本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合

为了未来，英特尔做出取舍。

英特尔已正式开始停用其 Ponte Vecchio HPC GPU 的过程。据 ServeTheHome 称，英特尔在首次发布两年后就开始退役这些GPU，因为该公司期待推出 Ponte Vecchio 的继任者 Falcon Shores，以及 Gaudi 2 和 Gaudi 3 AI加速器。

英特尔尚未完全停用Ponte Vecchio，但不再优先考虑Ponte Vecchio的销售。更具体地说，英特尔仍将生产 Ponte Vecchio GPU，但仅针对现有客户。这意味着，如果新客户想购买英特尔最新的GPU硬件，他们将不走运，并将被迫寻找AMD和Nvidia的替代品。

英特尔决定开始停产Ponte Vecchio是有道理的，随着当前的人工智能热潮，HPC 和 AI 市场目前竞争异常激烈。英特尔的Ponte Vecchio实际上是上一代架构，这要归功于 AMD 推出的更新的 MI300 和 Nvidia 推出的 B200 Blackwell。因此，当客户可以从竞争对手那里获得更新、更好的硬件时，他们没有太多动力购买英特尔当前较差的 GPU 硬件。

Ponte Vecchio 最初于 2022 年推出，它是英特尔迄今为止生产的最大 GPU。该架构本身拥有超过 1000 亿个晶体管，并在5个不同的工艺节点上制造。根据配置的不同，一个 Ponte Vecchio GPU 可能有多达 8 个GPU图块，以及 4 个基于英特尔 Xe HPC 架构的 HBMe2 堆栈——与英特尔在其消费级 Arc Alchemist GPU 中使用的普通 Xe 架构相比，这更强大。

还值得注意的是，Ponte Vecchio最大的展示并没有让任何人大吃一惊：Aurora超级计算机的性能不如AMD的Frontier超级计算机，而且功耗更高。根据最新的 Top500 数据，Aurora 以 1,012 petaflops 和 38,698 kW 的功率位居第二，而较旧的 Frontier 的功率为 1,206 petaflops 和 22,786 kW。在某些工作负载（混合精度）中，Aurora 表现更好，但它应该达到 2 exaflops（2,000 petaflops）——所以它缩短了一半。

尽管其尺寸令人印象深刻，但与 AMD 更新的 MI300 和 Nvidia 的B200 APU/GPU 相比，Ponte Vecchio 现在已经过时了。像往常一样，英特尔在以 Falcon Shores 的形式交付其 MI300/B200 竞争对手方面已经非常晚了。这种新架构原定于 2024 年首次亮相，混合了 CPU 和 GPU 内核，以与 AMD 的 MI300 APU（也拥有 CPU 和 GPU 内核）和 Nvidia 的 Grace Hopper 超级芯片竞争，但英特尔被迫将 Falcon Shores 推迟到 2025 年，并将其限制为仅 GPU 风格的芯片。

在Falcon Shores到来之前开始Ponte Vecchio的退役过程将使英特尔有更多的资源专注于Falcon Shores，并在首次亮相后加速其生产。这应该有助于英特尔赶上AMD和Nvidia，但由于AMD和Nvidia也在构建下一代HPC硬件，因此它仍将落后于开发曲线。

过去一年多里，人工智能（AI）、高性能计算（HPC）市场需求在迅速增长，以ChatGPT为首的人工智能工具在全球范围内掀起了一股热潮，市场对高性能数据中心GPU的需求大幅度提升，也让英伟达的营收实现了快速增长，同时股价飙升，成为了业界最耀眼的明星。

据相关媒体报道，有分析师对2024年人工智能（AI）GPU市场的销售进行了预测，表示英伟达将继续主导该市场，销售额将达到400亿美元（约合人民币2898.76亿元）。作为对比，竞争对手AMD和英特尔的销售额分别为35亿美元（约合人民币253.64亿元）和5亿美元（约合人民币36.23亿元）。

从该数据可以看到英伟达在业界的影响力，在用于人工智能GPU的销售上远远超过了竞争对手，刚刚推出的Blackwell架构GPU再次巩固了其自身在人工智能市场的主导地位。这样巨大的差距或许超过了不少人的想象，某程度上参与人工智能竞赛的公司之间的距离可能越拉越大。

虽然AMD的同类产品性能不俗，近期Instinct MI300系列在销售上也很给力，且35亿美元甚至高于内部最初20亿美元的预期，但是比起英伟达还差很多。AMD近期已经做了大量的工作，包括软件方面，比如频繁地更新ROCm，只是看起来还远远不够。至于英特尔的差距就更大了，近期推出Gaudi 3加速器在销售上也低于市场的预期，这也是其2024年第一季度财报公布后股价下跌的原因之一。

人工智能市场未来前景广阔，尽管英伟达占据了主导地位，但是其他芯片公司仍然表现得很乐观，希望能从中分得一杯羹。不过AMD和英特尔要想在人工智能GPU领域赶上英伟达，还有太多的工作需要完成。

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