英特尔打响数据中心复兴之战!四大架构轰向云端,营收创新高

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chu智东西

文 | 心缘

回到1968年,英特尔创始人罗伯特·诺伊斯和戈登·摩尔希望以两人名字的组合命名新公司——Moore Noyce(摩尔·诺伊斯)。

然而这个名字被一家连锁酒店抢先注册了,无奈之下,两位创始人改取“Integrated Electronics(集成电子)”两个单词的缩写“Intel(英特尔)”为公司名,偏巧,这也是英文单词“智能”Intelligence的前几个字母。

或许冥冥之中,命运已经将英特尔和五十年后的智能化浪潮牵了一条红线。

从数据中心、自动驾驶到物联网,英特尔正在编织一张全面的人工智能(AI)软硬件巨网,试图在滚滚奔涌向前的新一代数据革命中,以前瞻性的布局立于不败之地。

据美国市场研究机构Gartner在1月14日发布的最新报告,2019年全球半导体收入总计4183亿美元,较2018年下降11.9%。

在整体市场陷入低迷状态之际,英特尔却迎来了颇为亮眼的成绩单,不仅时隔三年重返全球半导体市场榜首,而且其第四季度和财年营收均创纪录。

▲2019年全球半导体厂商销售额排行榜前十(来源:Gartner)

2020年1月24日,英特尔公布2019财年财报,季度营收突破200亿美元大关,全年营收近720美元,其营收和利润远超分析师预期,推动英特尔盘后股价大涨近7%。

▲近五年英特尔股价变化

▲英特尔CEO司睿博

司睿博表示,2019年是英特尔历史上和前景最好的一年。英特尔在2019年创下38亿美元由AI驱动的收入,到2024年,AI市场机会预计将达到250亿美元,其中应用于数据中心的AI芯片规模将达到100亿美元。

那么迄今为止,英特尔在数据中心AI芯片先进架构的布局中,已经为自己攒下多少筹码?

一、五年高歌猛进,数据中心业务加速狂奔

2015年,英特尔提出数据将改变未来计算格局,乃至整个世界。

这也是AI开始走向商业化的序幕。

此后五年间,英特尔发起一系列总计近200亿美元的投资收购,借此快速切入多类芯片赛道,以高调的姿态向世界宣告围绕挖掘数据红利转型的决心。

而英特尔的过去一年转型阶段性成绩,已经列在最新的2019财年财报之中。

▲英特尔2015-2019财年营收及净利润变化

▲英特尔2015-2019财年各业务营收占比变化

除了客户计算(CCG)仍挑着“以PC为中心”的大梁外,数据中心(DCG)、物联网(IOTG+Mobileye)、非易失性存储解决方案(NSG)以及可编程解决方案(PSG)均属于英特尔“以数据为中心”的业务范畴。

“以数据为中心”业务继续向营收占比超50%的目标迈进,除PSG营收较2018财年略有下降外,每个业务均实现两位数的增长。

其中数据中心业务(DCG)作为仅次于客户计算业务的营收来源,在总营收的占比持续提升。

在云服务提供商客户的强劲需求以及高性能第二代英特尔至强可扩展处理器的持续强劲推动下,数据中心业务Q4营收达72亿美元,同比增长19%,全年营收达234.81亿美元,同比增长约2%。

▲英特尔2015-2019财年数据中心业务(DCG)营收及毛利变化

▲英特尔数据中心AI多种计算架构芯片布局 二、CPU:至强三代AI进化,霸主地位受三方挑战

至强可扩展处理器是英特尔“以数据为中心”战略的基础。

尽管CPU在多数人眼中是个“头脑发达,四肢简单”的控制者,不擅长做AI处理,但英特尔正努力通过加固至强处理器的AI性能打破这一刻板印象。

时至今日,英特尔至强依然是全球AI推理的主流选择。据此前英特尔透露的数据,至强已经助力市场上80%-90%的AI推理。

2017年,英特尔在第一代至强可扩展处理器中首次建立AI加速能力。2019年推出的第二代至强,AI推理性能比一代提升30倍。将在2020年登场的第三代至强,AI训练性能则再提升60%。

AI似乎成了至强最大的筹码,英特尔执行副总裁孙纳颐(Navin Shenoy)曾在CES期间特意指出,至强是唯一内置AI的通用CPU。

司睿博也在财报电话会议中表示,客户对第二代至强英特尔至强可扩展处理器的需求非常强劲,专注于AI性能的Cascade Lake系列是英特尔增长最快的处理器,而其增长势头还将随着第三代至强可扩展处理器Cooper Lake的推出,在2020年上半年得到进一步推动。

