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Intel的CEO Pat Gelsinger近日对其在高性能计算领域的主要竞争对手Nvidia发表了看法。他对Nvidia在AI建模领域使用GPU的成功进行了批评,称其为“异常幸运”。Gelsinger还表示,如果Intel当年没有放弃他的一项重要项目,现在在AI硬件市场大赚特赚的应该是Intel,而不是Nvidia。
在麻省理工学院的一场讨论中,Gelsinger被问及Intel如何推动AI发展。他的回答包括强调他认为Nvidia在其加速AI的GPU方面是多么的幸运。
Gelsinger在谈到GPU成为最新AI大模型的首选时,解释了他认为Nvidia及其CEO黄仁勋是如何恰好在正确时间出现在正确位置的。
“黄仁勋非常努力地主导通量计算领域,最初主要针对图形处理,然后就出人意料地取得了巨大成功,” Gelsinger说。他还强调,AI最初并不在Nvidia的GPGPU或通用GPU计算计划中。“他们甚至最初不愿意支持他们的第一个AI项目,” Gelsinger指出。
更重要的是,Gelsinger还声称,如果Intel当年没有取消Larrabee项目,AI领域的格局可能会截然不同。
“我13年前被Intel赶走时,他们取消了一个本可以改变AI领域面貌的项目,”Gelsinger谈到Larrabee时说。
Larrabee是Intel早期的一个GPU项目,其目的是利用大量的微型x86 CPU核心与Nvidia在游戏和GPGPU市场上正面竞争。但该项目在2009年底被取消,此后Larrabee的其他部分也随之消亡。
确切地说,Nvidia何时开始大力宣传其GPU作为AI模型的工具还有争议。毫无疑问,当公司最初开始推广GPGPU时,并没有考虑AI。
例如,Nvidia在2007年发布的关于其CUDA 1.0平台的文档中描述了Nvidia GPU在高性能计算中的应用,远超图形和图像处理。
“许多非图像渲染和处理领域的算法都可以通过数据并行处理得到加速,从通用信号处理或物理模拟到计算金融或计算生物学。”
这完全是Nvidia当时的信息传递方式。换言之,GPGPU的关键应用中并没有提到AI。因此,在某种程度上,Gelsinger的看法有其道理。
另一方面,正是Nvidia推动了GPGPU的发展,将CUDA和Nvidia GPU发展成为今天的强大力量。Nvidia可能最初并没有预见到AI革命的到来。但该公司确实比其他任何人都更大胆地投资于GPU。
那么Nvidia是否只是幸运呢?从某种程度上说,当然是。当Nvidia最初启动GPGPU项目时,并没有预见到AI革命的到来。或者如果他们预见到了,他们显然没有提及它。但正如美国开国元勋托马斯·杰斐逊或职业高尔夫球手加里·普莱尔所说:“我非常相信运气,我发现我越努力工作,我就拥有越多的运气。”
未来几年,看看Gelsinger领导下的Intel会有多少“运气”将会非常有趣。
Intel CEO吐槽Nvidia在AI领域的“天大好运”,表示原本该是Intel的舞台
Intel的CEO Pat Gelsinger近日对其在高性能计算领域的主要竞争对手Nvidia发表了看法。他对Nvidia在AI建模领域使用GPU的成功进行了批评,称其为“异常幸运”。Gelsinger还表示,如果Intel当年没有放弃他的一项重要项目,现在在AI硬件市场大赚特赚的应该是Intel,而不是Nvidia。
在麻省理工学院的一场讨论中,Gelsinger被问及Intel如何推动AI发展。他的回答包括强调他认为Nvidia在其加速AI的GPU方面是多么的幸运。
Gelsinger在谈到GPU成为最新AI大模型的首选时,解释了他认为Nvidia及其CEO黄仁勋是如何恰好在正确时间出现在正确位置的。
“黄仁勋非常努力地主导通量计算领域,最初主要针对图形处理,然后就出人意料地取得了巨大成功,” Gelsinger说。他还强调,AI最初并不在Nvidia的GPGPU或通用GPU计算计划中。“他们甚至最初不愿意支持他们的第一个AI项目,” Gelsinger指出。
更重要的是,Gelsinger还声称,如果Intel当年没有取消Larrabee项目,AI领域的格局可能会截然不同。
“我13年前被Intel赶走时,他们取消了一个本可以改变AI领域面貌的项目,”Gelsinger谈到Larrabee时说。
Larrabee是Intel早期的一个GPU项目,其目的是利用大量的微型x86 CPU核心与Nvidia在游戏和GPGPU市场上正面竞争。但该项目在2009年底被取消,此后Larrabee的其他部分也随之消亡。
确切地说,Nvidia何时开始大力宣传其GPU作为AI模型的工具还有争议。毫无疑问,当公司最初开始推广GPGPU时,并没有考虑AI。
例如,Nvidia在2007年发布的关于其CUDA 1.0平台的文档中描述了Nvidia GPU在高性能计算中的应用,远超图形和图像处理。
“许多非图像渲染和处理领域的算法都可以通过数据并行处理得到加速,从通用信号处理或物理模拟到计算金融或计算生物学。”
这完全是Nvidia当时的信息传递方式。换言之,GPGPU的关键应用中并没有提到AI。因此,在某种程度上,Gelsinger的看法有其道理。
另一方面,正是Nvidia推动了GPGPU的发展,将CUDA和Nvidia GPU发展成为今天的强大力量。Nvidia可能最初并没有预见到AI革命的到来。但该公司确实比其他任何人都更大胆地投资于GPU。
那么Nvidia是否只是幸运呢?从某种程度上说,当然是。当Nvidia最初启动GPGPU项目时,并没有预见到AI革命的到来。或者如果他们预见到了,他们显然没有提及它。但正如美国开国元勋托马斯·杰斐逊或职业高尔夫球手加里·普莱尔所说:“我非常相信运气,我发现我越努力工作,我就拥有越多的运气。”
未来几年,看看Gelsinger领导下的Intel会有多少“运气”将会非常有趣。