(左：英特尔副总裁、数据中心事业组总经理Diane Bryant，右：Naveen Rao)
2016年8月9日，英特尔忽然宣布全资收购Nervana System，收购价格在新闻稿中没有透露。当天大部分媒体在报道中提到的价格是3.5亿美元，而这一价格在第二天变成了4.08亿美元(根据Recode引援消息人士报道)。当时，Nervana全体员工只有48人。
此时距Nervana首次宣布要打造深度学习专用硬件已经过去了两年多的时间，在被英特尔收购后，这款Nervana深度学习专用芯片终于有了第一个名字——代号为“Lake Crest”，第一代产品预计将于2017年第一季度使用台积电28nm工艺进行流片测试，2017下半年开放给小部分用户使用。第二代芯片则会由英特尔自己的芯片制造生产线打造。
与此同时，英特尔还宣布将使用Nervana的技术打造一款代号为“Knights Crest”的加速器，配合英特尔的Xeon(至强)处理器使用。
此前，GPU凭借其并行计算能力一度在深度学习训练中大放异彩，不仅股价一路飙升，英伟达创始人黄仁勋(粉丝爱称“老黄”)还一再在各种场合diss摩尔定律，恐怕着实让称霸CPU多年的英特尔很是不爽。
除了一再买买买之外(收购Altera、Saffron、Movidius……)英特尔在人工智能领域一直相对低调。不过，也许收购Nervana成了砌成英特尔AI堡垒的最后一块重要砖头——就在收购Nervana的三个月后，英特尔首次公布了其人工智能的整体策略，预告了未来即将推出的一系列AI解决方案，同时在11月17日、11月30 日分别在旧金山和北京举行人工智能论坛(AI Day)，表达英特尔要从芯片到软件、从架构到饮用掀起一连串AI革命的决心。
而就在这个人工智能论坛上，我们终于第一次见到这款Nervana深度学习专用芯片的面纱，也就是本文第一段内提到内容(不容易啊，都两年半了)。
转过年来，在2017年3月25日，英特尔还宣布，公司上下要整合其AI力量，构建一个统一的部门：人工智能产品事业部(ArTIficial Intelligence Products Group)AIPG，由Nervana前CEO Naveen Rao负责，直接向英特尔CEO科再奇汇报。
这一人工智能产品事业部将包括Xeon、Xeon Phi、Nervana和Altera等四个部分，这个新部门将整合公司的资源，包括工程、实验室、软件等等，打造英特尔Nervana平台——既有包括Nervana云计算服务、数据库、又包括Nervana专用芯片。
加入英特尔短短6个月就空降成四部门总管，这位今年仅40出头的事业部总管在一向看中年龄与资历的英特尔集团中可谓是坐了火箭了一般，足以见得英特尔内部对于Nervana这一项目的看重之处。
今年，英特尔宣布这款芯片正式命名为“英特尔Nervana神经网络处理器”(Nervana Neural Network Processors，简称NNP)在今年10月17日和《财富》杂志的采访中，英特尔CEO科再奇表示，今年年底NNP就会正式和用户见面。与此同时他还透露，Facebook正在参与合作打造这款AI专用芯片，不过他们没有正式达成书面合作协议。
与此同时英特尔还表示，公司将暂时不会单独售卖这些芯片，而是以两类形式向用户开放服务：
1、以数据中心服务器(data center appliance)的形式售卖，里面包含了几个NNP和英特尔的其他CPU。
2、通过接入英特尔的Nervana云服务，获取计算能力。
不过无论如何，2017年里我们恐怕是很难见到了。
结语：英特尔的AI芯片之旅
回到我们最开始抛出的问题，英特尔这三年多的等待和3.5亿美元(或者4.08亿)的资金砸得到底亏不亏?
——可以说亏，也可以说不亏。
在GPU崛起的时代，英伟达在人工智能训练阶段大放异彩，市值动不动一年翻一倍，一年翻三倍，老黄还常年diss摩尔定律，老牌CPU霸主英特尔固然是不爽的。
然而，异构计算的主流已经不可逆转，失去计算优势的CPU在计算机中的调度器功能逐渐加重。英特尔虽然一直在靠自我研发+“买买买”弥补其在人工智能产品线上的差距，以更好地参与到急速增长的人工智能市场中来，但是集团内没有一个拳头产品可以撑起英特尔这么大的市场。
目前，Nervana芯片依旧存在以下挑战：
1、围绕GPU，英伟达已经建立了包括CUDA、cuDNN、TensorRT等在内的一系列丰富的软件生态系统，其通用性、广泛性、开发者友好性都使得它广受欢迎。
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