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手持无人机“Manta S6”登场，拥有四个扩展模块和两项业界首创技术

发布于：2024-06-17 编辑：匿名来源：网络

近年来，高通、ARM等公司在移动芯片和物联网芯片方面的实力，让英特尔在移动互联网领域展开竞争时代面临夹击，加上NVIDIA的加入，英特尔一向引以为豪的后院也起火了。

随着GPU开始广泛应用于通用计算，NVIDIA的优势逐渐显现。

今年8月12日，英伟达公布最新财报，总营收14.28亿美元，同比增长24%，利润达到2.53亿美元，同比增长20%。

这对英特尔构成了相当大的威胁。

就在近期，两大芯片厂商的正面交锋十分激烈。

此前，英特尔在测试报告中指出，新推出的英特尔至强融核处理器系列比目前市面上的GPU处理器具有更高的计算能力。

不过，英伟达对这篇报道的内容并不认同，并写了一篇博客来反驳英特尔，并以其专为深度学习打造的新型计算系统DGX-1为例。

（图为英特尔报告声明）（图为DGX-1）NVIDIA强调，这款深度学习计算系统DGX-1是为了应对人工智能时代的到来而推出的，采用创新的NVIDIA Pascal支持的Tesla P加速器构建技术。

预装了多层应用软件，包括加速所有主要深度学习架构的库、NVIDIA DeepLearning SDK、DIGITS GPU 训练系统、驱动程序和 CUDA。

该系统包括容器创建和部署、系统更新以及云管理服务对应用程序存储机制的访问。

凭借在 Tesla GPU 上执行这些应用软件功能的优势，其速度比采用各种传统 GPU 加速解决方案的应用程序快达 12 倍。

为了强调Xeon Phi处理器的性能优势，英特尔在报告中强调了该产品与当今GPU处理器之间的性能差异。

报告指出，Xeon Phi处理器的训练速度比GPU快2.3倍。

Xeon Phi芯片在多个节点上的扩展路径为38%，最高可达128个节点，这是目前市场上的。

GPU做不到。

同时，由128个Xeon Phi处理器组成的系统比单个Xeon Phi处理器快50倍，这意味着Xeon Phi处理器的可扩展性优势显而易见。

不过，NVIDIA 强烈反驳了英特尔的说法，指出英特尔使用的是 18 个月前的数据，比较了四个 Maxwell GPU 和四个 Xeon Phi 处理器。

如果您使用最新的 Caffe AlexNet 数据，您会发现四个 Maxwell GPU 比四个 Xeon Phi 处理器快 30%。

站在产品变革的十字路口，英特尔已经被竞争对手逼到了墙角。

是继续“等待光明”，还是另辟蹊径，加速突破？而为NVIDIA带来名利双收的GPU产品又将如何改写科技行业的历史进程？芯片行业的两大巨头都面临着自己的历史时刻。

不管怎样，竞争激烈的GPU市场从来不平静。

推荐阅读：英特尔最新芯片Xeon Phi如何与Nvidia竞争？解读NVIDIA核心的雷达手势识别，让我们更加了解Project Soli。

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