英特爾執(zhí)行總裁：人工智能依舊是新生事物

　　機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

　　布萊恩特表示，在所有的研究服務(wù)器中，有7%的服務(wù)器處理深度學(xué)習(xí)，而95%的主要應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)。所有的深度學(xué)習(xí)服務(wù)器采用了標(biāo)準(zhǔn)的英特爾Xeon處理器芯片，其中僅有2.5%的服務(wù)器采用獨(dú)立的圖形處理單元，而另外2.5%則采用了Power或SPARC處理器架構(gòu)。

　　布萊恩特稱，“當(dāng)你談到瘦身服務(wù)器架構(gòu)時，實(shí)際上是GPU加速器起到了一定功能。”布萊恩特自1985年起就在英特爾工作，曾擔(dān)任英特爾的首席信息官。在談到該面向深度學(xué)習(xí)還是機(jī)器學(xué)習(xí)時，她指出，“目前絕大多數(shù)服務(wù)器工作負(fù)載是機(jī)器學(xué)習(xí)，去年深度學(xué)習(xí)的部署量僅占所有服務(wù)器數(shù)量的0.1%。”

　　如果該數(shù)據(jù)可信，那么意味著英特爾進(jìn)入人工智能這個市場的確不晚。在過去五年內(nèi)，研究人員認(rèn)為通過圖形處理單元訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)成本較低。但或許英特爾會改變這一切。

　　布萊恩特表示，“我們會研發(fā)新的深度學(xué)習(xí)解決方案。雖然這個市場很小，但終將會迎來爆發(fā)。”而Xeon Phi處理器芯片勢必成為英特爾推動人工智能市場業(yè)務(wù)的拳頭產(chǎn)品。

　　回到未來

　　早在上世紀(jì)80年代，當(dāng)一大批初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，扎堆研發(fā)人工智能技術(shù)時，英特爾也開始開發(fā)人工智能產(chǎn)品。但事實(shí)上這些產(chǎn)品從未走出英特爾的實(shí)驗(yàn)室。布萊恩特稱，“他們發(fā)明產(chǎn)品的時間過早，隨后將其擱置了。”

　　2000年前后，英特爾啟動了一個名為Larrabee的項(xiàng)目，旨在研發(fā)獨(dú)立的圖形加速器，該產(chǎn)品與Nvidia用于各網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的圖形處理單元非常相似。但由于英特爾隨后改變了業(yè)務(wù)重點(diǎn)，導(dǎo)致Larrabee產(chǎn)品的研發(fā)夭折。后來在2012年，該項(xiàng)目更名為Larrabie Xeon Phi。

　　而現(xiàn)在，谷歌又提出了一種面向深度學(xué)習(xí)的新型芯片——張量處理單元(TPU)。谷歌稱這種新型芯片將為谷歌的TensorFlow等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)提供“更為先進(jìn)的處理功能”。

　　布萊恩特認(rèn)為這種產(chǎn)品很好，其將有效提高深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)推理性能。但谷歌的這種芯片需要進(jìn)行調(diào)校，而不像英特爾提供給各個公司的現(xiàn)成服務(wù)器芯片一樣拿來就可使用。

　　布萊恩特指出，“在一個數(shù)據(jù)中心中，一個巨大的云服務(wù)往往包括成百上千臺服務(wù)器。你肯定希望這些服務(wù)器能夠統(tǒng)一。但往往因?yàn)樘幚砥鞑唤y(tǒng)一而導(dǎo)致諸如Tensor Flow深度學(xué)習(xí)推理功能無法加載。因此數(shù)據(jù)中心的一致性尤為重要。因此我們的任務(wù)時搞清Tensor Flow的處理架構(gòu)并將相關(guān)功能整合進(jìn)Xeon處理器芯片之中。”

　　同時，英特爾也將會把新收購企業(yè)Nervana的相關(guān)技術(shù)整合進(jìn)芯片之中，把Xeon處理器芯片真正打造成為深度學(xué)習(xí)的標(biāo)桿產(chǎn)品。布萊恩特指出，此次交易還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有結(jié)束。