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内容
用Nervana架构打GPU,英特尔人工智能战略靠谱吗?
2016-12-05 20:23:40
来源:
未知
人工智能
在全球越来越热,谷歌、IBM、微软的人工战略相继出台,业界早就在等待
英特尔
人工智能
战略图谱。从收下Saffron、Movidius、nervana,到布局无人机、自动驾驶、精准医疗,
英特尔
在
AI
市场会下怎样的一盘棋?不久前,
英特尔
在美国公布其
人工智能
战略。11月30日,
英特尔
全球副总裁兼中国区总裁杨旭在接受记者采访时表示:“练内功、做生态、聚焦关键
AI
应用是
英特尔
AI
战略的三个关键。”
深度学习
芯片
三年后百倍速于
GPU
11月30日,
英特尔
人工智能
论坛在北京举行,
英特尔
公司内部
人工智能
相关领域的“大佬”悉数到场,包括
英特尔
人工智能
解决方案
总经理Naveen G.Rao、
英特尔
数据中心解决方案部门总经理Jason Waxman以及软件和服务事业部总经理Wiliam Savage。
从
英特尔
公布的
AI
图谱来看,
英特尔
在
AI
“练内功”的维度,包含了“功能和体验”两个部分。目前大家对
英特尔
AI
的关注更多集中在“功能”维度,收下Saffron、Movidius、Nervana之后,让
英特尔
在机器学习/
深度学习
、推理系统、机器视觉等
AI
“功能”能力上获得了增强。
90天前,
英特尔
公司完成对Nervana Systems的收购。Nervana是
人工智能
ASIC
芯片
供应商,收购Nervana,被视为
英特尔
对抗
AI
市场“一边倒”采用
GPU
的应对之举。目前,市场上大部分的
深度学习
、机器学习都通过
GPU
来处理,也正是这个原因让拥有
GPU
的英伟达公司股价一涨再涨。拿下Nervana,能让
英特尔
战胜英伟达
GPU
吗?
Nervana公司联合创始人Naveen G.Rao现在是
英特尔
公司
人工智能
解决方案部门的总经理。他认为,
GPU
并不是为
AI
而生的,所以它不可能比Nervana 更好。“英伟达的产品主要针对图像渲染,这与
深度学习
有类似地方,但并不完全相同。从目前可选择看,
GPU
是能够用来加速
深度学习
最适合的产品。但事实上,人们还可以打造更优化、更适合
深度学习
的产品。从架构上看,
英特尔
的
深度学习
芯片
比
GPU
加速
深度学习
的速度要快十倍。”
Naveen G.Rao表示。目前,
英特尔
公布了如何将Nervana的技术集成至现有产品路线图的更多细节。
英特尔
将在2017年上半年
测试
第一款
芯片
(代号为Lake Crest),并在下半年向主要客户发售。此外,
英特尔
还在
人工智能
路线图中增加了一款新产品(代号为Knights Crest),它将Nervana技术与
英特尔
至强
处理器
紧密集成。从透露的信息看,
英特尔
希望三年后,Nervana能将训练
深度学习
模型的时间缩短至
GPU
解决方案的1/100。
不久前,
英特尔
在旧金山公布了其
AI
产品组合,在产品组合中,除了Nervana,还包括了至强
处理器
、至强融核
处理器
以及
FPGA
。
英特尔
之所以给出这样的产品组合,因为有数据显示,在数据中心,目前与
AI
相关的计算占比为7%左右,还是比较少的一部分,针对不同的工作负载仍需要不同的
芯片
。
英特尔
执行副总裁兼数据中心事业部总经理柏安娜透露,相较于前一代
处理器
,下一代
英特尔
至强融核
处理器
(代号为Knights Mill)的
深度学习
性能可提高4倍,计划于2017年上市。另外,
英特尔
已向特定云服务提供商合作伙伴提供下一代至强
处理器
(代号为Skylake)的初期版本,该
处理器
采用了
英特尔
高级矢量指令集AVX-512集成加速技术,能够极大增强机器学习工作负载的推理性能。
尽管有了路线图,Nervana与
英特尔
在技术上融合、
芯片
的量产仍需要时间。未来的路线仍有可能随市场再做微调。
推动
AI
生态布局重点应用
Naveen G.Rao曾在高通公司工作过,后来创立了Nervana公司。为何选择“嫁给”
英特尔
而不是高通或其他公司?他表示看重
英特尔
在数据中心和生态方面的能力。要想让Nervana释放更大的能量,加入
英特尔
这样有生态能力和很强数据中心和
芯片
制造能力的企业是更好的选择。
在
英特尔
人工战略图谱中,另一个重要的维度是
AI
生态。
英特尔
希望通过一系列兼具易用性和跨平台兼容性的开发工具,通过建立联盟、推动教育,来打造开放的
人工智能
生态系统。
在美国,
英特尔
与谷歌联手,合作主要包括Kubernetes(容器)、机器学习、安全和
物联网
的技术集成。在北京的这场
人工智能
论坛上,京东现身站台,京东透露采用
英特尔
至强
处理器
以及Caffe版本解决方案,可以更灵活地应对亿级量级的图像数据处理任务。比如,对非法图像识别的线上性能提升4倍以上。同时透露未来双方还将在
人工智能
领域继续深入合作。
不久前。
英特尔
还推出了
英特尔
Nervana图形编译器来加速
英特尔
芯片
中的
深度学习
框架的发展。目前各IT巨头都在加强
深度学习
框架的发展,这个平台能否聚集更大的群体,仍不明朗。
除了工具、平台、生态的建立,事实上
英特尔
最近两年加大了对无人机、自动驾驶、机器人等领域的布局和投入,这些看似尚未规模启动的新兴的市场对
英特尔
意味着什么?
英特尔
公司副总裁、数据中心事业部数据中心解决方案部门总经理Jason Waxman认为,自动驾驶是非常典型的
人工智能
应用,将是一个万亿美元的市场。目前
英特尔
已成立专门的新部门“自动驾驶集团”(ADG),来推动无人驾驶解决方案的开发。而此前
英特尔
宣布,将增加2.5亿美元的风险投资来投资自动驾驶技术领域。本周二,
英特尔
宣布了与Mobileye和Delphi的合作。
事实上,
英特尔
不仅仅是投入在这些与
AI
“强关联”的应用,
英特尔
也活跃在体育、娱乐等领域。
对于
英特尔
的广泛渗透和涉猎,杨旭表示,
英特尔
是一个专注于数据处理的公司,数据特征的变化是
英特尔
公司必须要了解的,这也是为什么
英特尔
要关注和更深度介入包括体育在内的各行各业的原因,目的是提供更好的数据处理能力和数据体验,释放数据价值。
关键词:
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