隨著科技進步，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)局也逐漸轉至人工智能領域，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，從認知運算公司Saffron、機器學習新創(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 來進行深度學習的訓練與辨識，AMD、nVIDIA 基于此推出一系列產(chǎn)品，nVIDIA 甚至推出以GPU 為主的深度學習專用超級電腦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，表達英特爾要從芯片硬體、運算軟件到架構掀起一連串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折點，并強調(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，以促進商業(yè)與社會的發(fā)展?？圃倨嫔踔林赋?，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 成為首先被關注的焦點，Nervana 為今年8 月所買下的機器學習新創(chuàng)公司，以此為新產(chǎn)品名稱，包含Xeon（中國譯為至強）、Xeon Phi （中國譯為至強融核）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97%。但在近期人工智能深度學習技術逐漸受到關注，運算模型對平行運算的需求，使得GPU 在AI 領域的重要性日增，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 平臺訓練深度學習模型時間，要比現(xiàn)行GPU 訓練時間縮短100 倍， 加速深度學習的腳步。在這次北京AI Days 上，英特爾中國研究院院長宋繼強指出，Nervana 在數(shù)據(jù)量足夠大的情況下，機器在影像與語音的辨識能力已能超過人類。

　　對于Nervana 為何能加速深度學習效能，宋繼強做出解釋，其指出在機器學習領域，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練，而能有近乎線性的性能擴展。

　　英特爾在這幾次活動也揭露整合Nervana 技術后的產(chǎn)品藍圖，除了首顆專用于深度學習運算的芯片Lake Crest 將于2017 年上半進行測試，Nervana 結合Xeon、Xeon Phi 處理器的新品同樣將在2017 齊發(fā)。

　　第一顆整合Nervana 技術的Xeon 處理器Knights Crest 被制定用于深度學習的核心技術類神經(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Nervana 的AI 產(chǎn)品線，強調(diào)在部分特定領域可用于專門的客制化架構，或者框架還未確定時便于實驗、修改。