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[導(dǎo)讀]   【編者按】英特爾正在發(fā)力人工智能技術(shù),試圖在這一領(lǐng)域挑戰(zhàn)領(lǐng)先者英偉達(dá)。近期收購(gòu)的Nervana Systems將是英特爾開拓人工智能市場(chǎng)的先鋒。   英特爾已公布了關(guān)于人工智能的計(jì)劃

  【編者按】英特爾正在發(fā)力人工智能技術(shù),試圖在這一領(lǐng)域挑戰(zhàn)領(lǐng)先者英偉達(dá)。近期收購(gòu)的Nervana Systems將是英特爾開拓人工智能市場(chǎng)的先鋒。

  英特爾已公布了關(guān)于人工智能的計(jì)劃,但至少有一塊關(guān)鍵拼圖尚未完成。

  英特爾此前收購(gòu)了Nervana Systems,并宣布將繼續(xù)銷售該公司的所有產(chǎn)品。這些產(chǎn)品面向高端應(yīng)用,尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。這一領(lǐng)域目前的領(lǐng)先者是英偉達(dá)。與此同時(shí),英特爾收購(gòu)Movidius的交易尚未完成,因此在計(jì)算機(jī)視覺和邊緣網(wǎng)絡(luò)方面還有很大的缺失需要填補(bǔ)。此外,英特爾還公布了多個(gè)人工智能軟件產(chǎn)品、服務(wù)和合作項(xiàng)目。

  

  在近期舉行的英特爾人工智能活動(dòng)上,Movidius CEO曾短暫露面。他沒有透露,這筆交易將于何時(shí)完成以及障礙是什么。他表示:“我們期待加入英特爾大家庭。”他介紹了應(yīng)用至汽車、無(wú)人機(jī)、安防攝像頭和其他產(chǎn)品的低功耗芯片的計(jì)劃。

  即使這筆交易完成,英特爾也無(wú)法提供完整的人工智能產(chǎn)品。不過(guò),毫無(wú)疑問這是英特爾的目標(biāo)所在。

  英特爾CEO科再奇(Brian Krzanich)在此次活動(dòng)的主題演講上表示:“人工智能將變革我們目前所知的大部分行業(yè),因此我們希望成為人工智能領(lǐng)域可信賴的領(lǐng)導(dǎo)者和開發(fā)者。”

  

  Nervana CEO及聯(lián)合創(chuàng)始人奈文·拉奧(Naveen Rao)是此次活動(dòng)上的明星。英特爾已經(jīng)為Nervana的全系列產(chǎn)品大開綠燈,其中涉及處理器、板卡、系統(tǒng)、軟件和人工智能云計(jì)算服務(wù)。

  Nervana的加速處理器Lake Crest將于明年推出。據(jù)稱在同樣的能耗水平上,相對(duì)于目前的頂級(jí)圖形處理器,這款產(chǎn)品在運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)時(shí)將會(huì)有更好的性能。這款芯片將使用臺(tái)積電的28納米工藝制造。

  拉奧首次展示了這款芯片從頭開始設(shè)計(jì)的架構(gòu)。這款芯片可以加速各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),例如谷歌(微博)TensorFlow框架。芯片由所謂的“處理集群”陣列構(gòu)成,處理被稱作“活動(dòng)點(diǎn)”的簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)運(yùn)算。相對(duì)于浮點(diǎn)運(yùn)算,這種方法所需的數(shù)據(jù)量更少,因此帶來(lái)了10倍的性能提升。

  Lake Crest利用私有的數(shù)據(jù)連接創(chuàng)造了規(guī)模更大、速度更快的集群,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為圓環(huán)形或其他形式。這幫助用戶創(chuàng)造更大、更多元化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這一數(shù)據(jù)連接中包含12個(gè)100Gbps的雙向連接,其物理層基于28G的串并轉(zhuǎn)換。

  這一2.5D芯片搭載了32GB的HBM2內(nèi)存,內(nèi)存帶寬為8Tbps。芯片中沒有緩存,完全通過(guò)軟件去管理片上存儲(chǔ)。

  英特爾并未透露這款產(chǎn)品的未來(lái)路線圖,僅僅表示計(jì)劃發(fā)布一個(gè)名為Knights Crest的版本。該版本將集成未來(lái)的至強(qiáng)處理器和Nervana加速處理器。預(yù)計(jì)這將會(huì)支持Nervana的集群。不過(guò)英特爾沒有透露,這兩大類型的芯片將如何以及何時(shí)實(shí)現(xiàn)整合。

  拉奧表示,整合的版本將會(huì)有更強(qiáng)的性能,同時(shí)更易于編程。目前基于圖形處理芯片(GPU)的加速處理器使編程變得更復(fù)雜,因?yàn)殚_發(fā)者要維護(hù)單獨(dú)的GPU和CPU內(nèi)存。

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