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[導讀]Google、英特爾(Intel)、NVIDIA針對人工智能應用推出的最新芯片,都號稱能提供極高的運算速度及準確度。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,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芯片的結合達到最佳化。

Google、英特爾(Intel)、NVIDIA針對人工智能應用推出的最新芯片,都號稱能提供極高的運算速度及準確度。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,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芯片的結合達到最佳化。

根據(jù)The Register報導,Google Pixel 2搭載的協(xié)同處理器Pixel Visual Core,是Google第一款智能手機芯片,并且是專為執(zhí)行Pixel 2的影像處理機器學習軟件所設計。Pixel Visual Core擁有8個影像處理擷取引擎(IPU),每個IPU核心都有512個簡單算術邏輯運算單元(ALU),每秒鐘能處理3兆個作業(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行軟件優(yōu)化。Pixel Visual Core是由英特爾負責代工,并會在未來透過Pixel 2軟件更新正式啟動。

英特爾專為深度學習模組的訓練與部署推出了Nervana神經(jīng)處理器。這款ASIC芯片在過去被稱為“Lake Crest”,據(jù)說能應付神經(jīng)網(wǎng)絡中大量的陣列相乘(matrix multiplication)、折積(convolution)運算作業(yè)。Nervana芯片使用了精準度較低的Flexpoint格式,因此運算密度較低,但存儲器頻寬也相對較高。

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

新創(chuàng)公司Comma AI為改車愛好者推出的EON,結合了行車記錄器與即時顯示裝置,能夠?qū)⑿熊囉跋裆蟼髦猎贫?,再透過chffr這款深度學習App進行分析。經(jīng)過分析的影像可即時回傳到駕駛的智能手機,并借由圖示標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320兆次運算,號稱是全球第一個能推動5級自駕車技術的運算平臺。較早推出的Drive PX系列平臺采用的是SoC,已能達到1至3級的自駕車標準。

每個開發(fā)團隊都有偏好的軟件,為使不同人工智能架構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、微軟所主導的開放神經(jīng)網(wǎng)絡交換格式(ONXX)。如此一來,神經(jīng)網(wǎng)絡在完成訓練后,也能轉(zhuǎn)移到別的框架執(zhí)行推論工作。

ONXX對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,同樣也能透過預定義層、優(yōu)化器、初始設定軟件讓深度學習模型的原型設計、建立、訓練變得更加容易。

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