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[導讀] 導讀:近來,芯片巨頭在AI領域動作頻頻。 5月下旬,在英特爾首屆AI開發(fā)者大會(Intel AI DevCon 2018)上,其全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Naveen Rao表

導讀:近來,芯片巨頭在AI領域動作頻頻。

5月下旬,在英特爾首屆AI開發(fā)者大會(Intel AI DevCon 2018)上,其全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Naveen Rao表示,英特爾正在開發(fā)第一個商用神經(jīng)網(wǎng)絡處理器產(chǎn)品英特爾Nervana NNP-L1000(Spring Crest),計劃在2019年發(fā)布。據(jù)他表示,該芯片相較于去年10月推出的代號為“Lake Crest”專用人 工智能芯片NNP優(yōu)化實現(xiàn)3-4倍的訓練性能。

本月初,英偉達正式發(fā)布了全新AI芯片“Jetson Xavier”,在CEO黃仁勛看來:“這臺小電腦,將成為未來機器人的大腦”,將該芯片的使用范圍清晰定義在機器人領域。

AMD近日公開了全球首款7納米制程,名為“Radeon Vega”的GPU芯片原型。

IBM在近日提出了全新的芯片設計,可以通過在數(shù)據(jù)存儲的位置執(zhí)行計算來加速全連接神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練。

英特爾:深度學習訓練性能提升100倍

對于英特爾來說,想要在巨頭扎堆的AI芯片戰(zhàn)場上站穩(wěn)腳跟并不容易。PC時代,英特爾以90%的市場份額幾乎完全壟斷了CPU市場,但隨著GPU和各類可替代處理器的不斷推陳出新,CPU的市場開始萎縮。

正是發(fā)現(xiàn)了這一趨勢,英特爾也開始依托產(chǎn)業(yè)平臺轉型,爭取搭上人工智能的未來浪潮。收購“Nervana”便是濃墨重彩的一筆。

2014年4月,Nervana以打造“深度學習專用硬件”為主營業(yè)務正式成立,從成立之初到三輪共2050萬美元融資,到被英特爾收購。三年半時間,終于去年10月公布了Nervana NNP系列初代芯片“Lake Crest”,于去年年底開始出貨。

據(jù)了解,這款神經(jīng)網(wǎng)絡處理器的設計目的是為了快速解決AI應用遇到的數(shù)學問題,特別是神經(jīng)網(wǎng)絡,是目前比較流行的機器學習技術分支。

前Nervana CEO、英特爾全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部(AIPG)總經(jīng)理 Naveen Rao

在此基礎上,本次AI開發(fā)者大會上Naveen Rao公開了英特爾新一代AI芯——英特爾Nervana NNP-L1000,代號為“Spring Crest”的專用人工智能芯片,與“Lake Crest”只供應給一小部分英特爾合作伙伴不同,“Spring Crest”成為英特爾第一款商用神經(jīng)網(wǎng)絡處理器,并計劃在2019年發(fā)布。

英特爾的目標是,到2020年將深度學習訓練的性能提升100倍,具體實現(xiàn)路徑是通過Crest的家族,與前代相比,新一代芯片將實現(xiàn)3-4倍的訓練性能。

英偉達:TItan+DRIVE+Jetson

去年12月,英偉達推出了重磅產(chǎn)品“TItan V”PC GPU,該款GPU擁有110萬億次浮點運算性能,是其去年4月份公布的架構TItan Xp的9倍,和用于數(shù)據(jù)中心的英偉達Tesla V100 GPU一樣,TItan V也更加清晰地面向AI。

據(jù)黃教主介紹說,“Volta”系列的“創(chuàng)生”主要為推動高性能計算和人工智能的極限:“我們用新的處理器架構、指令、數(shù)字格式,以及存儲器架構等打開新的局面。”

在自動駕駛領域,英偉達的“DRIVE”系列也是各個性能爆表。去年10月,發(fā)布了“DRIVE PX Pegasus”自動駕駛平臺,載了兩顆Xavier芯片,以及Volta架構GPU,高配置讓其擁有了高達320 TOPS的深度學習處理能力,這個數(shù)值是上一代DRIVE PX平臺的數(shù)倍。而僅僅在兩個月后的“CES 2018”上,黃教主在主題演講中展示了NVIDIA最新的自動駕駛技術“DRIVE XAVIER”,在各種“核彈”級參數(shù)下,這款芯片在2018年Q1開始流片。

作為Issac項目的嵌入式硬件平臺,Jetson主要面對的應用場景是機器人。相較于此前TX1(Maxwell架構)、TX2(Pascal架構)型號,加了“Xavier”的Jetson含了六顆處理器,每秒可執(zhí)行30萬億次操作。

據(jù)了解,打造這款芯片足足耗費了五年的時間——三年設計、兩年筑造,共有超過8000人參與了設計與開發(fā),是Nvidia單獨做過的最長的處理器項目。它的處理能力與配備了10萬美元GPU的工作站大致相同,但功率僅為30瓦。當前Nvidia的技術,已經(jīng)被一些企業(yè)用于自主倉庫機器人、機器采摘和農(nóng)業(yè)機器人。

AMD:與英特爾合作牽制英偉達

無論在CPU還是GPU的市場份額上,AMD在短期內(nèi)都無法撼動英特爾和英偉達的行業(yè)霸主地位。

但面對英偉達頻頻推出“核彈”,英特爾和AMD開始了合作牽制策略。去年11月,AMD和英特爾又聯(lián)手向英偉達發(fā)起挑戰(zhàn),正式宣布聯(lián)手推出集成英特爾處理器和AMD圖形處理器的用于輕薄便攜筆記本電腦芯片。

分析人士稱,AMD、英特爾、英偉達未來的競爭主要在人工智能領域。

AMD首席執(zhí)行官Lisa Su展示最新的7nm GPU

AMD此次公開展示的全球首款7納米制程的GPU芯片原型是對這個預言的應驗。這款含有32GB高帶寬內(nèi)存的芯片,專為人工智能和深度學習設計,用于工作站和服務器。

據(jù)了解,Vega性能相比上一代節(jié)點(14納米)性能提高35%,能效提高兩倍,密度也翻了一番。

IBM:DNN算力是GPU100倍

IBM在最近發(fā)表在Nature上的一篇論文中表示說,IBM Research AI團隊用大規(guī)模的模擬存儲器陣列訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN),達到了與GPU相當?shù)木取?/p>

用GPU運行神經(jīng)網(wǎng)絡的方法近年來已經(jīng)通行人工智能領域,然而兩者的組合其實并不完美。IBM 研究人員希望專門為神經(jīng)網(wǎng)絡設計一種新芯片,使前者運行能夠更快、更有效,據(jù)研究人員稱,IBM全新芯片可以達到GPU 280倍的能源效率,并在同樣面積上實現(xiàn)100倍的算力。

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