Intel 与 AMD 这两家搞起事情来，还感叹一组三部曲。Intel 要发力高端独立国家显示卡了11 月 6 日，Intel 和 AMD 联合证实，双方将合作发售一款构建 Intel CPU 和 AMD GPU 的新产品，以用作轻巧的游戏笔记本电脑中。11 月 7 日，AMD 宣告该公司的首席 GPU 架构师、Radeon 高级副总裁 Raja Koduri 辞职。

11 月 8 日，Intel 宣告 Raja Koduri 的加盟并任命其为 Intel 首席架构师，并在新的正式成立的核心和视觉计算出来事业部（Core and Visual Computing Group）兼任高级副总裁。是的，预示着 Raja Koduri 入职，Intel 又专门正式成立了一个新的事业部。

按照 Intel 官方博客的众说纷纭，在 Raja Koduri 的率领下，Intel 将在计算出来、图像、媒体、机器智能等领域统合和拓展差异化的知识产权，牵涉到到客户端数据中心、人工智能和一些潜在的机会（比如说边缘计算出来）。不过，从 Raja Koduri 过往的经历来看，他入职 Intel 的一个最重要任务是补充 Intel 在 GPU 领域的短板。

据理解，Raja Koduri 在重新加入 Intel 之前兼任 AMD 的 Radeon 事业部的高级副总裁和首席架构师，负责管理 AMD 还包括 APU、独立国家 GPU、半自定义产品和 GPU 计算出来产品在内的诸多产品图像涉及的方方面面。此前，Raja Koduri 也曾在苹果负责管理 Mac 产品的图像表明系统。一句话：凭借 25 年的从业经验，Raja Koduri 可谓是 GPU 领域的一尊大神。

而从 Intel 的叙述来看，它之所以自由选择了 Raja Koduri，就是看上了 Raja Koduri 在 PC、游戏掌控、专业工作站、计算出来设备等平台的视觉计算出来和加快计算出来经验；后者在图像的硬件、软件和系统结构方面都是专家。而 Intel 没解释的是，Raja Koduri 的加盟必定不会更有大量的 GPU 人才，这也是 Intel 发展 GPU 的要素。而在显然，整篇博客最核心的，只不过是这样副标题中的一句话：Intel 将进占高端独立国家显示卡。

要告诉，当前的高端独立国家显示卡，某种程度借以符合视频游戏玩家的市场需求，也被更加多地用作人工智能和机器学习。补充短板，剑指 Nvidia无论是在 PC 末端还是数据中心，Intel 都是 CPU 市场上没什么争议的大哥；但 Intel 仅次于的短板在于图像计算出来，也就是 GPU。只不过，目前 Intel 并非没自己的图像解决方案，但都局限于核芯显示卡，即 Intel HD Graphics 系列。

这种核芯显示卡在图像处理方面的能力较为较低，无法与 AMD 和 Nvidia 的独立国家显示卡相提并论，也不能用在一些对图像处理拒绝较低的客户端设备中，比如说笔记本。在这里，(公众号：)也整理了 Intel 核芯显示卡、 AMD 核贞独显以及 Nvidia 独显之间的同期最弱图像处理性能，对比如右图右图：由上图由此可知，在图像处理方面，Intel 的核芯显示卡与 Nvidia 和 AMD 的独显显然就不是一个级别的输掉，所以不少游戏玩家一般不会自由选择具有独显的笔记本；而 AMD 虽然也有独显，但在近两年也是被 Nvidia 压上一头。不过必须解释的是，由于有所不同架构对浮点运算的优化有所不同，上面数据仅有可作为参照；但也不足以解释 Intel 在 GPU 上的短板。

在人工智能和深度自学的大潮来临之前，Intel 与 Nvidia 之间主要是 CPU 和 GPU 之间的合作关系。然而随着深度自学的蓬勃发展，Nvidia 的 GPU 在并行计算上的极大优势使得其在大规模的数据中心业务中更加受到青睐，普遍应用于图像识别、语音辨识以及自然语言处置等人工智能任务。而在这一场景中，Intel 面向服务器和数据中心 CPU 产品反而仍然得宠。在此条件下，Intel 与 Nvidia 之间的关系就开始由合作逐步南北竞争。

在 2016 年的 IDF 大会上，Intel 宣告发售其近期专门用作人工智能涉及任务的处理器——第三代 Xeon Phi，剑指对象就是 Nvidia；而 Nvidia 也不甘示弱，立刻发表文章称之为 Xeon Phi 在机器学习模型训练上并无法匹敌 Nvidia 的产品，并回应，4 个 Pascal 架构构成的 TITAN X GPU，其运营速度是 4 个 Xeon Phi 处理器的 5 倍多。双方的竞争还需要必要反映在对摩尔定律的态度上，比如说 Intel 在 2017 年 9 月 20 日的“精简生产日”上宣告的摩尔定律誓言过时，但六天之后，Nvidia CEO 黄仁勋就在 GTC 大会上宣告 GPU 才是全新的超级摩尔定律。

