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这掀起了新一轮仍在持续的AI（人工智能）热潮。 随着人工智能技术的爆发式发展，人工智能正在驱动各行各业的生产能力和效率从“量变到质变”，正在成为本轮世界科技革命和产业变革的主导力量。
根据麦肯锡的研究，生成式人工智能每年将为全球经济贡献高达 7.9 万亿美元。 微软、微软、英伟达、百度、华为、阿里巴巴等企业巨头凭借自身技术优势参与其中，或推出大型模型、构建基础框架、或提供硬件设施。 作为硅谷主要科技公司之一的英特尔也不例外。 近期，英特尔围绕AI技术发布了一系列AI产品解决方案，包括AI芯片Gaudi 3、Core Ultra和第五代Xeon处理器以及大型AI超级计算机。
充分利用
“我们即将进入人工智能带来的第四次工业革命，基础是大算力。” 华为创始人任正非此前曾表示。 英特尔首席执行官帕特·基辛格也认为“人工智能代表着新时代的到来，创造了巨大的机遇”。
今年以来，以AI为代表的生成式人工智能的持续火爆，带动了AI加速芯片的需求激增。 其中， A100和H100系列成为热门商品。 目前国内上市的H800的价格已经高达每张20万美元，而A100和A800的价格则上涨到每张15万美元和10万美元左右。 AMD CEO苏姿丰近日也表示，2023年全球数据中心AI加速器潜在市场总额将达到约300亿美元，预计到2027年这一数字将突破1500亿美元（约合人民币1.095万亿元），其中年复合增长率超过50%。
如此巨大的“蛋糕”，英特尔自然不想错过。 今年7月，英特尔针对中国市场推出了AI芯片Intel Gaudi 2。 Gaudi 2直接对标 100系列GPU，志在夺得AI算力市场桂冠。 Gaudi 2芯片专为训练大型语言模型而打造。 它采用7nm工艺，拥有24个张量处理器核心。
英特尔执行副总裁兼数据中心和AI事业部总经理告诉记者，模型训练、AI数据处理和应用需要不同的架构、更加并行的架构。 对于运行更大的模型并满足更高的性能要求，GPU或AI加速器更适合。 Intel Gaudi 2在部署大型语言模型、计算机视觉和一些多模态视觉语言模型方面具有出色的性能。 与GPU H100相比，具有非常显着的性能和性价比优势。
不仅如此，基辛格透露，采用5nm工艺的Gaudi 3将于明年推出。 Gaudi 3的算力是Gaudi 2的两倍，网络带宽和HBM容量是Gaudi 2的1.5倍。下一代AI芯片的代号为。
除了自己擅长的硬件之外，英特尔也在思考如何从软件层面简化并推动AI应用的落地。 表示单一产品无法满足所有工作负载，我们需要在价格、功耗、性能等方面有不同的选择。英特尔可以提供从云到边缘到端的AI工作负载解决方案，其中软件是关键。 英特尔正在加速构建开放的AI软件生态系统，为客户、合作伙伴和开发者提供抢先体验和便捷快速的路径。
将迎来AI PC时代
随着人工智能和深度学习的发展，终端与AI的融合已成为大势所趋。
英特尔技术部中国区总经理高宇告诉记者，一些较小的模型经过优化和低位量化后可以部署在终端侧。 部署在终端侧可以避免网络延迟，使得性能得到最大化； 其次，大模型训练可以不再依赖云测试，大大降低成本； 最重要的一点是个人隐私能够得到最大程度的保护。
事实上，此前已有一些手机厂商尝试通过引入大模型技术来提升手机的智能化水平，增强手机的语义理解能力和智能交互体验。 不仅仅是在手机上，英特尔最近首次提出了“AI PC”的概念。 基辛格表示：“人工智能将从根本上改变、重塑和重构PC体验，通过云与PC的紧密协作，释放人们的生产力和创造力，我们正在迈向AI PC的新时代。”
AI PC将应用于12月14日发布的酷睿Ultra处理器“Lake”。 据悉，这款处理器也被英特尔视为40年来最重大的处理器架构变革。 Lake处理器中首次引入了用于人工智能加速的NPU，旨在为持续的AI和AI卸载带来高能低耗的性能（通过NPU减少CPU和GPU的AI工作负载） ）。 除了NPU之外，低时延高响应的CPU和高性能高吞吐量的GPU也满足了AI算力的需求。 该处理器还集成了Intel Sharp图形架构，可以在集成显卡中提供独立显卡级别的性能。 NPU、CPU、GPU相互协作，持续加速PC端AI场景。
此外，基于英特尔的后端解决方案，英特尔可以通过API让社区开源模型在英特尔的客户端处理器、集成显卡、独立显卡和专用AI引擎上运行。
高宇向记者展示：“以图形视觉为例，由于集成了Intel工具包，已经可以通过Intel客户端平台的CPU和GPU（包括集成显卡和独立显卡）运行FP16精度了。”通过上述方法模型，用户可以在文本生成、图像生成、局部修复等功能上获得良好的体验。
值得注意的是，除了英特尔之外，包括联想、宏碁、惠普等PC厂商也对AI PC表现出了极大的兴趣。
据悉，联想将于秋季发布首批英特尔AI PC产品。 宏碁已经与英特尔合作，预计将AIGC或其他人工智能应用引入终端设备。 相关AI笔记本解决方案将于2024年、2025年推出。
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