2020-03-02
14:00:11
来源: 半导体行业观察
14:00:11
来源: 半导体行业观察
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果不其然，Nervana终于被Intel彻底关掉了
[1]
，虽早已在预料之中，但也不胜唏嘘。
我见过Nervana未曾发布的产品，在当年诸多AI芯片逐鹿之初也算是一条好汉。
然而，Nervana的倒掉，除了技术原因之外，团队的组成和Intel组织架构也是重要的内在因素。
“起个大早，赶个晚集”，算是对Intel之前4年AI芯片战略的一个总结，我以为。
我不看好Nervana很多人都知道，也在2019年中预言了Intel收购Habana的大致剧本，在此分享一下对这个未来或许会成为AI芯片历史上重要事件的思考，作为case study供大家参考。
以下仅为作者个人观点，不代表就职公司。
徐凌杰
团队组成
回拨到2016年中，当年北美最有名的AI“芯片”初创公司就数Nervana了。
我们不妨来看一下Nervana被Intel收购之前的重要时间线：
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2014年初成立，三个创始人，CEO Naveen Rao、CTO Amir Khosrowshahi（姓氏是否很熟悉？没错，他和Uber现任CEO是堂兄弟，均来自伊朗的望族）和算法负责人Arjun Bansal
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2016年2月，发布基于Neon框架，宣称在GPU上可以达到10倍以上的深度学习训练速度
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2016年6月，宣布开发名为Nervana Engine的AI芯片
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2016年8月，被Intel已4.08亿美元收购，被收购时员工48人
非常巧的是，当时的48名员工有3个是我之前的同事或同学（其中包括第48名员工，入职即被收购的那位），我当时就饶有兴趣地在他们网站上把所有人的背景都过了一遍，看完之后惊奇地发现这
不是一家传统意义上的芯片公司
！
-
首先是创始团队，三个人均是2010前后毕业的神经科学博士，
没有任何硬件背景
；48人中还有不少来自神经生物学界的
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负责硬件的Carey Kloss是DV（芯片验证）出身，主架构师Andrew Yang（不是那个每人发1000刀helicopter money的总统候选人）背景是网络通信芯片的ASIC design
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而其他绝大部分人，包括我认识的3个，都是软件工程师背景
皮衣教主一直强调NVIDIA是一家软件公司，这一点都没错，芯片产品最终拼的是软硬件联调的服务能力。但在
芯片公司草创之初，没有有经验的、来自计算芯片背景的主架构师，没有成型的硬件团队，也是绝对不可接受的
。这也为Nervana第一代Lake Crest芯片的失败埋下了伏笔。按照正常的逻辑就是，Nervana原本的主营业务是神经网络算法和框架，而芯片硬件项目只是一个pet project，乘着2016年5月Google公开发布TPU一代的东风，立马赶鸭子上架，而Intel正好缺乏合适的AI芯片产品和GPU叫板，一拍即合，卖了个不错的价格。
可惜，当年nervanasys.com的网站已经没有办法考古，这几天点击打开之后映入眼帘的是巨大的Intel+Habana的logo。
相比之下，在初创团队组成上，不得不说，Habana是非常值得称道的：
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CEO David Dahan是DSP设计背景，在CEVA干过好多年，之前联合创立了Prime Sense成功卖给了Apple
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VP R&D Ran Halutz，是Dahan在Prime Sense和CEVA并肩作战多年的队友，负责芯片硬件设计
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CTO Shlomo Raikin，原Mellanox的首席架构师，之前在Intel做过10年的CPU架构设计
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Chief Business Officer，Eitan Medina，通信/芯片行业的老兵，Galileo/Marvell/Cavium的CTO和VP
