có thể xác định ngay lập tức các đối tượng bằng cách sử dụng kết nối nhanh như chớp với thuật toán chạy trong trung tâm dữ liệu.
Tất cả những điều đó làm tăng thêm một kỷ nguyên rất khác so với khi thế giới công nghệ xoay quanh các PC có Intel bên trong. Nhưng khi các mô hình AI phát triển ngày càng phức tạp và linh hoạt hơn, Intel đã có cơ hội trở thành công ty được trang bị tốt nhất để cung cấp năng lượng cho họ giống như nó đã cung cấp năng lượng cho máy tính của chúng tôi trong gần nửa thế kỷ.
Nhận xét
Đăng nhận xét