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英特爾執(zhí)行總裁:人工智能依舊是新生事物

2016/8/19 11:52:51 |  1165次閱讀 |  來源:網(wǎng)友轉(zhuǎn)載   【已有0條評論】發(fā)表評論

網(wǎng)易科技訊8月18日消息,據(jù)國外媒體報(bào)道,英特爾今日宣布推出新一代Xeon Phi服務(wù)器芯片,特別強(qiáng)調(diào)該芯片的人工智能處理功能。英特爾執(zhí)行總裁黛安·布萊恩特(Diane Bryant)表示,“人工智能依舊是新生事物。”

雖然人工智能(A.I.)這個(gè)詞匯的起源可以追溯到20世紀(jì)50年代,但英特爾認(rèn)為該領(lǐng)域依舊是一個(gè)新生事物,從芯片制造商的角度來看,它代表著新的增長機(jī)會。

上周,英特爾宣布將以3.5億美元的價(jià)格收購人工智能初創(chuàng)企業(yè)Nervana。后者以生產(chǎn)人工智能產(chǎn)品為主,主攻深度學(xué)習(xí)方向,主要用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而使機(jī)器能夠做出合理的數(shù)據(jù)推論。今天,英特爾宣布推出新一代Xeon Phi服務(wù)器芯片,特別強(qiáng)調(diào)該芯片的人工智能處理功能。在過去幾年里,歷代Xeon Phi服務(wù)器芯片都主要面向高性能計(jì)算市場。

顯然,英特爾在該領(lǐng)域的利潤在不斷上升。公司數(shù)據(jù)中心事業(yè)部執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理黛安·布萊恩特在英特爾開發(fā)者論壇上指出,“人工智能依舊是新生事物。學(xué)術(shù)界為其進(jìn)行了大量的研究探索,也有大量投資傾注其中。目前人工智能領(lǐng)域還有著一系列研究正在進(jìn)行。”

換而言之,英特爾認(rèn)為此時(shí)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域還為時(shí)不晚。當(dāng)然,目前在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域Nvidia是當(dāng)之無愧的市場領(lǐng)導(dǎo)者,其開發(fā)的圖形處理單元(GPU)廣泛應(yīng)用于各個(gè)服務(wù)器。諸如百度、Facebook、谷歌等網(wǎng)絡(luò)公司以及亞馬遜、IBM以及微軟的云服務(wù)都依賴于Nvidia的圖形圖像處理芯片。

布萊恩特指出,“我們要為改變和爭取這種默認(rèn)架構(gòu)而努力?!彼赋?,英特爾從去年開始在服務(wù)器測試英特爾芯片的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)功能。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

布萊恩特表示,在所有的研究服務(wù)器中,有7%的服務(wù)器處理深度學(xué)習(xí),而95%的主要應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)。所有的深度學(xué)習(xí)服務(wù)器采用了標(biāo)準(zhǔn)的英特爾 Xeon處理器芯片,其中僅有2.5%的服務(wù)器采用獨(dú)立的圖形處理單元,而另外2.5%則采用了Power或SPARC處理器架構(gòu)。

布萊恩特稱,“當(dāng)你談到瘦身服務(wù)器架構(gòu)時(shí),實(shí)際上是GPU加速器起到了一定功能。” 布萊恩特自1985年起就在英特爾工作,曾擔(dān)任英特爾的首席信息官。在談到該面向深度學(xué)習(xí)還是機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),她指出,“目前絕大多數(shù)服務(wù)器工作負(fù)載是機(jī)器學(xué)習(xí),去年深度學(xué)習(xí)的部署量僅占所有服務(wù)器數(shù)量的0.1%。”

如果該數(shù)據(jù)可信,那么意味著英特爾進(jìn)入人工智能這個(gè)市場的確不晚。在過去五年內(nèi),研究人員認(rèn)為通過圖形處理單元訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)成本較低。但或許英特爾會改變這一切。

布萊恩特表示,“我們會研發(fā)新的深度學(xué)習(xí)解決方案。雖然這個(gè)市場很小,但終將會迎來爆發(fā)?!倍鳻eon Phi處理器芯片勢必成為英特爾推動人工智能市場業(yè)務(wù)的拳頭產(chǎn)品。

回到未來

早在上世紀(jì)80年代,當(dāng)一大批初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域,扎堆研發(fā)人工智能技術(shù)時(shí),英特爾也開始開發(fā)人工智能產(chǎn)品。但事實(shí)上這些產(chǎn)品從未走出英特爾的實(shí)驗(yàn)室。布萊恩特稱,“他們發(fā)明產(chǎn)品的時(shí)間過早,隨后將其擱置了?!?/span>

2000年前后,英特爾啟動了一個(gè)名為Larrabee的項(xiàng)目,旨在研發(fā)獨(dú)立的圖形加速器,該產(chǎn)品與Nvidia用于各網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的圖形處理單元非常相似。但由于英特爾隨后改變了業(yè)務(wù)重點(diǎn),導(dǎo)致Larrabee產(chǎn)品的研發(fā)夭折。后來在2012年,該項(xiàng)目更名為Larrabie Xeon Phi。

而現(xiàn)在,谷歌又提出了一種面向深度學(xué)習(xí)的新型芯片——張量處理單元(TPU)。谷歌稱這種新型芯片將為谷歌的TensorFlow等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)提供“更為先進(jìn)的處理功能”。

布萊恩特認(rèn)為這種產(chǎn)品很好,其將有效提高深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)推理性能。但谷歌的這種芯片需要進(jìn)行調(diào)校,而不像英特爾提供給各個(gè)公司的現(xiàn)成服務(wù)器芯片一樣拿來就可使用。

布萊恩特指出,“在一個(gè)數(shù)據(jù)中心中,一個(gè)巨大的云服務(wù)往往包括成百上千臺服務(wù)器。你肯定希望這些服務(wù)器能夠統(tǒng)一。但往往因?yàn)樘幚砥鞑唤y(tǒng)一而導(dǎo)致諸如TensorFlow深度學(xué)習(xí)推理功能無法加載。因此數(shù)據(jù)中心的一致性尤為重要。因此我們的任務(wù)時(shí)搞清TensorFlow的處理架構(gòu)并將相關(guān)功能整合進(jìn)Xeon處理器芯片之中?!?/span>

同時(shí),英特爾也將會把新收購企業(yè)Nervana的相關(guān)技術(shù)整合進(jìn)芯片之中,把Xeon處理器芯片真正打造成為深度學(xué)習(xí)的標(biāo)桿產(chǎn)品。布萊恩特指出,此次交易還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有結(jié)束。(晗冰)


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