以上都是在Habana网页和LinkedIn上公开的信息。然而，鲜为人知的是Habana幕后的大boss，Avigdor Willenz，以色列芯片界教父般的传奇人物，90年代中期就创立了Galileo，如今在AWS撑起半边天的Annapurna Labs也同样出自他的手笔。是他，看到了AI芯片市场的巨大潜力，
通过强大的资源整合能力，把以上的牛人们聚在了一起，并有策略有步骤地逐步推行产品计划
。
精心撰写的剧本和“脚踩西瓜皮，滑到哪里算哪里”的创业，在人员布局上就可见一斑。
技术路线
芯片产品，最终是要回归到技术的。Nervana被Intel收购之后，马上根据Intel的习惯把产品线重命名成Crest，而第一代芯片Lake Crest因为之前的匆忙已经是箭在弦上不得不发了。根据wikichip
[2]
和其他公开信息，我们来看一下它的芯片设计。
Lake Crest架构图
平心而论，Lake Crest的架构还是非常工整的，有着当时业界领先的HBM2配置和带宽，芯片间12个ICL互连也是比较超前的意识。55T 16bit FLOPS的算力如果能在2017年初正常发布也是非常有竞争力的产品，但是，因为前面在团队部分描述的原因，Lake Crest成为了一个彻头彻尾失败的产品：
-
首先，因为项目启动是在被收购之前，受于资金限制，Nervana只能找eSilicon合作，而且只能做28nm的产品（NVIDIA 2016年初发布的P100已经是16nm了）。即使被收购之后，Intel在这代产品上也帮不上太多忙。而最终的结果是，由于芯片执行上的问题，导致最后功耗巨大，400W的产品无法在已经被NVIDIA很好定义的300W PCIE的主流机型上做适配。
-
其次，其实也是架构里面最关键的，也是Nervana当时最引以为豪的发明，Flexpoint最终被证明是个大坑。这点我在去年AI Hardware Summit的Keynote上提过，想要了解技术细节的可以看Nervana团队在2017年NIPS大会的paper
[3]
。Flexpoint在技术上是个看似聪明的拍脑瓜的方案，撇开模型在其之上很难收敛的事实，光是其tensor之间共享 exponent需要反复来回和host通信同步就是一个很大的overhead，而团队欠缺计算芯片、特别是通用处理器的架构背景，软件算法想当然，我认识是造成这个局面的很大原因之一。岔开一句，“
软件定义硬件
“是个非常时髦的词，而Groq 最近公开的144路VLIW的架构也足够行家们贻笑大方了
。
Flexpoint示意图
-
有人可能要问，Nervana的neon框架后来哪去了？有人在Reddit
[4]
上的回复非常到位，“Development speed is generally more critical than computational speed in research”，“I trust TensorFlow/Torch more than Neon, e4ven if Neon is faster”。没有抓住训练用户的痛点是其一，退一步来说，芯片公司没有长出基于芯片的核心能力，框架做得再好，也无法仅凭此就成为未来竞争的护城河。
其实Lake Crest的失败还不是致命的，以Intel的资源和能力，在后一代Spring Crest尽快修正错误未为晚矣。然而，期望的改变并没有发生：
-
Spring Crest依然沿用了错误的Flexpoint设计，直到内部仿真明确了实在不行之后，才决定全面转向BF16（原话是，”Flexpoint16三个月converge不了一个网络，而BF16一天就可以converge三个”）。这也为什么在2018年中Intel的AI大会上
[5]
，
宣布了Spring Crest会有两个迭代，第一个只做硬件适配仍然是Flexpoint，而第二个tape out会使用和Google TPU一样的BF16。
-
不过，非常遗憾的 是，Nervana团队没有抓住两次tape out的机会，在中间再加强算力，B stepping 2019年底119T BF16的算力和NVIDIA 2017年中发布的V100相比，毫无优势可言，更何况市场都在等待2020年3月更强更新的GPU产品。
刻舟求剑，用在这里再恰当不过
。
错误的技术方案和产品路线，贻误了Nervana和Intel战机。而反观Habana，战术和打法就清晰很多了：
-
首先是埋头苦干，2016年底成立后一直保持stealth mode，直到2018年9月AI Hardware Summit发布第一代inference芯片Goya（芯片实体，而非纸面发布），
以单卡15000 images/s的ResNet50性能一鸣惊人
-
同时宣布training芯片Gaudi将于半年之后面世，100个人不到的小团队的战斗力吸引了全世界的目光，
Intel Capital迅速投资
-
2019年3月份，Facebook在OCP大会上发布OAM模块标准之后，快速反应、迅速跟进，业界首个支持OAM标准，并第一时间在2019年8月在Hotchips大会现场演示
