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[導(dǎo)讀]   英特爾(Intel)正于近日在美國舉行的SupercompuTIng 2016大會上展示其兩款新型Xeon處理器,以及支持深度學(xué)習(xí)的新型FPGA卡;從該公司的技術(shù)展示,能窺見其準(zhǔn)備推出的完整

  英特爾(Intel)正于近日在美國舉行的SupercompuTIng 2016大會上展示其兩款新型Xeon處理器,以及支持深度學(xué)習(xí)的新型FPGA卡;從該公司的技術(shù)展示,能窺見其準(zhǔn)備推出的完整機(jī)器學(xué)習(xí)方案之一角。

  產(chǎn)業(yè)界一直在期待英特爾的機(jī)器學(xué)習(xí)計劃,這也是近幾年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)界最熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一;對此專長人工智能(AI)處理器設(shè)計的新創(chuàng)公司Graphcore共同創(chuàng)辦人暨執(zhí)行長Nigel Toon表示:「我認(rèn)為Brian Krzanich (英特爾執(zhí)行長)會在相關(guān)技術(shù)上投注很大?!笹raphcore最近才向包括英特爾競爭對手三星(Samsung)在內(nèi)的投資人募得3,000萬美元資金。

  英特爾也有對機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行一些投資,例如在不久前收購兩家專長神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的處理器新創(chuàng)公司Nervana與Movidius,加上以167億美元收購的Altera,后者的FPGA已經(jīng)被百度(Baidu)、微軟(Microsoft)等大廠應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心,以加速搜索引擎、連網(wǎng)等任務(wù)。

  在此同時,英特爾持續(xù)把其大型多核心x86處理器Xeon Phi,視為對抗Nvidia、AMD之繪圖處理氣的武器;在8月份的IDF英特爾技術(shù)論壇上,該公司表示其代號為Knights Mill的Phi處理器,將會是第一款同時能扮演主處理器與加速器的產(chǎn)品,預(yù)計2017年出貨。

  機(jī)器學(xué)習(xí)扮演著英特爾前任執(zhí)行長Andy Grove可能會稱之為「關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點」的角色,該公司在服務(wù)器處理器市場擁有高市占率,但機(jī)器學(xué)習(xí)需要具備比那些芯片更高的運(yùn)算性能,以支持高度平行化的任務(wù)。

  Google已經(jīng)利用自家開發(fā)的ASIC來加速這種在機(jī)器學(xué)習(xí)中的推理任務(wù),而英特爾的目標(biāo)則是利用結(jié)合Altera Arria FPGA的新型PCIe卡;Facebook利用Nvidia的芯片設(shè)計了自己的GPU服務(wù)器,以支持訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算密集任務(wù)。

  至于Nvidia在今年稍早發(fā)表了自己的GPU服務(wù)器,并與IBM合作另一款采用Power處理器的版本;AMD則在今年稍早針對其GPU推出一個開放性軟件計劃。

  以上所有廠商都想在機(jī)器學(xué)習(xí)硬件市場參一腳──根據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)TracTIca 預(yù)測,該市場規(guī)模在2015年為4.36億美元,到2024年可進(jìn)一步成長至415億美元;龐大的商機(jī)潛力促使Graphcore、Wave CompuTIng與Cornami等半導(dǎo)體新創(chuàng)公司策略性提高投資,還有英特爾不久前收購的那兩家公司。

  Graphcore的Toon表示:「英特爾收購Nervana是為了軟件──我不認(rèn)為其硬件技術(shù)夠強(qiáng)大;」但是也有一位英特爾的高層透露,該公司將會把Nervana的硬件鎖定私有云企業(yè)應(yīng)用市場。至于Movidius,Toon表示其專長技術(shù)與英特爾的RealSense系列3D攝影機(jī)目標(biāo)一致,適合網(wǎng)絡(luò)/物聯(lián)網(wǎng)邊緣節(jié)點的低功耗系統(tǒng)應(yīng)用。

  「老實說我不確定Altera將扮演什么角色;」Toon在1988年曾加入Altera,負(fù)責(zé)其歐洲業(yè)務(wù)的推廣營運(yùn):「英特爾可能會以某種方式嘗試?yán)肍PGA做為機(jī)器學(xué)習(xí)加速器,但我不認(rèn)為那是正確的方法。」他指出,Graphcore的多核心芯片在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域,會是比FPGA或GPU更高性能的方案。

  編譯:Judith Cheng

  (參考原文: Intel Preps its AI Strategy,by Rick Merritt)

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