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英特爾明年將推出多個(gè)專用AI晶片 搶攻人工智能

據(jù)悉,由于之前太晚布局行動(dòng)晶片而一直苦于追趕的經(jīng)驗(yàn),英特爾此次提早切入AI市場(chǎng)展開布局,最近連續(xù)通過收購及合作來布局AI市場(chǎng),并表示明年將推出多個(gè)專用AI處理器晶片,以此幫助企業(yè)加快深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)。
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  據(jù)悉,由于之前太晚布局行動(dòng)晶片而一直苦于追趕的經(jīng)驗(yàn),英特爾此次提早切入AI市場(chǎng)展開布局,最近連續(xù)通過收購及合作來布局AI市場(chǎng),并表示明年將推出多個(gè)專用AI處理器晶片,包括代號(hào)為“Lake Crest”的AI晶片,以及搭配Xeon處理器代號(hào)為“Knights Crest”的AI晶片,以此幫助企業(yè)加快深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)。

  一直以來,GPU的高度平行運(yùn)算能力在AI應(yīng)用獲得很大關(guān)注,不過,在平行運(yùn)算略占下風(fēng)的CPU廠商近年來也開始提高CPU的運(yùn)算能力,例如處理器大廠英特爾在新一代CPU處理器內(nèi),就陸續(xù)特別增加晶片核心數(shù)量,最近英特爾更宣布明年將全力布局AI,甚至還要推出多個(gè)專用的AI處理器晶片。

  英特爾近日更在美國舊金山舉行的Intel AI Day活動(dòng)上,首度正式提出他們了對(duì)于未來AI發(fā)展的藍(lán)圖和架構(gòu)。英特爾執(zhí)行長Brian Krzanich在會(huì)中表示,未來將全力發(fā)展AI,并且預(yù)告明年即將推出的新一代處理器也都將全面支援AI應(yīng)用,希望能提供企業(yè)發(fā)展AI應(yīng)用時(shí)能使用GPU之外的另一新選擇。

  英特爾計(jì)畫明年上半年先推出代號(hào)為“Lake Crest”的AI晶片,來提供客戶測(cè)試用在優(yōu)化深度學(xué)習(xí)運(yùn)算模型上。接下來,更將搭配Xeon處理器推出另一款代號(hào)為“Knights Crest”的AI晶片,透過結(jié)合AI應(yīng)用加速機(jī)制,專攻類神經(jīng)網(wǎng)路應(yīng)用。Lake Crest和Knights Crest兩者用的技術(shù)都是來自英特爾今年8月剛并購的一家深度學(xué)習(xí)引擎新創(chuàng)Nervana Systems,未來也將透過結(jié)合Xeon與Nervana的AI技術(shù),讓企業(yè)也可以采用英特爾AI晶片的伺服器來加快深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)。

  至于英特爾為超級(jí)電腦和HPC伺服器打造的超多核心協(xié)同處理器Xeon Phi,明年也將推出新產(chǎn)品。英特爾表示,明年推出代號(hào)名為“Knight Mill”的Xeon Phi處理器晶片,可以使用多核心處理器執(zhí)行平行運(yùn)算,并擁有大量記憶體,能利用記憶體內(nèi)運(yùn)算以訓(xùn)練各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。英特爾還為Knight Mill加入新的晶片設(shè)計(jì)方式,能符合需要非常多層的神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)以達(dá)到訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用來使用。英特爾甚至宣稱,在執(zhí)行深度學(xué)習(xí)運(yùn)算工作時(shí),Knight Mill比現(xiàn)有代號(hào)為“Knight Landing”的Xeon Phi處理器速度,還要快4倍。

  為了加強(qiáng)AI市場(chǎng)布局腳步,英特爾最近也動(dòng)作頻頻,接連買下AI新創(chuàng)業(yè)者Nervana與電腦視覺新創(chuàng)Movidius,來加速發(fā)展AI專用硬體,最近更與Google聯(lián)手強(qiáng)化企業(yè)云端應(yīng)用,未來雙方也將在AI應(yīng)用項(xiàng)目上有更多的合作,例如Google將強(qiáng)化TensorFlow在英特爾處理器上的執(zhí)行效能。TensorFlow是Google去年開源釋出的最新機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),內(nèi)建支援深度學(xué)習(xí)的能力。 Google將讓TensorFlow可以用于所有英特爾CPU核心以改善平行運(yùn)算、整合高效能函式庫如Math Kernel library (MKL)到TensorFlow,并且優(yōu)化不同網(wǎng)路拓墣的記憶體配置與資料層的運(yùn)作。

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