北京时间 12 月 16 日，英特尔收购 Habana Labs 的传闻被敲定，此次收购仍延续着英特尔「大手大脚」的作风——20 亿美元，重金投掷。

Habana Labs 成立于 2016 年，成立时间虽短，但却「后生可畏」，它是目前在人工智能芯片领域实现量产的为数不多的创业公司，目前以推出针对 AI 和机器学习工作负载的硅产品：Gaudi AI Training Processor 和 Goya AI Inference Processor。

20 亿美元背后，是在市场如英伟达、AMD、高通等企业的「群狼环伺」下，英特尔在 AI 技术大本营的精心布局，这些完整的、广泛适用的软硬件技术生态，终将为英特尔稳固并开拓更多市场。

12 月初，外媒报道芯片制造商英特尔正洽谈收购以色列 AI 芯片制造商 Habana Labs 事宜，传闻很快得到印证，北京时间 12 月 16 日，英特尔表示以约 20 亿美元收购 Habana Labs。

这将是英特尔在以色列仅次于 Mobileye 第二大收购。

英特尔预计，2024 年 AI 芯片市场规模将超过 250 亿美元，在一份声明中，英特尔宣称，这次交易将强化英特尔的人工智能解决方案，进一步推动公司在新生的、快速增长的 AI 芯片市场的份额。

英特尔表示，收购后 Habana Labs 仍将是一个独立的业务部门，继续由其目前的管理团队领导，向英特尔的数据平台集团汇报，Habana Labs 董事长阿维格多. 威伦茨 (Avidor Willenz) 已同意担任该业务部门以及英特尔的高级顾问，公司总部继续设在以色列。

据悉，Habana Labs 由 3D 传感器创业公司 PrimeSense 两位前高管于 2016 年创立，PrimeSence 于 2013 年被苹果以 3.6 亿美元收购。公司致力于提高人工智能芯片的处理性能并降低成本和功耗，其开发的人工智能芯片主要用于深度神经网络训练等特定需求。

20 亿美元被收购Habana Labs「做对」了什么？
未被收购前，Habana Labs 与英特尔已有一段渊源。

2018 年 11 月，Habana Labs 获得由英特尔投资部门领投的 7500 万美元 B 轮融资，截至收购前，Habana Labs 总计融资约 1.2 亿美元，

Habana Labs 成立于 2016 年，是一家为数据中心提供可编程深度学习加速器的厂商，总部位于以色列，在波兰格但斯克设有研发中心，根据官方信息，其在以色列、波兰、美国加州圣何塞、 北京共有约 150 名员工。

在业务上，Habana 提供两种针对 AI 和机器学习工作负载的硅产品：Gaudi AI Training Processor 和 Goya AI Inference Processor。

据悉，Gaudi 是 Habana 用于加速训练的微体系结构。运用 TSMC 16 纳米工艺设计，该芯片将八个 TCP 与 GEMM 引擎集成在一个集群中。由于 Gaudi 是根据 Goya 设计的，因此 Habana 确实设法植入了一些新功能。就支持的数据类型而言，随着行业将 bfloat16 作为训练的首选数据类型，Habana 在 Gaudi 中增加了对其的支持。Habana 说，在 TPC 和 GEMM 引擎中，它添加了 ISA 的一些新功能和硬件功能，以帮助加速某些较新的算法。

Habana 提供两种尺寸的 HL-2000 Gaudi 芯片：OCP 加速器模块和标准 PCIe 卡。两种尺寸都包含 32 GiB 的 HBM2 存储器，总带宽为 1 TB / s。

Guadi 将与英特尔的 Nervana Neural Net L-1000（代号 Spring Crest）一起使用，后者针对图像识别进行了优化，并且其架构与其他芯片不同，因为它缺乏标准的缓存层次结构和片上内存由软件直接管理。（英特尔先前声称 NNP-T 的 24 个计算群集，32GB 的 HBM2 堆栈和本地 SRAM 的 AI 培训性能是同类显卡的 10 倍。）

