Google、英特爾(Intel)、NVIDIA針對(duì)人工智能應(yīng)用推出的最新芯片，都號(hào)稱能提供極高的運(yùn)算速度及準(zhǔn)確度。除此之外，有鑒于一般客戶很難快速掌握市面上各種不同的軟硬件選項(xiàng)，ARM、超微(AMD)、亞馬遜(Amazon)、Facebook的新產(chǎn)品于是以此為訴求，希望能使模組與各個(gè)芯片的結(jié)合達(dá)到最佳化。

根據(jù)The Register報(bào)導(dǎo)，Google Pixel 2搭載的協(xié)同處理器Pixel Visual Core，是Google第一款智能手機(jī)芯片，并且是專為執(zhí)行Pixel 2的影像處理機(jī)器學(xué)習(xí)軟件所設(shè)計(jì)。Pixel Visual Core擁有8個(gè)影像處理擷取引擎(IPU)，每個(gè)IPU核心都有512個(gè)簡單算術(shù)邏輯運(yùn)算單元(ALU)，每秒鐘能處理3兆個(gè)作業(yè)。

Google表示，要發(fā)揮IPU效率需有軟硬件密切配合。雖然將大部分細(xì)節(jié)交由軟件處理能提升硬件效率，但要用傳統(tǒng)程式語言編寫IPU也因此變得更加困難。 除了Halide、TensorFlow外，Google還打造了客制化的編譯器進(jìn)行軟件優(yōu)化。Pixel Visual Core是由英特爾負(fù)責(zé)代工，并會(huì)在未來透過Pixel 2軟件更新正式啟動(dòng)。

英特爾專為深度學(xué)習(xí)模組的訓(xùn)練與部署推出了Nervana神經(jīng)處理器。這款A(yù)SIC芯片在過去被稱為“Lake Crest”，據(jù)說能應(yīng)付神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中大量的陣列相乘(matrix multiplication)、折積(convolution)運(yùn)算作業(yè)。Nervana芯片使用了精準(zhǔn)度較低的Flexpoint格式，因此運(yùn)算密度較低，但存儲(chǔ)器頻寬也相對(duì)較高。

Nervana芯片將于2017年底前出貨，而Facebook將是第一個(gè)采用的廠商。 曾任歐巴馬政府技術(shù)政策顧問的Terah Lyons率領(lǐng)亞馬遜、Google、Facebook、微軟(Microsoft)、DeepMind、蘋果(Apple)等重要機(jī)器學(xué)習(xí)業(yè)者，組成了Partnership of AI。該組織的目的在透過人工智能發(fā)展提升社會(huì)大眾福祉。

新創(chuàng)公司Comma AI為改車愛好者推出的EON，結(jié)合了行車記錄器與即時(shí)顯示裝置，能夠?qū)⑿熊囉跋裆蟼髦猎贫?，再透過chffr這款深度學(xué)習(xí)App進(jìn)行分析。經(jīng)過分析的影像可即時(shí)回傳到駕駛的智能手機(jī)，并借由圖示標(biāo)記提供類似車用抬頭顯示器(HUD)的功能。

NVIDIA的Pegasus芯片每秒可執(zhí)行320兆次運(yùn)算，號(hào)稱是全球第一個(gè)能推動(dòng)5級(jí)自駕車技術(shù)的運(yùn)算平臺(tái)。較早推出的Drive PX系列平臺(tái)采用的是SoC，已能達(dá)到1至3級(jí)的自駕車標(biāo)準(zhǔn)。

每個(gè)開發(fā)團(tuán)隊(duì)都有偏好的軟件，為使不同人工智能架構(gòu)寫成的模型能夠順利轉(zhuǎn)移，ARM、超微、華為、IBM、高通(Qualcomm)、英特爾都已宣布支援由Facebook、微軟所主導(dǎo)的開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式(ONXX)。如此一來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在完成訓(xùn)練后，也能轉(zhuǎn)移到別的框架執(zhí)行推論工作。

ONXX對(duì)于沒有客制化芯片和缺乏軟件能力的廠商而言無疑是一大福音。 亞馬遜利用Apache MXNet框架開發(fā)的Gluon介面，同樣也能透過預(yù)定義層、優(yōu)化器、初始設(shè)定軟件讓深度學(xué)習(xí)模型的原型設(shè)計(jì)、建立、訓(xùn)練變得更加容易。