隨著科技進(jìn)步，人工智能（ArTIficial Intelligence，AI）愈發(fā)受到重視，不只Google、Facebook、Amazon 等網(wǎng)路巨頭爭相投入，英特爾、AMD、nVIDIA 過往在PC 市場的戰(zhàn)局也逐漸轉(zhuǎn)至人工智能領(lǐng)域，各家除了在處理器、顯卡加速升級以更符AI 運算，英特爾更是對此展開一連串的收購，從認(rèn)知運算公司Saffron、機(jī)器學(xué)習(xí)新創(chuàng)Nervana 到電腦視覺芯片公司Movidius，英特爾想做些什么？

　　現(xiàn)今多數(shù)發(fā)展人工智能企業(yè)多以GPU 來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練與辨識，AMD、nVIDIA 基于此推出一系列產(chǎn)品，nVIDIA 甚至推出以GPU 為主的深度學(xué)習(xí)專用超級電腦DGX-1，在人工智能推廣，英特爾顯然比對手AMD、nVIDIA 低調(diào)得多。

　　對手來勢洶洶，始終靜默的英特爾終于在11 月中公布了最新的人工智能策略，預(yù)告未來將推出一系列AI 解決方案，11 月17 日、30 日英特爾分別在美國舊金山、中國北京舉行人工智能論壇（AI Day）布道，表達(dá)英特爾要從芯片硬體、運算軟件到架構(gòu)掀起一連串AI 革命的決心。

　　英特爾CEO科再奇（Brian Krzanich）稱人工智能為人類歷史重要的新轉(zhuǎn)折點，并強(qiáng)調(diào)英特爾是唯一有能力加速推廣AI的公司，而英特爾正投注大量的資源在人工智能，以促進(jìn)商業(yè)與社會的發(fā)展。科再奇甚至指出，所有的收購都是為了使人工智能遍及英特爾的產(chǎn)品。重押AI的野心盡在言辭。

　　由Nervana 串起的AI 產(chǎn)品組合

　　在英特爾人工智能的發(fā)展上，Nervana 成為首先被關(guān)注的焦點，Nervana 為今年8 月所買下的機(jī)器學(xué)習(xí)新創(chuàng)公司，以此為新產(chǎn)品名稱，包含Xeon（中國譯為至強(qiáng)）、Xeon Phi （中國譯為至強(qiáng)融核）英特爾現(xiàn)有CPU 產(chǎn)品都被納入其中。

　　英特爾旗下Xeon 獨霸伺服器芯片市場，官方數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)，目前在運行AI 運算作業(yè)的資料中心伺服器市占高達(dá)97%。但在近期人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸受到關(guān)注，運算模型對平行運算的需求，使得GPU 在AI 領(lǐng)域的重要性日增，英特爾顯然不想讓nVIDIA 等廠商搶了自家原本重要市場。

　　英特爾執(zhí)行副總裁暨資料中心事業(yè)群總經(jīng)理Diane Bryant 更豪言，2020 年以前Nervana 平臺訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時間，要比現(xiàn)行GPU 訓(xùn)練時間縮短100 倍， 加速深度學(xué)習(xí)的腳步。在這次北京AI Days 上，英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)指出，Nervana 在數(shù)據(jù)量足夠大的情況下，機(jī)器在影像與語音的辨識能力已能超過人類。

　　對于Nervana 為何能加速深度學(xué)習(xí)效能，宋繼強(qiáng)做出解釋，其指出在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，研究者無不期望性能能夠隨著數(shù)據(jù)增多而提升，這點初期可透過增加處理器數(shù)量做到，但當(dāng)處理器增加到一定程度，性能增長停滯，所面臨的就是I/O 問題，由處理器之間通訊、記憶體訪問所產(chǎn)生的瓶頸。Nervana 技術(shù)則能更高效定義記憶體頻寬與計算密度，去匹配數(shù)據(jù)量增大的需求，同時讓多個節(jié)點并行支援大模型訓(xùn)練，而能有近乎線性的性能擴(kuò)展。

　　英特爾在這幾次活動也揭露整合Nervana 技術(shù)后的產(chǎn)品藍(lán)圖，除了首顆專用于深度學(xué)習(xí)運算的芯片Lake Crest 將于2017 年上半進(jìn)行測試，Nervana 結(jié)合Xeon、Xeon Phi 處理器的新品同樣將在2017 齊發(fā)。

　　第一顆整合Nervana 技術(shù)的Xeon 處理器Knights Crest 被制定用于深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)類神經(jīng)網(wǎng)路，并支援高頻寬互連。而加入64 核、72 核的超多核心協(xié)同處理器Xeon Phi 可在軟件配合下大幅提升計算性能。宋繼強(qiáng)舉例，Caffe AlexNet 剛放上Xeon Phi 上運行時性能并未有多大的改變，但在經(jīng)過軟件部門研究人員六個月最佳化后，性能提升了400 倍。

　　而英特爾明年推出融合Nervana 的Xeon Phi 處理器Knight Mill，將能再比現(xiàn)有Xeon Phi 處理器Knight Landing 效能提升4 倍。而日前收購的Altera FPGA 產(chǎn)品也被整合進(jìn)Nervana 的AI 產(chǎn)品線，強(qiáng)調(diào)在部分特定領(lǐng)域可用于專門的客制化架構(gòu)，或者框架還未確定時便于實驗、修改。