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          芯片廠商的下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng):人工智能

          作者: 時(shí)間:2015-11-27 來源:賽迪網(wǎng) 收藏

            據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道,是科技行業(yè)的下一個(gè)重大領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展促使從IBM到Facebook在內(nèi)的科技巨頭開發(fā)技術(shù),利用未來物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的海量數(shù)據(jù)。IBM稱之為認(rèn)知計(jì)算,F(xiàn)acebook和谷歌稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)或。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/283499.htm

            在對(duì)人工智能技術(shù)的討論中,有一點(diǎn)被忽略了,那就是它運(yùn)行的硬件。例如,最適合運(yùn)行谷歌TensorFlow人工智能軟件的不是英特爾X86,而是圖形處理器,英偉達(dá)是一家主要的圖形處理器供應(yīng)商。

            英偉達(dá)周二新發(fā)布了兩款圖形加速器,幫助Facebook、百度和谷歌等公司開發(fā)新的深度學(xué)習(xí)模式,并在無需大規(guī)模服務(wù)器農(nóng)場(chǎng)的情況下部署這些模式。這兩款,以及配套的軟件工具,是半導(dǎo)體行業(yè)開發(fā)能完成人工智能任務(wù)努力的一部分。

            英偉達(dá)的兩款芯片中包含Tesla M40,能為研究人員“訓(xùn)練”他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供強(qiáng)大的處理能力;另外一款被稱作Tesla M4的芯片處理能力稍弱,面向谷歌、Facebook或亞馬遜等公司使用的服務(wù)器。

            人工智能技術(shù)需要圖形處理器而非傳統(tǒng)英特爾芯片的原因是,圖形處理器更適合處理并行任務(wù)。一個(gè)圖形處理器集成有數(shù)百個(gè)不同的運(yùn)算內(nèi)核,英特爾至強(qiáng)芯片集成有至多18個(gè)內(nèi)核。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求大量更簡(jiǎn)單和重復(fù)性的步驟,更適合在圖形處理器上運(yùn)行。

            今年早些時(shí)候,F(xiàn)acebook人工智能研究主管雅恩·樂坤解釋稱,在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面,圖形處理器是更合適的芯片,但表示仍然面臨一些挑戰(zhàn)。例如,由于管理軟件功能不夠強(qiáng)大,在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上配置多個(gè)圖形處理器仍然相當(dāng)困難。英偉達(dá)開發(fā)的新軟件工具能把多塊顯卡捆綁在一起,幫助樂坤等研究人員解決了難題。

            但是,英偉達(dá)并非是開發(fā)人工智能芯片和軟件工具的唯一一家公司。例如,IBM的沃森(Watson)最初在自家的PowerPC芯片上運(yùn)行,但也可以運(yùn)行在SoftLayer的云計(jì)算環(huán)境中,SoftLayer采用基于X86和圖形處理器的服務(wù)器。IBM還公布了新的PowerPC特性,能更好地滿足人工智能研究人員的需求。

            IBM和高通還在考慮把人工智能技術(shù)移植到智能手機(jī)。高通提出了Zeroth技術(shù),在一個(gè)芯片上運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),例如利用手機(jī)中的數(shù)字信號(hào)處理器提供圖像識(shí)別功能。

            IBM的戰(zhàn)略聽起來更具野心。IBM希望開發(fā)一款模擬人腦功能的芯片,能在智能手機(jī)上完成人工智能任務(wù)。它以人腦為模型,因?yàn)槿四X是迄今為止我們已知的效率最高的計(jì)算機(jī),能耗僅為20瓦。相比之下,英偉達(dá)新款低配版圖形處理器的能耗為50-75瓦。

            IBM、英偉達(dá)、高通,甚至美光都投資開發(fā)人工智能和深度學(xué)習(xí)芯片,英特爾沒有什么動(dòng)作?英特爾上個(gè)月收購(gòu)人工智能創(chuàng)業(yè)公司Saffron引起軒然大波,但總體而言它很少公開討論在深度學(xué)習(xí)方面的努力。英特爾8月份曾表示,它可以綜合利用Altera的可編程芯片和至強(qiáng)芯片運(yùn)行專用算法,例如用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。

            鑒于芯片技術(shù)的進(jìn)步通常需要數(shù)年時(shí)間的孕育,相對(duì)的沉默意味著麻煩。英特爾的新技術(shù)通常能給人們帶來驚喜,但在芯片社區(qū)中,缺乏深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品被認(rèn)為是英特爾產(chǎn)品線的一大空白。半導(dǎo)體研究公司Tirias Research首席分析師吉姆·麥克格雷格說,“在芯片產(chǎn)業(yè),廠商必須提前2-4年規(guī)劃新產(chǎn)品,因此必須提前判斷哪些是關(guān)鍵應(yīng)用。英特爾錯(cuò)過了手機(jī),不想再錯(cuò)過人工智能。”



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