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          機器學(xué)習(xí)大行其道 Google、英特爾相繼推出AI芯片

          作者: 時間:2017-11-01 來源:DIGITIMES 收藏

            Google、英特爾(Intel)、針對人工智能應(yīng)用推出的最新芯片,都號稱能提供極高的運算速度及準確度。除此之外,有鑒于一般客戶很難快速掌握市面上各種不同的軟硬件選項,ARM、超微(AMD)、亞馬遜(Amazon)、Facebook的新產(chǎn)品于是以此為訴求,希望能使模組與各個芯片的結(jié)合達到最佳化。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201711/370840.htm

            根據(jù)TheRegister報導(dǎo),GooglePixel2搭載的協(xié)同處理器PixelVisualCore,是Google第一款智能手機芯片,并且是專為執(zhí)行Pixel2的影像處理軟件所設(shè)計。PixelVisualCore擁有8個影像處理擷取引擎(IPU),每個IPU核心都有512個簡單算術(shù)邏輯運算單元(ALU),每秒鐘能處理3兆個作業(yè)。Google表示,要發(fā)揮IPU效率需有軟硬件密切配合。雖然將大部分細節(jié)交由軟件處理能提升硬件效率,但要用傳統(tǒng)程式語言編寫IPU也因此變得更加困難。

            除了Halide、TensorFlow外,Google還打造了客制化的編譯器進行軟件優(yōu)化。PixelVisualCore是由英特爾負責(zé)代工,并會在未來透過Pixel2軟件更新正式啟動。英特爾專為深度學(xué)習(xí)模組的訓(xùn)練與部署推出了Nervana神經(jīng)處理器。這款A(yù)SIC芯片在過去被稱為“LakeCrest”,據(jù)說能應(yīng)付神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中大量的陣列相乘(matrixmultiplication)、折積(convolution)運算作業(yè)。Nervana芯片使用了精準度較低的Flexpoint格式,因此運算密度較低,但存儲器頻寬也相對較高。Nervana芯片將于2017年底前出貨,而Facebook將是第一個采用的廠商。曾任歐巴馬政府技術(shù)政策顧問的TerahLyons率領(lǐng)亞馬遜、Google、Facebook、微軟(Microsoft)、DeepMind、蘋果(Apple)等重要業(yè)者,組成了PartnershipofAI。該組織的目的在透過人工智能發(fā)展提升社會大眾福祉。

            新創(chuàng)公司CommaAI為改車愛好者推出的EON,結(jié)合了行車記錄器與即時顯示裝置,能夠?qū)⑿熊囉跋裆蟼髦猎贫?,再透過chffr這款深度學(xué)習(xí)App進行分析。經(jīng)過分析的影像可即時回傳到駕駛的智能手機,并借由圖示標記提供類似車用抬頭顯示器(HUD)的功能。的Pegasus芯片每秒可執(zhí)行320兆次運算,號稱是全球第一個能推動5級自駕車技術(shù)的運算平臺。較早推出的DrivePX系列平臺采用的是SoC,已能達到1至3級的自駕車標準。每個開發(fā)團隊都有偏好的軟件,為使不同人工智能架構(gòu)寫成的模型能夠順利轉(zhuǎn)移,ARM、超微、華為、IBM、高通(Qualcomm)、英特爾都已宣布支援由Facebook、微軟所主導(dǎo)的開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式(ONXX)。如此一來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在完成訓(xùn)練后,也能轉(zhuǎn)移到別的框架執(zhí)行推論工作。ONXX對于沒有客制化芯片和缺乏軟件能力的廠商而言無疑是一大福音。亞馬遜利用ApacheMXNet框架開發(fā)的Gluon介面,同樣也能透過預(yù)定義層、優(yōu)化器、初始設(shè)定軟件讓深度學(xué)習(xí)模型的原型設(shè)計、建立、訓(xùn)練變得更加容易。



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