再来看Habana的架构，
无论是Goya还是Gaudi，其实都没有任何fancy之处，两颗芯片遵循了架构最大程度复用的原则，把一些普通的元素执行到了接近极致
：
-
版图上所谓的TPC，其实就是DSP，这是Habana团队的强项
-
画得很小的GEMM矩阵加速但也其实是面积的主体，各家AI 芯片公司都有
-
Local和Shared memory代表了大量的片上SRAM，其他AI芯片公司也都有
-
Gaudi芯片集成NIC，概念上属于Habana首创（NVIDIA后来也收购了Mellanox），但技术上并无特殊之处，片间互连带宽远低于NVIDIA的NVSwitch方案，但用比较低的成本实现all to all的connection也是充分发挥了其CTO来自于Mellanox的天然优势
Habana的芯片架构虽然简单，但胜在执行，把团队每个人的优势充分发挥，快速迭代
，和Nervana相比绝对是技术和产品上的一股清流。
Habana Goya示意图
Habana Gaudi示意图
组织能力
有人说，Intel是把一手“好牌”打烂了，但我认为不然，Nervana从来就不是一手好牌，但Intel在组织架构上没有很好地进行保障也导致了后来失败的局面。
Intel内部团队非常多也非常复杂，其中最大最重要的部门即为DCG （Data Center Group），而Nervana被收购之后即作为单独的AIPG部门一度直接汇报给CEO，然后马上又被挂在了DCG下面。
然而，自2017年以来Intel内部的调整也一直没有消停过：
-
2017年5月，主持收购Nervana的DCG部门负责人Diane Bryant离职，后加入Google负责谷歌云
-
2017年11月，Raja Koduri从AMD加盟Intel，主持GPU部门，并在2018年宣布会进军discrete GPU市场和NVIDIA/AMD正面竞争
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2018年1月，Intel CEO Brian Krzanich因为私生活问题辞职
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2018年6月，CFO Bob Swan出任临时CEO，2019年1月转正
从上述的时间线可以看到，Nervana自从被收购之后，除了在PR品牌上被Intel大肆宣传之外，在内部并没有被完全接受，AIPG的位置也一直在DCG内部飘忽不定，同时还面对Intel的GPU部门在产品定位上的全面竞争。
其实，从2018年以来，换掉Naveen Rao的声音在Intel内外已经有不少了，
但Intel迟迟没有调整到位，也显示了其作为大厂在组织架构上“挤牙膏”的慢节奏作风
-
2017年中，Intel以色列团队的负责人Gadi Singer调入AIPG，但只是让他负责inference产品Hill （打Nervana的商标，但全是Intel原生技术），直到这周Naveen Rao离职才被扶正
-
2018年中，Movidius（2016年被Intel收购）的前CEO Remi El-Ouazzane调入AIPG，但是只是让他负责operation，没有实际的架构和产品路线的管理权
-
也就是说，从Crest产品线颓势尽显开始，Naveen Rao居然在AIPG的一号位上坐了两年多，看起来不可思议，但
其实也是公司内部不断互相寻找平衡的大公司病的典型特征
最后来讲一下我是如何大胆判断Intel会弃子Nervana，收购Habana和其中timing的：
-
从财报来看，新任CEO上任之初通常会用big bath的手法把坏消息出尽，而通常CFO出身的CEO对砍人绝对不会手软，只是时间问题。
Bob Swan 2019年1月正式接任CEO，当月的财报抖了很多包袱，盘后跌了7%
[6]
；
同年4月的财报
[7]
，他又表态“taking a more cautious view of the year”，然后盘后又跌了6%；
而再过了几个月，通过诸如把基带生意关掉等一系列手段，把股价搞上去了，那就是时候来梳理最大的DCG部门了。
Intel一年股价走势图
-
作为Intel最赚钱的DCG部门，AI相关的营收一直是掌门人Navin Shenoy的痛，算上CPU，AI based的芯片营收才勉强超过NVIDIA，而
AI硬件产业在未来几年是几百亿美元的大市场
，大有可为却没有很好的抓手：之前过于担心对核心CPU市场的cannibalization没有大力发展inference专用芯片，而Nervana又无法扛起训练的大旗，确实头痛。北美big4，AWS只用最成熟的产品（训练用GPU，推理开始推自研的inferentia），Google自然有了TPU，微软钟情于FPGA，而Facebook是唯一的空白。Facebook作为非云厂商的hyperscaler，有一个特点就是喜欢逗人玩，没事通过OCP发布行业标准来让标准模块商品化达到降低成本的目的。刚才提到的OAM就是训练加速卡的专用模块，2019年只有Intel的Nervana Spring Crest和Habana的Gaudi具备了OAM的产品化能力，看看自己口袋里的Nervana不一定争气，为了锁定Big4中的最后一家，20亿美金收购Habana我认为还是值得的。所以如果下周OCP大会，Intel和Facebook联合发布产品，用足这20亿的广告费，是一点都不奇怪的。
