本文摘要：近年来，高通、ARM等企业在移动芯片、物联网芯片方面的强势，让英特尔在移动互联网时代面对夹攻，而NVIDIA（英伟达）的重新加入，让英特尔仍然引以为傲的后院也起了火。随着GPU开始在标准化计算出来领域获得广泛应用，NVIDIA（英伟达）的优势正在渐渐显现出来。今年8月12日，NVIDIA发布了近期的财报，总收入14.28亿美元，同比快速增长24%，而利润超过了2.53亿美元，同比快速增长873%。这给英特尔带给了极大的威胁。

近年来，高通、ARM等企业在移动芯片、物联网芯片方面的强势，让英特尔在移动互联网时代面对夹攻，而NVIDIA（英伟达）的重新加入，让英特尔仍然引以为傲的后院也起了火。随着GPU开始在标准化计算出来领域获得广泛应用，NVIDIA（英伟达）的优势正在渐渐显现出来。今年8月12日，NVIDIA发布了近期的财报，总收入14.28亿美元，同比快速增长24%，而利润超过了2.53亿美元，同比快速增长873%。这给英特尔带给了极大的威胁。

而就在最近，这两大芯片厂商的正面交锋就在白热化首演着。此前，英特尔在测试报告中认为，新的发售的Intel Xeon Phi处理器系列，其运算能力低于目前市面上GPU处理器。

不过，针对此份报告内容，NVIDIA不以为然，并以旗下新款专为深度自学打造出的运算系统DGX-1为事例，编写一篇博客来反攻Intel。（图为英特尔报告声明）（图为DGX-1）NVIDIA特别强调，这款深度自学运算系统DGX-1是为了号召人工智能时代的来临而发售的，使用创意NVIDIA Pascal技术提供支援的Tesla P100加速器打造出，并已预先加装多层次应用软体，其中包括可加快所有主要深度自学架构的程式库、NVIDIA DeepLearning SDK、DIGITS GPU训练系统、驱动程式及CUDA。

该系统包括容器创建和部署、系统改版及应用程式储存机制的云端管理服务读取。由于不具备在Tesla GPU上继续执行这些应用软体功能等优势，将其与各类旧版GPU加快解决方案的应用程式的速度比起，速度最少可快上12倍。英特尔为了特别强调Xeon Phi处理器的性能优势，在报告中特别强调该产品与现今GPU处理器性能的差异。报告中认为，Xeon Phi处理器的训练速度比GPU慢了2.3倍、Xeon Phi晶片在多个节点的拓展路为38%，且最少平均一百二十八个节点，这是目前市面上的GPU无法做到的。

同时，由一百二十八个Xeon Phi处理器构成的系统要比单个Xeon Phi处理器慢50倍，意旨Xeon Phi处理器的扩展性优势显著。然而，针对英特尔的众说纷纭，NVIDIA明确提出了反感的驳斥，并认为英特尔用于的是18个月前的数据，较为的是四个Maxwell GPU和四个Xeon Phi处理器。如果用于改版的Caffe AlexNet数据，就不会找到四个Maxwell GPU比四个Xeon Phi处理器的速度快30%。车站在产品变革的十字路口，英特尔早已被各路竞争对手逼入绝境。

是之后“等灯”，还是辟方向，加快突破？而让NVIDIA名利双收的GPU产品，将怎样重写科技行业的历史进程？芯片产业的两大巨头，都面对着属于自己的历史时刻。而不管怎样，竞争白热化的GPU市场，根本都不是风平浪静。引荐读者：英特尔近期芯片Xeon Phi究竟凭什么来对付英伟达？理解英伟达芯的雷达手势辨识，我们对Project Soli有了更好理解原创文章，予以许可禁令刊登。

下文闻刊登须知。

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