当英特尔盯上GPU：4个月6次出手，从游戏到数据中心市场全面点燃梦晨发自凹非寺量子位|公众号

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从游戏、短视频到人工智能、工业仿真再到元宇宙，这些当下风口都离不开同一种芯片——
GPU 。
根据IDC数据， 2019年时我国AI市场每台服务器配置1-20个GPU ，加权计算平均每台AI服务器配置8.02个GPU加速卡。另外GPU在所有加速卡类型里市场份额占91.9% 。
这样的行业趋势下，除了GPU创业公司受资本热捧以外， CPU传统巨头英特尔也加速了在GPU上的布局。
今年以来，英特尔在GPU上的动作密度之高和力度之大不断刺激着业界的神经。
2月先是调整组织架构，正式成立加速计算系统与图形事业部（AXG）。
同时公布独立显卡Arc系列出货时间表，并放话今年要卖上400万张。

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到4月， AXG部门负责人RajaKoduri升任执行副总裁，随后成立新的图形实验室。
5月初收购芬兰老牌GPU技术供应商SiruInnovations ，吸收大批图形IP开发人才。

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紧接着，在5月中旬的2022英特尔On产业创新峰会上，一款面向数据中心的多用途GPU全新发布。
这款代号ArcticSound-M（简称ATS-M）的数据中心GPU已获得超过15款来自戴尔、Supermicro、思科、HPE、浪潮和新华三等合作伙伴的系统设计，让本就火爆的GPU市场竞争再次升级。

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英特尔CEO帕特基辛格对GPU业务寄予厚望，称图形和加速计算将成为英特尔未来的主要增长点，预计2022年带来超过10亿美元的营收。
如何做到？
英特尔GPU ，靠什么赢市场？
要回答这个问题，要从GPU本身的特点与时下行业趋势入手。
GPU与CPU相比更擅长并行计算，适合解决大规模加速、算力密集型问题，在万物数字化的浪潮中，大规模加速正是GPU行业火爆的关键。
横向看功能，图形计算（游戏、3D渲染）、数据处理（人工智能、工业仿真）、视频编码（直播、短视频）给GPU提出不同工作负载需求。
纵向看场景，云端、桌面PC、移动端手机、智能汽车、机器人和更多物联网设备对异构GPU的需求都在激增。
两个维度一交叉就产生大量细分需求，被不同产品分别占据，生态分散。
英特尔这次杀入GPU市场的思路很清晰，就是提供多用途融合的统一解决方案，通过降低异构开发成本、提升协作效率来重构生态。
芯片设计最核心的要看架构，英特尔于2020年架构日活动上首次公开了英特尔锐炬?Xe图形架构。
在Xe架构立项研发之初，英特尔就强调要在一种架构下实现4种微架构，同时面向集成显卡/入门级显卡、中端和发烧级显卡，数据中心GPU和超算GPU四个细分市场。

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以最新发布的ATS-M数据中心GPU为例，可以更具体地看出这些设计思路和技术特色如何为行业提供统一的解决方案。
ATS-M的定位是一款专注于智能视觉云场景的多用途数据中心GPU ，面向云游戏、媒体处理和传输、虚拟桌面基础设施和AI视觉推理四个场景。
英特尔预计智能视觉云市场规模到2026年将达到150亿美元。

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ATS-M提供150W功率和75W功率两种版本，分别应对峰值性能和高密度需求。
比如在云游戏上， 150W功率版可以更好运行3A大作，而75W版本通过一个平台满足跨智能手机和PC游戏的融合云游戏解决方案。