【中國(guó)智能制造網(wǎng) 行業(yè)精英】據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，英特爾近日宣布推出新一代XeonPhi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(DianeBryant)表示，“人工智能依舊是新生事物。”
黛安：人工智能依舊是新生事物代表新增長(zhǎng)機(jī)會(huì)
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(lái)看，它代表著新的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。
上周，英特爾宣布將以3.5億美元的價(jià)格收購(gòu)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XeonPhi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(guò)去幾年里，歷代XeonPhi服務(wù)器芯片都主要面向高性能計(jì)算市場(chǎng)。
顯然，英特爾在該領(lǐng)域的利潤(rùn)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(wú)愧的市場(chǎng)，其開(kāi)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(lài)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(zhēng)取這種默認(rèn)架構(gòu)而努力。”她指出，英特爾從去年開(kāi)始在服務(wù)器測(cè)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(chēng)，“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?jī)H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(chǎng)的確不晚。在過(guò)去五年內(nèi)，研究人員認(rèn)為通過(guò)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(huì)改變這一切。
布萊恩特表示，“我們會(huì)研發(fā)新的深度學(xué)習(xí)解決方案。雖然這個(gè)市場(chǎng)很小，但終將會(huì)迎來(lái)爆發(fā)。”而XeonPhi處理器芯片勢(shì)必成為英特爾推動(dòng)人工智能市場(chǎng)業(yè)務(wù)的拳頭產(chǎn)品。
回到未來(lái) 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(kāi)始開(kāi)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(chēng)，“他們發(fā)明產(chǎn)品的時(shí)間過(guò)早，隨后將其擱置了。”
2000年前后，英特爾啟動(dòng)了一個(gè)名為L(zhǎng)arrabee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(lái)在2012年，該項(xiàng)目更名為L(zhǎng)arrabieXeonPhi。
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(chēng)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(lái)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(tái)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(wú)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。”
同時(shí)，英特爾也將會(huì)把新收購(gòu)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(méi)有結(jié)束。
