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抗衡英伟达,英特尔携Facebook推首款神经网络处理器

作者:福建省医学会血液病学分会 来源:www.fjhematology.org 发布时间:2018-11-29 17:55:59
 

抗衡英伟达,英特尔携Facebook推首款神经网络处理器

(原标题:抗衡英伟达,英特尔携Facebook推首款神经网络处理器)

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地个性化体验;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。

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