英特尔AI DevCon:从芯片到软件,未来每一处都将成为AI的战场 - 科技行者

科技行者 5月26日 旧金山报道(文/黄雅琦):对于人工智能应用开发的兴奋情绪,让已经50岁的英特尔成为科技界最热门的企业之一。即便是气温低到需要轻薄羽绒服保暖的旧金山夏天,也依旧无法熄灭开发者从全球各地奔赴而来的热情。事实上,在宣布延续了20年传统的IDF取消之后,英特尔一刻也没有停止过对开发者的重视。相反,英特尔历史上首届AI开发者大会(Intel AI DevCon 2018)正如火如荼上演。

英特尔AI DevCon:不仅是芯片,AI竞争需要更多元化

在一支充满金属颗粒感的摇滚乐后,Naveen Rao登场,此刻场内响起了掌声。这个穿着休闲外套和蓝色牛仔裤有着运动员般身材的男子,正是英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部(AIPG)总经理。他同时也是一名神经网络科学家、处理器架构师和企业家。

他曾创立Nervana公司,通过Nervana Cloud的SaaS服务,使企业能够拥有定制开发的深度学习软件。在创立的公司被英特尔收购后,现在Naveen Rao已经成为英特尔人工智能事业群的带头人,负责研发AI芯片、降低AI的应用成本、开发出不同领域标准,带领英特尔在世界人工智能的角逐中处于领先。

或许与Naveen Rao热爱挑战一切极限运动有关,在这位冒险家的带动下,英特尔AI产品组合正快速更新迭代并不断进化。除了向全球AI开发者抛出橄榄枝,Naveen Rao还在英特尔AI开发者大会的重要舞台,讲述AI战略与思维的又一步演进。

新一代AI芯:Spring Crest,用于开发神经网络

Naveen Rao十分沉迷研究神经网络,过去三年,由他率队开发的Nervana神经网络处理器(Nervana Neural Network Processor,NNP),代号为“Lake Crest”的专用人工智能芯片,在去年10月推出后,成功让英特尔在AI芯片竞争中站稳了脚跟。

英特尔AI DevCon:不仅是芯片,AI竞争需要更多元化

今天,这款芯片又有了最新进展。Naveen Rao表示,英特尔正在开发第一个商用神经网络处理器产品英特尔Nervana NNP-L1000(Spring Crest),计划在2019年发布。与前代相比,新一代芯片将实现3-4倍的训练性能。

英特尔AI DevCon:不仅是芯片,AI竞争需要更多元化

更多关于Spring Crest的细节,Naveen Rao并没有再多透露。但在公布上图这组数据时,Naveen Rao表情变得严肃起来,他直言——“竞争对手谈论了大量的理论数据,但在现实世界中利用率很低”——而英特尔NNP原型在处理方矩阵时就已经实现了96.4%的利用率。

他还认为,Nervana NNP-L1000特别适合人工智能项目的训练阶段。在这个过程中,开发人员使用示例数据来打磨模型的准确性,这可能是一个非常耗时的过程,而一款能够提速4倍完成任务的芯片将会对企业的人工智能项目带来重大影响。

除了性能改进之外,Naveen Rao透露,Nervana NNP-L1000还将引入对bfloat16的支持,它是业内广泛采用的针对神经网络的一种数值型数据格式,用于在计算中保存大量数值,特别适用于人工智能软件并可实现更快速的处理。

作为整个AI战略的一部分,英特尔还有意把领先的人工智能训练能力引入到其芯片产品组合中,这也意味至强处理器和FPGA都将增加对bfloat16的支持。

AI芯片不再是唯一,英特尔核心竞争力是“AI多元化”

毫无疑问,NNP芯片家族将是英特尔应对人工智能日益普及的战略核心支柱。但同样不要忽略,英特尔在AI硬件层面储备的其它“杀手锏”:

  • Xeon处理器适合一般计算任务或实现数据中心的高性能,现场ZIVA这家公司就展示了如何用Xeon进行3D图形渲染;

  • Movidius视觉处理芯片适合在嵌入式IOT设备上进行图像处理或运行推理,Movidius神经计算棒可以在U盘中运行深度神经网络;

  • FPGA可以针对不同类型的任务进行重新编程,适合在云端和边缘设备上进行AI推断;

  • Mobileye车载芯片可用于在自动驾驶及ADAS中进行计算机视觉处理。

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