英特尔：AI参考套件在此，欢迎各位了解选购

共有34种设计方案可供选择，如何开启机器学习之旅任君考量。

为了引导技术人员和工程师们积极尝试自家AI加速硬件，英特尔公司已经整合出一系列软件参考套件，宣称能减少在其芯片之上部署机器学习系统所需要的时间和资源。

如大家所想，这34种开源参考套件能够解决各种常见的AI/机器学习工作负载，包括支持聊天机器人和他生成式AI大语言模型，以及处理对象检测、语音生成和财务风险预测等更为普遍的任务类型。

英特尔指出，他们与埃森哲合作开发的这些参考套件均包含必要的模型代码、训练数据、库、oneAPI组件以及面向英特尔硬件的具体实现指令。根据英特尔方面的介绍，这些参考套件还将根据社区的反馈意见定期保持更新。

但这里需要澄清一点：这些套件似乎均为纯软件。需要由客户提供（内置英特尔芯片的）硬件，再配合给定的套件在其上构建AI/机器学习应用程序。

英特尔当然也做好了战斗准备，手中掌握着大量可运行此类AI应用程序的加速器和GPU，包括Habana Gaudi 2训练处理器、Ponte Vecchio GPU以及内置在英特尔Sapphire Rapids至强Scalable处理器当中的高级矩阵扩展加速器。

尽管一直在围绕生成式AI开展大规模宣传，但英特尔的加速器似乎始终没能像英伟达的GPU那样受到公众的广泛关注和使用。而好消息是，英伟达家的GPU被大量用于训练那些规模恐怖、知名度极高、疯狂吞噬GPU资源的大语言模型（各大主要云服务商也在主动争夺英伟达资源，采购数以万计的GPU和加速器），因此一定会有很多客户无法以合理的价格和供应量获取英伟达产品，这样英特尔也就有了占领市场份额的机会空间。

根据技术外媒体The Next Platform的报道，英伟达的H100 PCIe卡（这甚至还不是英伟达家最顶级的GPU版本）在eBay上的竞价已经高达4万美元。

因此，只要英特尔能够降低在其加速器上部署AI工作负载的障碍，那这位x86技术巨头应该有能力说服客户接受他们的部件，特别是那些更昂贵的旗舰产品。

当然，采取这种曲线对抗策略的不只有英特尔一家。英伟达在GPU加速的软件开发与商业化方面已经取得了巨大成功。去年，英伟达CFO Colette Kress就明确强调了此类订阅软件收入，将对推动GPU芯片巨头实现万亿级别收入的重要意义。

AMD也在积极推出自己的AI GPU和加速器产品。今年6月，AMD方面详细介绍了Instinct MI300 APU与GPU，这些产品将在HPC和AI/机器学习领域同英伟达展开正面竞争。除了新款芯片之外，这家芯片制造商还宣布与Hugging Face建立战略合作伙伴关系，由后者负责开发用于构建机器学习应用程序的工具，并针对AMD的Instinct GPU、Alveo FPGA、以及Epyc与Ryzen CPU对目前几种主流AI模型做出优化。