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计算机服务器中所有CPU的99%使用英特尔

  计算机服务器中所有CPU的99%使用英特尔

  计算机服务器中所有CPU的99%使用英特尔

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   英特尔比除了50家美国公司之外的所有公司都大,这是因为有些东西叫做CPU。

  

   如果你在90年代或早期的吵闹,你看到电视广告。英特尔内部。几十年来,英特尔提供了大多数芯片,它们位于我们个人电脑的核心,包括台式机和笔记本电脑。这些芯片称为中央处理单元,简称CPU。他们处理大多数驱动我们的电脑的所有数字计算。

  

   他们还处理运行互联网服务(如Google搜索,Facebook,亚马逊和Twitter)的数百万计算机服务器中的大部分计算。而且英特尔也来主导这个市场。根据研究公司IDC的数据,它现在构建了计算机服务器中所有CPU的99%。当您使用互联网时,您使用英特尔。

  

   但芯片市场正在向新的方向转移。随着它的转变,英特尔正在重塑自己,努力保持在堆上。世界上最大的芯片制造商不知何故错过了从PC和智能手机的转变。其他芯片制造商在我们手机的核心提供大多数硅。但英特尔现在看到游戏也在互联网上改变。为了运行他们无数的在线服务 - 前所未有的大小和复杂性的操作,像Google,Facebook和Microsoft这样的互联网巨头需要的不仅仅是数百万台服务器中的CPU。他们正在使用各种各样的替代芯片来加速特定的技术,最引人注目的是新的人工智能。所以,英特尔正在重塑自己作为一家公司,可以构建这些芯片。

  

   去年夏天,英特尔支付了167亿美元收购Altera,一家名为FPGA的可编程芯片,帮助选择微软搜索引擎Bing中的搜索结果。这是英特尔历史上最大的收购。然后,本周早些时候,该公司同意收购Nervana公司,这是一家仅用于深度神经网络,AI服务的启动构建芯片,可通过分析大量数据来学习任务。在谷歌,Facebook和许多其他人,深层神经网络现在识别照片,识别口语,并从一种语言翻译到另一个任务 - 这就是为什么英特尔支付明显4.08亿美元Nervana。

  

   我们现在处于下一个巨大增长浪潮的悬崖, 英特尔副总裁Jason Waxman说, 这将是由人工智能驱动的。

  

   这些丰厚的购买显示了全球筹码游戏的变化有多快。随着微软探索FPGA作为加速搜索的一种方式,它训练深层神经网络与大规模农场的GPU,最初建立的渲染图像游戏和其他高度图形化软件的芯片。许多其他互联网公司也在做同样的事情。在谷歌,工程师已经远远地建立自己的替代芯片,被称为TPU。在GPU帮助训练神经网络以例如识别照片中的面部之后,Google的TPU帮助执行该神经网络,使其在现实世界中使用。

  

   这是一个极客首字母缩略词的攻击。 FPGA。 GPU。 TPU。当然,保持它一直是远不容易。但是趋势不难看出。世界正在转向互联网服务,这些互联网服务现在需要超越传统CPU的许多芯片。

  

   正如Microsoft副总裁Peter Lee所说,我们的互联网服务的发展速度比我们的CPU快。 CPU根据摩尔定律继续成熟,每两年左右就会更快,但这还不足以适应深度学习的兴起。也不能处理我们的在线服务的巨大增长。因此,我们需要可以处理 后CPU工作负载 的芯片,这是Lee的话,他负责监督一个名为NExT的新Microsoft Research操作。 越来越多,我们正在寻找更专业的硬件, 他说。

  

   重要的是,这么多首字母缩略词是混合的。我们在这个运动的开始,互联网公司探索了这么多的可能性,而且不清楚事情最终会如何。市场会确定一两个芯片?或者它会更多?那些会是什么?它告诉我们,英特尔不仅收购了Altera,而且也收购了Nervana。无论市场在哪里,它想要在那里。

  

  

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