抗衡英伟达 英特尔携Facebook推首款神经网络芯片

面对英伟达在人工智能芯片领域的快速崛起，老牌芯片生产商英特尔这次打出了 “组合牌”：拉上Facebook一起发布专为深度学习设计的系列处理器。

近日，在《华尔街日报》的专栏中，英特尔首席执行官科再奇(Brian Krzanich)称，英特尔将和Facebook等其他公司合作，推出全世界首款为人工智能重新设计的系列处理器。

“在我们向市场推出新一代人工智能硬件之际，能与Facebook密切合作，共享其技术见解，我们感到激动。”科再奇在英特尔的官方博客上写道，“在华尔街日报举办的‘全球技术大会’ (WSJDLive)上，我谈到认知和人工智能(AI)技术将会给行业带来巨大转变，也为市场带来了巨大机会，到2020年，这两个领域的收入将达到460亿美元。英特尔会在硬件、数据算法和分析上进行研究和投资。”

英特尔称，Facebook将为一款针对人工智能设计的芯片提供技术输入。未来，英特尔只向包括Facebook在内的有限数量的合作伙伴提供人工智能芯片，获得反馈信息，然后明年推出第二代芯片。

英特尔将其人工智能芯片称作“Nervana神经网络处理器”(以下简称Nervana NNP)。这是全球首款为深度学习技术设计的处理器之一，主要针对神经网络进行了优化。科再奇称，这款芯片将给无数行业的人工计算带来革新，许多公司可利用该款芯片开发全新的人工应用程序，并能最大限度地提高数据处理能力。

他还举了该款芯片的应用案例：在医疗领域里，芯片可以提高早期诊断的准确性;在社交网络中，芯片可以为用户提供更精准的个性化体验;在天气领域，芯片可以更好地利用数据输入，增加不同地理区域飓风的预测准确率。

据科技网站mspoweruser的报道，新芯片有四大技术特征：

一、新的内存架构，旨在最大限度地提高硅计算的利用率。

二、实现人工智能模型可扩展性的新水平。Nervana NNP拥有高速的开和关芯片，可实现内部数据互联，从而允许大量数据的双向转换。这种设计的目的是实现真正的模型并行化，即神经网络的参数分布在多个芯片中。这使得多个芯片像一个大型虚拟芯片工作，因而能容纳大型的模型，使客户能从数据中获得更多的洞见。

三、高度数值并行性：Flexpoint。在单个芯片上做神经网络计算，会受到能耗和存储带宽的限制。为了使神经网络的工作负载能获得更大的吞吐量，除了上述的存储技术革新，英特尔还发明了一种新的数值类型，即Flexpoint。Flexpoint允许使用定点乘法和加法实现标量计算，并可以通过共享指数实现大动态范围。

四、英特尔称这只是这个硅基芯片系列的第一个产品，并计划利用这个系列在2020年将深度学习训练的性能提升100倍。

显然，英特尔这次的动作是冲着英伟达的图形处理器来的。图形处理器即GPU，它与一般计算机的CPU不同之处在于：CPU由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而GPU则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构。

数年前，有研究人员发现图形处理器的并行运行能力，非常适合运行深度学习算法。英伟达也正是借着人工智能的浪潮，推出GPU，迅速占领了市场，甚至影响到了英特尔在计算机芯片市场里的地位。

对于Facebook来说，它在2013年12月成立了人工智能实验室，并请来了机器学习大牛、纽约大学教授杨立昆(Yann LeCun)作为该实验室的负责人。但在硬件上，Facebook相对薄弱。在此之前，谷歌已经推出了针对深度神经网络的TPU，这是谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片，这款芯片也是AlphaGo成功的关键。这次与英特尔共同设计人工智能芯片，也算是Facebook补强硬件的一步。【责任编辑/古飞燕】

(原标题：抗衡英伟达，英特尔携Facebook推首款神经网络处理器)

来源：澎湃新闻

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