前段时间英伟达对英特尔的深度学习芯片比较基准的质疑（参见《芯片之争：英伟达质疑英特尔深度学习芯片比较结果》）今日英特尔做出了回应。
英特尔执行副总裁和数据中心事业部总经理 Diane M. Bryant（左）在 2016 英特尔开发者论坛（IDF 2016）上与 AT&T 技术与运营事业部总裁及首席战略官 John Donovan 对话。在她的主题演讲中，Bryant 和 Donovan 谈到了英特尔和 AT&T 在 5G 未来上的规划。
科技界的唇枪舌战向来从不曾真正停止过。图形芯片制造商英伟达一直在宣讲自己已经在数据中心领域取得了重大的进展——通过使用其 GP-GPU（通用计算图形处理器）的计算方法将图形芯片应用到深度学习神经网络等人工智能应用的处理中。
但英特尔集团副总裁和数据中心解决方案事业部总经理 Jason Waxman 今天发表了一篇博客文章称英特尔的 Xeon 芯片才是人工智能服务器市场的主宰——占据了人工智能硬件市场的 97%。
Waxman 写道：「尽管在 GPU 对机器学习的价值上人们已经有了很多讨论，但事实上使用 GPU 的用于机器学习的服务器还不到总份额的 3%。」
然而他也承诺继续保持对前沿技术的研发，因为竞争对手都在质疑英特尔是否在推动人工智能上做得足够多，能不能满足自动驾驶汽车这样的技术的需求。
「为了促进这个我们真的确实需要做出进步的开放社区，英特尔正处在为我们带来硬件和架构的领先位置上。」华盛顿大学计算机科学和工程教授 Pedro Domingos 在一份声明中说。
「我们的行业需要突破性的计算能力——可扩展的和开放的计算能力——以实现跨广泛的开发社区的创新。」Waxman 说，「在上周的英特尔开发者论坛（IDF）上，我们让世界看到了我们将如何提供行业领先的人工智能平台的规划。」（参考机器之心的报道《软硬兼施：英特尔开发者论坛上都谈到了哪些机器学习？》）
在今年早些时候英伟达发布专注于人工智能应用的一款 150 亿个晶体管的芯片的时候，英特尔也披露了自己的下一代 Xeon Phi（代号 Knights Mill）作为回应，该公司表示这款专注于人工智能的芯片将于明年推出。英特尔当时还表示它还正在收购 Nervana Systems 以强化自己的人才储备。（注：据 Recode 援引消息人士的说法，此次交易金额大约在 4.08 亿美元左右，详情参看机器之心的深度报道《深度学习芯片大战愈演愈烈，英特尔为何斥巨资收购创业公司Nervana？》。）
Waxman 说：「今天的人工智能还是新生事物，但我们相信人工智能带给世界的清晰价值和基于将使其可以在未来的数据中心大显神威。英特尔的领导地位将会是拓展人工智能应用范围的创新的至关重要的催化剂。尽管在 GPU 对机器学习的价值上人们已经有了很多讨论，但事实上使用 GPU 的用于机器学习的服务器还不到总份额的 3%。」
Waxman 还谈及了英伟达对英特尔关于人工智能评价基准的质疑。
他补充说：「我们完全可以理解为什么这样的数据，再加上英特尔成功给市场带来新的先进技术的历史和进来可观的投资，会让我们的竞争对手感到担忧。但是公开争论性能基准是浪费时间。英特尔的做法是将性能指标基于该指标公布时最新的公开可用的信息，而且我们认同我们的数据。」
另外，Waxman 还补充说：「随着数据集规模的不断扩大，英特尔的优势将会闪耀夺目。我们行业的范围、规模和速度都在强调广泛开放地获取人工智能创新的重要性。而且业界明显也认同这一点。就像百度的王劲（现任百度高级副总裁、百度技术战略委员会主席、自动驾驶事业部总经理）说的：『英特尔 Xeon Phi 不断增加的内存大小为我们提供了更轻松的训练我们的模型的有效方式。』」
英伟达目前还未对英特尔做出的回应做出回应。
