Intel+NVIDIA独显是不少PC玩家DIY的首选方案之一，看起来两者相安无事，其实，它们在不少前沿领域存在竞争关系，比如代表未来的深度学习上。
谈到这，就不得不提双方的加速卡，I家是Xeon Phi，N家是Tesla，之前，超算部署上掐得已经很激烈。
此次“开战”始于ISC 2016（2016第四届中国互联网安全大会）大会上Intel的官方PPT，这份图表显示，用于神经训练时，Xeon Phi的性能是NVIDIA GPU（根据NV博客的描述，应该是麦克斯韦架构的Tesla）的2.3倍，规模扩展上则领先38%。
这一说法随即激怒NV，后者在博客撰文“Correcting Intel’s Deep Learning Benchmark Mistakes”，大意就是说Intel用了“欺诈”手段来混淆视听。
NV表示，首先，Intel使用的是跑分工具Caffe AlexNet的老版本，在最新版上，NV的Maxwell GPU普遍提升在30%。
事实上，针对神经训练速度这项，如果用Pascal架构的TITAN X或Tesla P100(DGX-1)的话，前者比Xeon Phi快90%，后者更是快500%。
至于规模扩展，Intel甚至连麦克斯韦都不敢用了，搬出来的是四年前老掉牙的Kepler架构Tesla K20X。
NV的观点很明确，那就是在深度学习上，GPU是更好的解决方案，不过，Intel这次没有沉默，他们回复Ars Technica——
很显然，NVIDIA对于Intel进入这一（深度学习）领域深表担忧。但Intel坚持自己所发表的数据，也会基于公开可用的方案，经常更新性能图表。
