Intel才應該引領AI硬體市場：Pat Gelsinger稱NVIDIA非常幸運

Intel CEO Pat Gelsinger認為NVIDIA能夠引領人工智慧硬體產業非常幸運。在最近與麻省理工學院工程學院的學生討論半導體產業現狀的公開討論中，Gelsinger表示，Intel應該是人工智慧的領頭羊，但NVIDIA卻很幸運。

Gelsinger用這個想法掩蓋了NVIDIA是如何走到這一步的。NVIDIA在2023年的優勢在於成為僅次於蘋果的最熱門科技股之一，在推動人工智慧革命的關鍵硬體資源中佔據最高市佔率，當然還有一些小事情，例如在遊戲GPU市場的市場領導地位。

長期以來NVIDIA一直渴望成為一家CPU公司，從傳聞中的2000年代初/中期試圖與AMD合併，到一直致力於開發智慧型手機應用處理器 Tegra（一系列採用Arm的產品），最近它從軟銀手中收購Arm的嘗試卻以失敗告終。儘管CPU產業的運氣有限，但要達到Intel、AMD，甚至高通和聯發科的水平；NVIDIA從未忘記其成為計算硬體超級廠商的目標，這就是我們認為它擁有AI硬體市場的原因。NVIDIA並不幸運，它花了16年才走到這一步。

NVIDIA的AI硬體領導之旅始於2000年代末，當時它看到了GPU成為通用處理器的潛力，因為可編程著色器本質上使GPU成為多核處理器，並在其上配備了少量固定功能光柵硬體。NVIDIA GPU晶片的絕大多數由串流多處理器組成，即GPU的可程式SIMD功能。

NVIDIA最初嘗試透過GPU打入HPC市場，並透過Tesla GPU和運算統一設備架構（CUDA）取得了成果。NVIDIA獨特的軟體可讓開發人員在其硬體上建立和加速應用，其歷史可以追溯到2007年。CUDA開啟了漫長而詳盡的旅程，十年後NVIDIA在其GPU上首次押注加速AI ，從Volta開始NVIDIA意識到儘管其GPU和HPC 處理器上有大量CUDA核心，但仍需要一些固定功能的硬體來加速深度學習神經網路的打造、訓練和推理，因此開發了Tensor核心。

一直以來Intel一直表現得像一家CPU公司，而不是一家計算公司——它的大部分收入來自客戶端CPU，其次是伺服器CPU，並且它一直將加速器放在較低的優先事項上。即使Tesla和CUDA在2007年起飛，Intel早在2008年就已經制定了第一個SIMD加速器藍圖，代號為Larrabee。該公司尚未給予Larrabee作為新興硬體技術所需的關注。但這是Intel的事。AMD自2006年收購ATI以來一直是一家CPU+GPU公司，並試圖透過將其流運算架構與開放運算軟體技術結合來追趕NVIDIA。AMD的Instinct CDNA處理器不如NVIDIA的A100和H100處理器那麼成功的原因與Intel從未憑藉其Ponte Vecchio在這個市場上獲得機會的原因相同——它上市緩慢，並且沒有圍繞它培育生態系統它的晶片。

硬體只是NVIDIA成長故事的一小部分——該公司擁有龐大的、自上而下的軟體，包括自己的程式語言、API、預先打造的計算和人工智慧模型；以及多年來培育的由獨立開發者和ISV組成的蓬勃發展的生態系統。因此當人工智慧作為一場運算革命大規模爆發時，NVIDIA已經準備好擁有最快的硬體以及可以使用它的最大的開發者社群。NVIDIA沒有在2000年代初獲得x86許可證是件好事。它可以轉換方向，審視自己已經在做的一件可以大規模處理數字的事情——帶有可編程著色器的GPU。NVIDIA非常幸運的是它沒有被x86授權所困擾。

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