示意圖,與新聞事件無關。

圖片來源: 

Intel

英特爾(Intel)於周三(8/8)舉行的Data-Centric Innovation Summit中透露,去年(2017年)已有超過10億美元的營收是來自於客戶在資料中心以Intel Xeon處理器執行人工智慧(AI)應用,英特爾的目標是讓相關晶片於2022年創造100億美元的營收。

為了因應個人電腦市場的衰退,英特爾在2016年轉型為資料公司,搶攻資料中心與IoT市場,也在去年設立新的人工智慧產品部門(Artificial Intelligence Products Group,AIPG),利用機器學習與AI替日益龐大的資料量進行分析。

英特爾資料中心總經理Navin Shenoy表示,全球有90%的資料量都是在最近這兩年產生的,分析師更預測2025年的全球資料量將膨脹10倍,達到163ZB,然而,保守估計這些資料量中只有1%曾被妥善的處理、利用,並據此採取行動,倘若能夠大規模地有效利用更多的資料,景況將會截然不同。

Shenoy說,英特爾的核心策略即是幫助客戶移動、儲存與處理資料,這對轉型為資料公司的英特爾而言,到了2022年其潛在市場機會將高達2,000億美元,也是英特爾有史以來最巨大的機會。

在資料的處理上,英特爾持續最佳化Intel Xeon處理器與基於AI的現場可程式化邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Arrays,FPGA),去年有超過10億美元的營收是來自於客戶在資料中心以Intel Xeon處理器執行AI應用,而英特爾也持續改善AI的訓練與推論的效能,從2014年迄今,效能至少改善了200倍。

英特爾在5年前以資料為中心的業務只佔了該公司1/3的營收,現在則已接近一半。另一方面,英特爾去年的總營收為628億美元,AI處理器只佔了1.6%,但根據Venture Beat的報導,英特爾的目標是在2022年創造100億美元的AI處理器營收。

英特爾也在昨天公布了Intel Xeon Scalable處理器的發展藍圖,基於14奈米製程的Cascade Lake將整合AI加速器,預計於今年開始出貨;同樣也是14奈米製程的Cooper Lake則會改善AI與深度學習的訓練效能,可望於明年出貨;與Cooper Lake共享平台的Ice Lake將採用10奈米製程,預計在2020年出貨。

現階段AI產業主要使用的處理器型態包括CPU、GPU、FPGA及特殊應用積體電路(Application-Specific Integrated Circuit,ASIC),英特爾在該領域的競爭對手則有Nvidia、Google、AMD、百度、Graphcore及Qualcomm等。

熱門新聞

Advertisement