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          叫板英偉達(dá)的GPU 英特爾信心從何來?

          作者: 時間:2016-12-05 來源:頭條號 收藏

            眾所周知,當(dāng)前幾乎所有主流的深度學(xué)習(xí)都在使用的GPU(圖形處理器)。這是由于深度學(xué)習(xí)是需要訓(xùn)練的,訓(xùn)練所需的計算量大的驚人,用傳統(tǒng)的CPU計算需要漫長的時間,而GPU善于并行處理數(shù)據(jù),能很大程度上減少深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方面的時間。于是,深度學(xué)習(xí)成為促成GPU發(fā)展的大好時機(jī),原來在圖像處理領(lǐng)域擁有深厚積累的硬件制造商,超過傳統(tǒng)的計算廠商一躍成為這一領(lǐng)域的領(lǐng)軍者。如今,無論是國外的谷歌、Facebook,還是國內(nèi)的百度、阿里、騰訊等,無一例外地都在使用GPU開展深度學(xué)習(xí)研究,英偉達(dá)成為這一領(lǐng)域的幾乎唯一的供貨商。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201612/341080.htm
          叫板英偉達(dá)的GPU 英特爾信心從何來?

            的反擊

            人工智能的發(fā)展,特別是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域CPU地位的衰落,讓行業(yè)地位都有可能不保。英特爾在移動戰(zhàn)略失敗后,又將賭注押在了人工智能上,并堅信它代表著企業(yè)數(shù)據(jù)中心的下一個重大轉(zhuǎn)變。2016 年 8 月,英特爾斥資近4億美元收購了一家深度學(xué)習(xí)公司Nervana,這是一家創(chuàng)立還不到兩年、只有48名員工的小公司。Nervana由前高通公司研究員Naveen Rao創(chuàng)建,其主營業(yè)務(wù)是出售以深度學(xué)習(xí)任務(wù)為基礎(chǔ)的各類硬件,并利用自己的硬件設(shè)施提供深度學(xué)習(xí)的云計算服務(wù)。值得注意的是,Nervana在2015年就已研發(fā)出并開放給業(yè)界一款深度學(xué)習(xí)軟件Neon,該軟件在業(yè)內(nèi)擁有一定的名氣。甚至有研究人員稱,Nervana的Neon軟件比Facebook的Torch7、英偉達(dá)的cuDNN等業(yè)界知名的深度學(xué)習(xí)工具的性能都要高。

            對于英特爾這樣的芯片制造商來說,收購Nervana后可利用雄厚的硬件基礎(chǔ)使其能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)全部嵌入芯片中,而不只是讓軟件在任何顯卡芯片集上運(yùn)行,這樣能極大地提升機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練速度。英特爾收購該公司,還能將其預(yù)計2017年才問世的深度學(xué)習(xí)加速器芯片用于自家處理器上,以此挑戰(zhàn)英偉達(dá)在人工智能市場的主導(dǎo)地位。

            英特爾的新款芯片

            在今年的英特爾開發(fā)者大會上,英特爾宣布將于2017年推出專門為人工智能深度學(xué)習(xí)而設(shè)計的最新一代產(chǎn)品——Intel Xeon Phi處理器,代號Knights Mill,稱其運(yùn)算能力比對手的Kepler GPU系列產(chǎn)品快兩倍以上。英特爾首席執(zhí)行官表示,“圖形芯片在人工智能方面沒有任何獨特優(yōu)勢,它不是唯一解決方案。”按計劃,英特爾將于2017年上半年測試基于Nervana技術(shù)的加速處理器(代號為Lake Crest)芯片,并在下半年發(fā)售該芯片。據(jù)稱,Lake Crest芯片專門針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化,可為深度學(xué)習(xí)提供極高的性能,并可通過內(nèi)部高速互連的帶寬提供前所未有的計算密度。在運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)時,在同樣的能耗水平上Lake Crest芯片將比目前最頂級的圖形處理芯片有更好的性能。

            據(jù)稱,Lake Crest芯片將使用臺積電的28納米工藝制造,可以加速各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程,比如谷歌的TensorFlow。Lake Crest芯片由所謂的“處理集群”陣列構(gòu)成,處理被稱作“活動點”的簡化數(shù)學(xué)運(yùn)算。該方法擁有比浮點運(yùn)算小得多的計算量,因此帶來了10倍的性能提升。通過逐年演進(jìn),到2020年英特爾的芯片將使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的性能提高100倍。在軟件方面,英特爾將于2017發(fā)布并開源針對Nervana的圖形編譯器。同時,英特爾也在優(yōu)化運(yùn)行在x86處理器之上的主流人工智能框架,包括在今年底之前推出TensorFlow的一個版本,用于深度學(xué)習(xí)的SDK將于明年1月份推出。

          叫板英偉達(dá)的GPU 英特爾信心從何來?

            結(jié)論

            盡管英特爾自稱其研發(fā)的新款芯片產(chǎn)品,性能領(lǐng)先當(dāng)前主流GPU芯片數(shù)倍,但是此前英偉達(dá)也駁斥過英特爾的說話,據(jù)說是評測的基準(zhǔn)不一致。此外,在沒有真正推向市場前,一切的叫板都是無力的,英特爾需要盡快推出有競爭力的產(chǎn)品并扭轉(zhuǎn)當(dāng)前深度學(xué)習(xí)芯片市場的頹勢地位才行,從這點看,英特爾還有很大一段路需要走。但是,對于人工智能的從業(yè)者來說,另一種芯片架構(gòu)競爭者的加入,將給整個行業(yè)帶來更多選擇,價格低廉、性能強(qiáng)大的處理芯片將給人工智能領(lǐng)域帶來更多的創(chuàng)新機(jī)會。



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