20亿美元收购Habana，英特尔在急什么?

2018年9月，Habana Labs发布首款AI推理芯片 Goya，同期面向客户销售，并在同年第四季度实现量产。在当时 ResNet-50 模型的推理测试中显示，Goya 的图片处理性能是普通 CPU 的近10倍、NVIDIA Tesla T4 的4倍，同时在能耗与时延上也都更具优势，时延仅为1.01ms，几乎可以实现实时处理图片。此外，Goya已可支持Facebook的机器学习编译器Glow，其驱动也已集成在Linux中，并可无缝从CPU或GPU中迁移。

2019年6月19日，Habana推出AI训练芯片 Gaudi ，在 ResNet-50 训练中，同样约使用700个处理器，Gaudi 的计算能力达到了 NVIDIA Tesla V100 的3.8倍。

Gaudi与V100在性能方面的对比

Habana Labs首席商务官Eitan Medina曾于2019年6月在北京的一次分享中表示，Gaudi 主要有两大优势：一是拥有比GPU更高的处理能力、更优的能耗比;二是片上集成了10个100GbE以太网端口，每个以太网端口均支持RDMA over Converged Ethernet (RoCE v2) 功能，从而让AI系统通过标准以太网，在速度和端口数方面获得了几乎无限的可扩展性，提供了过去的芯片无法实现的可扩展能力。

剑指NVIDIA， Tesla V100支持RDMA需要通过PCIe交换，而Gaudi单芯片直接可与RoCE RDMA相连，此外Gaudi片上集成了10个100GbE 以太网端口，数量上比NVIDIA更多。

而SynapseAI软件栈，则集可编程的TPC、深度学习库和编译器等于一体，支持 TensorFlow和ONNX等深度学习网络框架，客户还可添加专有内核，实现完全可编程和可定制。

英特尔不想重蹈错失移动互联网的覆辙，希望在人工智能市场尤其是数据中心市场上获得较大份额，与英伟达一决高下，此前，英特尔数据中心芯片的训练能力较弱，而Habana这样的数据中心AI芯片厂商正好可以补齐这方面的短板。

在全世界范围内，有数据中心AI芯片的厂商其实也没几家，国外是 Graphcore、Habana、Cerabras;国内有寒武纪、燧原科技、阿里平头哥(含光800)。

留给英特尔“买买买”的潜在投资标的本来就不多。而Habana，无论从其董事长 Avigdor 的业界号召力和过往经验积累对英特尔可提供的助益，还是从其本身产品性能卓越性(Habana的产品成熟度比起其它两家更好，可以很快给英特尔助益)来看，都是首选。

3.“乱世”新机会

（编辑：惠州站长网）

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