<meter id="pryje"><nav id="pryje"><delect id="pryje"></delect></nav></meter>
          <label id="pryje"></label>

          新聞中心

          EEPW首頁(yè) > 智能計(jì)算 > 業(yè)界動(dòng)態(tài) > 撕下“芯片巨頭”標(biāo)簽 英特爾如何用人工智能照亮未來(lái)之路?

          撕下“芯片巨頭”標(biāo)簽 英特爾如何用人工智能照亮未來(lái)之路?

          作者: 時(shí)間:2017-04-19 來(lái)源:中關(guān)村在線 收藏
          編者按:縱觀英特爾2017年的重點(diǎn)部署領(lǐng)域,無(wú)論是人工智能、無(wú)人駕駛,還是虛擬現(xiàn)實(shí)、5G,英特爾要全面出擊希望力挽狂瀾,好在這一次,還為時(shí)不晚。

            曾經(jīng)的芯片巨頭,正在全面擁抱著的轉(zhuǎn)型。但是前有老對(duì)手微軟的壓力,中有NVIDIA的截殺,后有谷歌等互聯(lián)網(wǎng)新貴的追擊,如何用照亮未來(lái)之路?

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201704/346760.htm

           對(duì)于AI這件事,CPU和GPU誰(shuí)更適合?

            要回答這個(gè)問(wèn)題,就要從CPU和GPU的架構(gòu)說(shuō)起。這是一個(gè)非常復(fù)雜且學(xué)術(shù)的問(wèn)題,拋開一些技術(shù)關(guān)卡,這張圖片能比較直觀的讓我們了解到CPU和GPU的不同。


          撕下“芯片巨頭”標(biāo)簽 英特爾如何用人工智能照亮未來(lái)之路?

            CPU和GPU的架構(gòu)示意圖

            圖片中綠色的是計(jì)算單元,橙紅色的是存儲(chǔ)單元,橙黃色的是控制單元。GPU采用了數(shù)量眾多的計(jì)算單元和超長(zhǎng)的流水線,但只有非常簡(jiǎn)單的控制邏輯。而CPU有著復(fù)雜的控制邏輯和諸多優(yōu)化電路,但計(jì)算能力只占很小一部分。因此,GPU更擅長(zhǎng)大規(guī)模并發(fā)計(jì)算,適用于數(shù)據(jù)并行度高的計(jì)算密集型程序(相同算法不同數(shù)據(jù)重復(fù)計(jì)算)。而CPU對(duì)并行程度要求低,對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性不高,適合處理多樣的任務(wù)。

            在2016年概念再次走向大眾視野時(shí),Alphago的走紅將深度學(xué)習(xí)概念迅速炒熱,對(duì)于需要大量數(shù)據(jù)并行計(jì)算處理的深度學(xué)習(xí),GPU的優(yōu)勢(shì)被直接放大,但是從人工智能的完整路徑來(lái)看,CPU和GPU必須各司其職相互配合。

            具體到一個(gè)完整的人工智能應(yīng)用,前期的數(shù)據(jù)獲取和最后的信息決策都是CPU擅長(zhǎng)的,而中間大量的數(shù)據(jù)計(jì)算則是GPU更擅長(zhǎng)完成的?!氨热缛四樧R(shí)別應(yīng)用,前期圖像的采集、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)在CPU上運(yùn)行最好,隨后GPU負(fù)責(zé)大量的并行識(shí)別計(jì)算,最后的識(shí)別結(jié)果需要關(guān)聯(lián)其他信息做決策,或者跟其他傳感器和渠道來(lái)做信息綜合的時(shí)候,CPU則更擅長(zhǎng)?!?a class="contentlabel" href="http://www.ex-cimer.com/news/listbylabel/label/英特爾">英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)在接受ZOL視頻專訪時(shí)舉例道。

          撕下“芯片巨頭”標(biāo)簽 英特爾如何用人工智能照亮未來(lái)之路?

            中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)

            不過(guò),GPU并不是并行計(jì)算的唯一平臺(tái)。如果還沒(méi)有明確的數(shù)據(jù)算法,需要大量實(shí)驗(yàn)確定哪種算法更適合的時(shí)候,GPU的效率會(huì)更高更靈活。但是一旦算法固定了,GPU的工作將可以由一種專門針對(duì)人工智能AI優(yōu)化的加速芯片來(lái)替代。

            目前,英特爾擁有FPGA和Nervana兩種硬件加速芯片,不需要CPU的指令調(diào)度,可以直接針對(duì)硬件和算法優(yōu)化,執(zhí)行效率更高。這類專用的加速芯片能夠解決計(jì)算密度、內(nèi)存存儲(chǔ)帶寬等問(wèn)題,將性能優(yōu)化到最佳?!扒岸嗽O(shè)備要考慮尺寸、功耗、價(jià)格等問(wèn)題,專用加速芯片是最好的選擇。加速芯片特別適合在前端設(shè)備里做計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用,小規(guī)模的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),所以會(huì)出現(xiàn)在無(wú)人機(jī)、人工智能攝像頭上?!彼卫^強(qiáng)院長(zhǎng)表示。

            三個(gè)左右未來(lái)的收購(gòu)

            英特爾用專用加速芯片降低了并行計(jì)算的沖擊,而這背后離不開三個(gè)關(guān)鍵性的收購(gòu)。

          撕下“芯片巨頭”標(biāo)簽 英特爾如何用人工智能照亮未來(lái)之路?

            英特爾167億美元收購(gòu)Altera

            2015年6月2日,英特爾宣布以167億美元的現(xiàn)金收購(gòu)可編程邏輯芯片巨頭Altera,這筆交易成為英特爾成立49年歷史中金額最大的一筆并購(gòu),CEO科再奇都感嘆“這筆并購(gòu)案的金額實(shí)在太大了”。的確,彼時(shí)英特爾一個(gè)季度的營(yíng)收才剛剛達(dá)到132億美元?,F(xiàn)在看來(lái)英特爾當(dāng)時(shí)的破釜沉舟還是壓對(duì)了寶,Altera的FPGA納入到英特爾的產(chǎn)品線后,成為了英特爾開發(fā)專用加速芯片至關(guān)重要的砝碼。英特爾并購(gòu)副總裁文德爾·布魯克斯在當(dāng)時(shí)接受采訪時(shí)曾表示,相對(duì)于傳統(tǒng)的處理器和FPGA獨(dú)立組件,F(xiàn)PGA和英特爾處理器封裝的一體化芯片最初將帶來(lái)30%-50%的性能提升,而最終的性能提升將達(dá)到2-3倍。

          撕下“芯片巨頭”標(biāo)簽 英特爾如何用人工智能照亮未來(lái)之路?

          上一頁(yè) 1 2 下一頁(yè)

          關(guān)鍵詞: 英特爾 人工智能

          評(píng)論


          相關(guān)推薦

          技術(shù)專區(qū)

          關(guān)閉
          看屁屁www成人影院,亚洲人妻成人图片,亚洲精品成人午夜在线,日韩在线 欧美成人 (function(){ var bp = document.createElement('script'); var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0]; if (curProtocol === 'https') { bp.src = 'https://zz.bdstatic.com/linksubmit/push.js'; } else { bp.src = 'http://push.zhanzhang.baidu.com/push.js'; } var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(bp, s); })();