Goya 是 Habana 的微体系结构，用于加速推理。Goya 采用台积电（TSMC）16 纳米工艺制造，而这个产品实际上是 Gaudi 的简化版本。芯片的两个主要组件是 TPC（Tensor Processor Core：张量处理器内核）和 GEMM（通用矩阵乘法：general matrix multiply）引擎。TPC 是该公司基于 VLIW SIMD 的 CPU / DSP 设计。这些内核基于自定义的 VLIW ISA，该功能具有专门的 AI SIMD 矢量指令。

Habana 试水 TPC 的目的之一就是提高灵活性。这些内核是完全可编程的，它们可以实现任何必要的 AI 功能，并且支持包括 8 位，16 位和 32 位整数和浮点运算在内的整个混合精度数据类型。完整的 Goya 芯片具有一个集群中的八个 TPC。该芯片与 TPC 集群一起集成了强大的 GEMM（通用矩阵乘法）引擎，此外，TPC 没有本地缓存，它们具有本地暂存器块以及 GEMM 引擎和 TPC 共享的大型共享内存。

Goya 推理芯片 HL-1000 被封装在 PCIe Gen 4 加速卡中。提供了两个 SKU、所提供的冷却类型有被动和主动、卡存储容量之间的差异在 4 到 16 GiB 之间。Habana 说，卡的最大 TDP 为 200 W，但我们可以预期典型功耗通常仅为该值的一半。

Goya 将补充英特尔内部代号为 Springhill 的 Nervana NNP-I，该处理器基于 10 纳米 Ice Lake 处理器，将使其能够以最少的能耗应对高工作量。

人工智能推理处理器已实现商用，它在吞吐量和延迟方面都比 Nvidia 芯片提供多达 3 倍的 AI 推理性能。随着人工智能工作负载的不断增加，对计算、内存和连接的要求也越来越高。Goya 将补充英特尔内部代号为 Springhill 的 Nervana NNP-I，该处理器基于 10 纳米 Ice Lake 处理器，将使其能够以最少的能耗应对高工作量。

据了解，目前，Gaudi HL-2000 训练芯片正在提供样品，Goya HL-1000 推理芯片已经交付了将近一年，Habana 已经在着手开发其下一代推理和训练芯片，该芯片将转移到 7 纳米工艺进行。

Gaudi 训练产品和 Goya 推理产品可以提供一个丰富的、易于编程的开发环境，帮助英特尔部署差异化解决方案。

在软件方面，Habana 提供了一个开发和执行环境 SynapseAI，该环境具有库和 JIT 编译器，旨在帮助客户将解决方案部署为 AI 工作负载，值得一提的是，它支持所有标准的 AI 和机器学习框架（例如 Google 的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch），以及由 Microsoft，IBM，华为，高通，AMD，Arm 等倡导的 Open Neural Network Exchange 格式。

Habana Labs 虽然创立仅 3 年时间，但确实是目前在生产型人工智能芯片领域实现量产的创业公司。英特尔收购 Habana Labs，显然是看中了其在人工智能计算市场的巨大潜力，Habana 的过硬的软硬件实力也让这次收购变得顺理成章。

英特尔数据平台事业部执行副总裁兼总经理孙纳颐（Navin Shenoy）认为：「此次收购推进了我们的人工智能战略，具体来说，通过高性能训练处理器系列产品和基于标准的编程环境，Habana Labs 大大增强了我们数据中心人工智能产品实力，以应对不断变化的人工智能行业。

群雄逐鹿Habana 能否为英特尔攻下芯片一城

此次收购 Habana，并不是英特尔第一次「大手大脚」花钱，过去的几年里，英特尔在芯片领域布局不断。

英特尔收购 Habana 是在 2016 年 9 月收购了总部位于圣马特奥的 Movidius（设计用于计算机视觉的专用低功耗处理器芯片）之后。英特尔 于 2015 年收购了现场可编程门阵列（FPGA）制造商 Altera，一年后收购 Nervana 填写了其硬件平台产品，并为新一代 AI 加速器芯片组奠定了基础。8 月，英特尔抢购了 Vertex.ai，这是一家开发平台无关的 AI 模型套件的初创公司。

