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          Intel摩拳擦掌搶攻人工智能市場(chǎng)商機(jī)

          作者: 時(shí)間:2016-08-16 來(lái)源:eettaiwan 收藏

            收購(gòu)Nervana的目標(biāo)在于取得其預(yù)計(jì)2017年問(wèn)世的深度學(xué)習(xí)加速器晶片,如果該晶片的性能表現(xiàn)如預(yù)期,的深度學(xué)習(xí)加速器硬體開發(fā)板可望…

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201608/295546.htm

            處理器大廠英特爾()將于下周于美國(guó)舊金山舉行的Intel Developer Forum (IDF)年度開發(fā)者論壇,進(jìn)一步闡述該公司收購(gòu)深度學(xué)習(xí)(deep learning)技術(shù)供應(yīng)商N(yùn)ervana Systems的意圖──此舉被視為Intel與深度學(xué)習(xí)人工智慧(AI)應(yīng)用繪圖處理器(GPU)競(jìng)爭(zhēng)的重要策略。

            Intel在高性能運(yùn)算(high-performance computing,HPC)市場(chǎng)居主導(dǎo)地位,Nvidia則以其復(fù)雜GPU在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有大幅進(jìn)展;而Nervana Systems的GPU則是以相容于Nvidia的Cuda軟體與自家Neon云端服務(wù)在市場(chǎng)獲得關(guān)注。

            Intel收購(gòu)Nervana的目標(biāo)在于取得其預(yù)計(jì)2017年問(wèn)世的深度學(xué)習(xí)加速器晶片,如果該晶片的性能表現(xiàn)如預(yù)期,Intel的深度學(xué)習(xí)加速器硬體開發(fā)板可望超越Nvidia的GPU開發(fā)板,同時(shí)收購(gòu)自Nervana的Neon云端服務(wù)之性能表現(xiàn)也將超越Nvidia的Cuda軟體。

            “這并Intel給Nvidia的一記重?fù)簦?rdquo;市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Moor Insights & Strategy的深度學(xué)習(xí)暨高性能運(yùn)算資深分析師Karl Freund接受EE Times訪問(wèn)時(shí)表示:“但這是進(jìn)軍一個(gè)成長(zhǎng)非??焖俚氖袌?chǎng)之合理策略。”

            Freund進(jìn)一步解釋:“GPU是訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路的一個(gè)熱門方法,Nvidia在該領(lǐng)域是領(lǐng)導(dǎo)廠商;Intel則有自己的多核心Xeon/ Xeon Phi處理器,以及收購(gòu)自Altera的FPGA,卻沒(méi)有GPU。收購(gòu)Nervana是以一個(gè)非復(fù)制通用GPU策略進(jìn)軍深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)的方法,也就是透過(guò)提供為神經(jīng)網(wǎng)路量身打造的特制處理器。”

            Nervana運(yùn)算速度號(hào)稱可達(dá)每秒8 terabit的Engine晶片,是一款以矽中介層(silicon-interposer)為基礎(chǔ)的多晶片模組,配備terabyte等級(jí)的3D記憶體,環(huán)繞著3D花托狀架構(gòu)(torus fabric)、采用低精度浮點(diǎn)運(yùn)算單元(FPU)的連結(jié)神經(jīng)元;因此Freund指出,該晶片與競(jìng)爭(zhēng)通用GPU相較,能以更小的尺寸支援每秒更多次數(shù)的深度學(xué)習(xí)運(yùn)算。

            

           

            Nervana 的Engine晶片架構(gòu)

            Freund表示:“深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路能擺脫通用GPU在理論上過(guò)度夸大的較低精度運(yùn)算;雖然Nervana的晶片要到明年才問(wèn)世、因此目前并沒(méi)有公布任何性能量測(cè)基準(zhǔn)資料,但為深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路量身打造的特殊應(yīng)用晶片,性能應(yīng)該會(huì)超越在通用GPU的相同演算法。”

            Intel聲稱,目前全世界有97%支援機(jī)器學(xué)習(xí)的伺服器都是采用Xeon/Xeon Phi晶片,但這些伺服器占據(jù)全球伺服器的比例不到10%;不過(guò)Intel也表示,機(jī)器學(xué)習(xí)是成長(zhǎng)速度最快的AI應(yīng)用,因此該公司準(zhǔn)備好以Nervana的Engine晶片為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路,找回因GPU競(jìng)爭(zhēng)而流失的市占率。

            針對(duì)Nervana的收購(gòu),Intel執(zhí)行副總裁暨資料中心事業(yè)群總經(jīng)理Diane Bryant在一篇部落格文章中表示:“人工智慧正在轉(zhuǎn)變商業(yè)運(yùn)作以及人們參與世界的模式,而它的子集──深度學(xué)習(xí),是擴(kuò)展AI領(lǐng)域的關(guān)鍵方法。”

            據(jù)了解,Intel將把Nervana的演算法納入Math Kernel Library,以與其產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)整合;此外收購(gòu)Nervana將讓Intel取得Neon云端服務(wù),因此為旗下的云端服務(wù)增加支援Nvidia深度學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)品。

            Freund表示,Nvidia若要維持競(jìng)爭(zhēng)力,可能也需要以低精度特制深度學(xué)習(xí)處理器來(lái)回應(yīng)Intel+Nervana。目前Nervana的團(tuán)隊(duì)有48位工程師與管理階層,將歸入Bryant負(fù)責(zé)的Intel資料中心事業(yè)群(Data Center Group)。



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