如今，由于图形处理器（GPU）在人工智能创新领域占据核心地位，英伟达已成为全球最具价值的公司之一，而英特尔却陷入了困境。回顾15到20年前，那时英特尔的中央处理器（CPU）是计算领域的主导力量，能够处理所有主要的工作应用程序。在那段时间里，英特尔错失了通过Larrabee通用图形处理器（GPGPU）进军人工智能和高性能计算（HPC）领域的机会。另外，Larrabee GPGPU是一次尝试，试图使用x86 CPU的指令集架构（ISA）来构建GPU。与之相比，英伟达则选择全力押注纯GPU的发展。
帕特·基辛格表示，在21世纪00年代中期以前，CPU一直占据主导地位，这让他很欣赏黄仁勋的坚持。因为黄仁勋总是强调：“不！我不想生产那种CPU，我想从图形处理入手来解决工作执行的问题。”而这种做法也成为了黄仁勋更广阔的视野。基辛格还说，黄仁勋在人工智能方面幸运的原因在于，有一次他们辩论时，黄仁勋自己承认在人工智能工作方面很幸运，因为人工智能正好需要那种类型的架构，因此GPU也成为了应用程序开发的核心。
帕特·基辛格还解释了英特尔的Larrabee GPGPU计划，这个项目试图将CPU的可编程性与GPU的处理架构相结合。当时，如果英特尔坚持走这条路线，后来的发展可能会有所不同。实际上，与采用专有指令集架构（ISA）的AMD和英伟达的GPU不同，英特尔的Larrabee使用的是带有Larrabee特定扩展功能的x86 ISA。这在并行通用计算工作执行方面具有一定优势，但对于图形应用程序而言却是一个劣势。因此，Larrabee后来被重新包装为至强融核（Xeon Phi）处理器，最初是在2010年面向超级计算工作推出的。在至强融核的Knights Mill没有达到预期效果后，英特尔在2018年至2019年间放弃了Xeon Phi项目，转而开发用于高性能计算的数据中心GPU以及用于人工智能执行的专用集成电路（ASIC）。
在很大程度上，Larrabee及其后续的Xeon Phi系列产品之所以失败，是因为它们基于的CPU ISA无法很好地扩展应用到图形处理、人工智能或高性能计算领域。Larrabee的失败始于21世纪00年代中期，当时CPU仍占据主导地位，英特尔的技术领导者认为x86架构是可行的发展方向。直到现在，英特尔采用更传统的GPU设计来进军人工智能领域的尝试基本以失败告终，该公司最近取消了面向数据中心的Falcon Shores GPU项目。相反，英特尔把希望寄托在计划于2025年发布的下一代Jaguar Shores GPU产品上。
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