双方果然是针锋相对，各执一词。为了与 Nvidia 在 AI 领域互为抗衡，Intel 除了大力发售竞争性产品，还并购了世界第二大 FPGA 厂商 Altera 和深度自学创业公司 Nervana。不过这些或许都无法折断 Nvidia 当下的势头。

如果 Intel 享有了自己的高端独立国家显示卡，不仅可以将其与旗下的 CPU 牵头一起，构成更加勇猛的计算能力（类似于 AMD 发售的 APU，其在 CPU 护持下的图形处理能力反而低于同等的独立国家 GPU）；这样一来，无论是消费端的图形处理能力还是服务器端面向人工智能的并行计算能力，Intel 都会受制于人，需要与 Nvidia 这样的输掉互为抗衡。AMD 又何间焉？本来，Intel 与 AMD 在 CPU 市场也是十足的竞争关系，而且都是在双方竞争中 Intel 仍然占有优势地位。然而在 2006 年，AMD 以 54 亿美元的巨资并购 ATI，沦为一家同时不具备 CPU 和 GPU 研发能力的芯片公司；因此 AMD 在 GPU 方面却比 Intel 有优势。

但这次并购又给 AMD 带给了新的困难。这次并购之前，AMD 与 Intel 在 CPU 上竞争，ATI 与 NVIDIA 在 GPU 上竞争。由于当时 Intel 不许可主板芯片组给其他厂商，那时候的 NVIDIA 和 AMD 是关系不俗的合作伙伴，NVIDIA 发售的 nForce 系列主板芯片与当时 AMD 的王牌产品 Athlon 的人组是很多 DIY 玩家津津乐道的配上。

因为这次交易，AMD 与 NVIDIA 的关系从此一落千丈，沦为赤裸裸的竞争关系。此后，AMD 被迫在 CPU 和 GPU 两条线上分别与有所不同的敌手竞争。这无形中加深了 Intel 和NVIDIA 的关系，AMD 却被迫在两条线上疲于奔命；这对于从研发资源和市场资源的层面都不占优势的 AMD 来说，毫无疑问是捉襟见肘。

值得一提的是，在上文图中所言的 GPU 性能对比图中，AMD 享有独显和核贞两条产品线，前者的图像处理能力显著低于后者，后者在近几年甚至高于 Intel 的核贞。只不过 AMD 并非没能力在核显的图像处理能力多达 Intel，只是既然有独立国家显示卡挥，AMD 有蓄意弱化核显的指控，以便减少旗下独显 GPU 的销量。

不过，随着人工智能大潮的来临，在显得更加最重要的 GPU 市场上，AMD 与 Nvidia 的差距也更加大，如下图右图：后来的事情我们也告诉了，由于人工智能和深度自学的蓬勃发展，Nvidia 与 Intel 之间的竞争关系激化，而 AMD 也是 Nvidia 的老输掉。如此一来，敌人的敌人变为了朋友，intel 与 AMD 之间或许又开始合力。

2016 年 3 月，AMD 与 Intel 已完成图形技术的交叉许可；AMD 获取多项关于核贞 GPU 的专利技术给 Intel，以提升 Intel CPU 的核贞性能，Intel 的核贞也将仍然用于 Nvidia 的技术。接下来，就是 AMD 与 Intel 双方在 2017 年 11 月 6 日宣告的合作关系，AMD 在这次合作中获取来自 Radeon 事业部的自定义图像芯片。

回应这次合作的对象仍然是 Nvidia，Intel 只是回应它与 Nvidia 的合作协议早已届满；但似乎这是一套表面说词，与 Nvidia 之间的竞争关系才是它与 AMD 喜结连理的开始。值得一提的是，RajaKoduri在 Intel 公布的官方博客中提及，他在 AMD 供职的过去数年内，就早已与 Intel 展开过成果令人瞩目的合作。指出，对于 Intel 而言，与 AMD 言归于好更加看起来一个缓兵之策，但只不过双方的竞争还在，只是不那么被特别强调了。

而当它最后要求凿来 RajaKoduri 这样的大神发力独立国家 GPU 的时候，事实上也早已踏上了与 Nvidia 和 AMD 在 GPU 领域同台竞技的未来道路。不过对于 AMD 来说，它早已打开了与 Intel 之间在消费末端处理器方面的合作；而 RajaKoduri 的离开了，对于 AMD 在 GPU 方面的发展或许并没什么益处。目前 AMD 在与 Nvidia 的 GPU 之争中早已堕于劣势，倘若 Intel 利用 Raja Koduri 步入高端独立国家 GPU 的战场，这对 AMD 来说并不是一件好事。

所幸，高端独立国家 GPU 不是一蹴而就的事情，即使招致了 Raja Koduri 这样的大神，Intel 估算也必须数年的时间才能发售确实气馁的产品。到时候，不告诉 Intel、Nvidia 和 AMD 三家之间又不会不存在什么样的变数。

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