2019年9月 OCP阿姆斯特丹大会
-
2019年6月，Intel的GPU团队发布One API编程模型，其重点自然在One上面，号称全Intel通用，而其对外的市场宣传也把AI训练作为其Ponte Vecchio芯片的主打，大有舍我其谁之势。
外部没了市场还好，内部没了面子怎么行，DCG肯定坐不住。
综上，砍掉Nervana，收购Habana，势在必行。
而Nervana团队内部看得清形势的人，在2019下半年也陆续出走了。
当Habana在2019年Hotchips现场demo样机的时候，NVIDIA的Tesla线产品经理问我最看好哪家AI芯片公司，我答“Habana”；
又问我如何解，我再答“被Intel收购“；
我俩相视一笑。
当然，这是玩笑，我还是真心希望能看到市场上出现能和NVIDIA正面PK的产品，希望Habana不要重蹈之前那些被Intel收购公司的覆辙。
Nervana带来的启示
Habana不是一个完美的例子，以色列团队传统也是硬件强，软件偏弱，但人家毕竟在没有把产品卖出去的情况下先把自己卖了，从思路到执行力还是值得好好研究的。
Nervana的倒掉，在我看来，标志着AI芯片的竞争即将从从春秋进入战国阶段。
虽然皮衣教主还有着绝对的统治力，但无可否认越来越多资金雄厚的玩家会更加重视这个市场，面对几百亿美元的大市场，资金、技术、产品能力还有眼光缺一不可。
根据上述Habana和Nervana的对比，一个成功的AI芯片需要做到的点：
-
完整的团队
：
功力深厚的（软硬件）架构师、经验丰富的执行团队、能精准把握市场趋势的产品团队
-
前瞻的眼光
：
产品定义要有足够的高度和包容度，保持对技术趋势的敏锐度，Habana的一鸣惊人和第一时间拥抱OAM就是最好的例证
-
完美的执行
：
速度和迭代能力也将会是核心竞争力，特别是AI算法日新月异的今天，软件和硬件周期不匹配日益突出，我认为这将是中国公司短期内竞争力所在
-
现实的兼容
：
与现有产品实现平滑过渡（无论是软件还是数据中心基础设施），作为硬件厂商不要幻想一朝一夕就能改变顶层用户习惯（Flexpoint的反例），同时保留通用性适应未来的发展和建立自己的生态
-
贴身的服务
：
软件能力（其实是软硬件联调能力）决定芯片的成败已经成为一个共识，而能够本地化服务于客户，提供优秀解决方案的服务能力也会是芯片技术之外的分水岭
-
充裕的资金
：
我在AI Hardware Summit上曾把AI芯片的竞争比喻成长征，芯片的长周期和快速迭代之间的矛盾就决定了需要更大资金的投入，这也是未来竞争力的关键所在
与各位共勉！
AI芯片当前的落地主要方向还是数据中心，而Google又是这个领域的技术先驱。
前几个月花了点时间把Google经典的《The Datatcenter as a Computer》第三版翻译成了中文，做一下知识的搬运工，希望对各位有帮助！
参考
[1] https://www.bizjournals.com/sanjose/news/2020/02/26/intel-ai-head-steps-down-weeks-after-chipmakers.html
[2] https://en.wikichip.org/wiki/nervana/microarchitectures/lake_crest
[
3
]
https://papers.nips.cc/paper/6771-flexpoint-an-adaptive-numerical-format-for-efficient-training-of-deep-neural-networks.pdf
[
4
]
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/4h5u0h/why_dont_many_people_use_nervana_neon/
[
5
]
Intel Pledges First Commercial Nervana Product ‘Spring Crest’ in 2019
[
6
]
Intel tops Q4 earnings views; stock drops after missing revenue predictions
[
7
]
https://www.businessinsider.com/intel-earnings-q1-revenue-profit-2019
题图来自网络，版权归原作者所有
*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。
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