虽说英特尔在数据中心CPU市场是不二的王者,拥有超过90%的市场份额,但英特尔不敢有丝毫的懈怠。

以AMD、IBM和Arm系为代表的追赶者正来势汹汹。

AMD可谓是2019年表现最佳的半导体股之一,涨幅翻倍,其最新发布的第二代7nm EPYC Rome CPU在制程、密度、功率、性能和价格方面均赢过了英特尔14nm CPU。

2019年Q3财季,英特尔DCG营收同比增长4%,服务器CPU销量下滑6%,不过平均售价(ASP)增长了9%。环比方面,DCG营收增长28%,销量增长20%,ASP增长7%,DCG营业利润率创下新纪录49%。

▲英特尔服务器CPU销量同比(YoY)和环比(QoQ)变化

▲AMD服务器CPU市场份额变化

IBM同样是不同忽视的竞争对手。

为了扭转在数据中心的颓势,IBM近几年一直试图通过创建围绕Power处理器的硬件和软件生态系统,拿下更多超大规模数据中心市场。

例如谷歌在2017年底推出专为AI和高性能计算(HPC)设计的服务器,由IBM Power9处理器驱动。其服务器在HPC领域已相当受认可,最新全球超算排行榜中,排名前两位的超算Summit和Sierra都采用了IBM Power9 CPU。

2019年以340亿美元收购红帽后不久,IBM迈出更激进的一步,宣布完全开源Power指令集,为获取更多中高端服务器市场争取机会。

谷歌已经在涉足Power处理器,今年1月14日,谷歌还宣布将在谷歌云推出IBM Power系统。

▲2019年11月更新:全球超算排行榜前五

Arm系服务器则试图在中低端市场撬开一个缺口。

此前AMD、三星、博通、NVIDIA、高通等半导体巨头都曾尝试研发Arm服务器处理器,但随后均不了了之。

不过过去两年,Arm服务器CPU阵营又喜添亚马逊和华为两员大将。随着云计算厂商对陆续转向自研芯片,Arm被视为实现CPU自主可控的优选架构,似乎有吞掉一小块服务器市场蛋糕的希望。

但云计算厂商的企业性质决定他们很难将自研服务器CPU对外销售,真正在内部部署的量级有多大也很难说,更像是云计算厂商握在手里用于以防万一和获得更大议价空间的“备胎”。

总体来看,接下来英特尔作为服务器CPU龙头的地位依然无可撼动,但AMD已成为摆在台面上的不稳定因素,英特尔能否守住自己的市场份额,下一步10nm服务器CPU的棋将至关重要。 三、GPU:红绿之争可能变为三原色互斗

2010年,英特尔将其Larrabee独立显卡项目从公司路线图中抹去,直到去年11月,英特尔首次展示其用于数据中心的GPGPU——Ponte Vecchio GPU。

Ponte Vecchio GPU为HPC建模和仿真以及AI训练而设计,计划在美国能源部Aurora超算中首次亮相。

Ponte Vecchio GPU将采用英特尔多种先进技术,包括其7nm制程工艺、Foveros 3D和EMIB封装技术、高带宽内存、Compute Express Link互连等。

自AMD在2006年收购ATI公司后,GPU市场就成为老大NVIDIA和老二AMD独秀的舞台。

NVIDIA一直以来以多种形式为GPU计算开拓新市场,它率先将服务器市场中使用GPU,并且最早收割深度学习加速计算的红利,凭借强大的CUDA生态横行AI和HPC领域,并且在AI训练领域明显处于优势地位。

为了增强在数据中心领域的竞争力,NVIDIA拟以69亿美元买下Mellanox的收购案正在审批阶段,目前已获得美国和欧洲监管机构的批准,接下来还要接受中国监管机构的考验。

AMD早先CPU业务被英特尔完虐时,主要就是靠GPU业务维系生计,它也是NVIDIA GPU最有力的竞争者。

2018年,AMD面向AI和HPC连发两款Vega架构的7nm GPU,Radeon Instinct MI60和MI50,并声称MI60是最快的双精度加速器,性能高达7.4 TFLOPS。

但AMD在AI和HPC领域始终难以与GPU抗衡,主要缺的还是软件,大多数GPU开发者已经习惯使用CUDA。而NVIDIA并没有将CUDA平台开放给AMD GPU使用,这使得AMD很难在数据中心AI市场扩大自己的地盘。

英特尔也意识到了构建统一软件的必要性,打造了横跨其旗下各种计算架构的统一编程模型oneAPI。


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