2015 年 6 月，英特尔以 167 亿美元收购可编程芯片厂商 Altera，这笔交易成为当时英特尔历史上金额最大的一笔收购，被视为英特尔加速摆脱 PC 业务依赖的重要标志。Altera 在 FPGA 技术领域处于领先地位，这种技术在海量运算中具备独特价值，基于 FPGA 的云计算性能可以比处理器高出 10 到 100 倍。在完成对 Altera 的收购后，英特尔在 FPGA 技术方面的研发投入也大幅增加，正式将 FPGA 芯片纳入自身产品线。

2016 年 8 月，英特尔又以 4.08 亿美元的价格收购了深度学习技术初创公司 Nervana。Nervana 创立于 2014 年，主攻半导体，软件和 AI 深度学习技术。收购之后，英特尔利用 Nervana 在软件、云计算服务和硬件等方面的优势，提升自身在人工智能计算任务方面的处理能力。这也是英特尔在人工智能时代面对英伟达等竞争对手的重要动作。

仅仅一个月后，2016 年 9 月，英特尔宣布收购计算机视觉处理初创公司 Movidius。Movidius 成立于 2006 年，早期集中于 3D 电影业务，后期开始涉足 3D 渲染芯片的开发，曾被《麻省理工科技评论》评为 2016 年「50 大创新公司」之一。

Movidius 拥有低功耗、高表现力的杀手级产品「Myriad」系列视觉处理器，也是大疆无人机的芯片供应商。在被英特尔收购前，谷歌、联想、三星等科技巨头都曾向 Movidius 抛出过橄榄枝，最终英特尔将 Movidius 收入囊中。

2018 年 8 月，英特尔又一次收购深度学习技术领域的初创公司 Vertex.ai。Vertex.ai 是一家开发深度学习编译工具及配套技术的西雅图公司，收购完成后，Vertex.ai 的 7 人团队加入了英特尔 AI 产品集团的 Movidius 团队，推进边缘计算的灵活深度学习等相关研究工作。

频繁布局背后，是英特尔想要在快速增长且变量大的芯片市场中站稳脚跟的野心。根据预测，2019 年英特尔由人工智能业务带动的收入将超过 35 亿美元，同比增长 20% 以上；到 2024 年，这一市场规模将超过 250 亿美元。

英特尔目前的战略是以数据为中心，AI 作为其中非常关键的一部分，英特尔已拥有从 CPU、GPU、FPGA 到 ASIC 的 AI 芯片，在各个领域收编并发展先进的人工智能技术，将其组合成完整的、广泛适用的软硬件技术生态，最终构成英特尔数据中心 AI 技术大本营，为英特尔稳固并开拓更多市场。

正如英特尔副总裁兼架构总经理 Gadi Singer 所言：「人工智能硬件是一个价值数十亿美元的商机。我们会投资几个产品线，因为该领域的需求非常广泛。其中一些产品（比如加速器等）将侧重于节能，这是这些产品独有的特点。因此，投资这个领域可以让我们的投资组合相辅相成。」

除了行业潜力和本身业务线原因，芯片市场的竞争程度也不可小觑。英伟达（Nvidia）、高通、迈威尔（Marvell）和 AMD 等公司带来的竞争日益加剧；Hailo 科技公司、Graphcore、Wave Computing、Esperanto 和 Quadric 等创业公司也加入了这场角逐，甚至连亚马逊也有可能威胁到英特尔的收益，因此，英特尔必须在该领域加足马力，逐一高下。

收购 Nervana 三年后，今年 11 月，英特尔推出了首款云端 AI 专用芯片 Nervana 神经网络处理器（NNP）系列产品，旨在加速深度学习框架的性能，但是 NNP-I 的量产仍然任重道远，在业界人士看来，这次收购 Habana 也变相佐证此前收购 Nervana 结构不尽如人意。

2017 年，英特尔曾以 153 亿美金收购以色列自动驾驶技术公司 Mobileye，并凭此成为车载人工智能市场的主要玩家。此次收购 Habana Labs，英特尔也怀着同样的愿景，希望增强其在数据中心市场的竞争力，然而 Habana 能否带着英特尔 AI 技术大本营冲出重围，在 AI 芯片领域分得一杯羹，仍未可知，不过此次收购也不失为是一种减少潜在竞争对手的策略。