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抗衡英偉達，英特爾攜Facebook推首款神經網絡處理器
原標題：抗衡英偉達，英特爾攜Facebook推首款神經網絡處理器面對英偉達在人工智能芯片領域的快速崛
原標題：抗衡英偉達，英特爾攜Facebook推首款神經網絡處理器
面對英偉達在人工智能芯片領域的快速崛起，老牌芯片生產商英特爾這次打出瞭 “組合牌”：拉上Facebook一起發佈專為深度學習設計的系列處理器。
近日，在《華爾街日報》的專欄iphone使用教學中，英特爾首席執行官科再奇（Brian Krzanich）稱，英特爾將和Facebook等其他公司合作，推出全世界首款為人工智能重新設計的系列處理器。
“在我們向市場推出新一代人工智能硬件之際，能與Facebook密切合作，共享其技術見解，我們感到激動。”科再奇在英特爾的官方博客上寫道，“在華爾街日報舉辦的‘全球技術大會’ (WSJDLive)上，我談到認知和人工智能（AI）技術將會給行業帶來巨大轉變，也為市場帶來瞭巨大機會，到2020年，這兩個領域的收入將達到460億美元。英特爾會在硬件、數據算法和分析上進行研究和投資。”
英特爾稱，Facebook將為一款針對人工智能設計的芯片提供技術輸入。未來，英特爾隻向包括Facebook在內的有限數量的合作夥伴提供人工智能芯片，獲得反饋信息，然後明年推出第二代芯片。
英特爾將其人工智能芯片稱作“Nervana神經網絡處理器”（以下簡稱Nervana NNP）。這是全球首款為深度學習技術設計的處理器之一，主要針對神經網絡進行瞭優化。科再奇稱，這款芯片將給無數行業的人工計算帶來革新，許多公司可利用該款芯片開發全新的人工應用程序，並能最大限度地提高數據處理能力。
他還舉瞭該款芯片的應用案例：在醫療領域裡，芯片可以提高早期診斷的準確性；在社交網絡中，芯片可以為用戶提供更精準地個性化體驗；在天氣領域，芯片可以更好地利用數據輸入，增加不同地理區域颶風的預測準確率。
據科技網站mspoweruser的報道，新芯片有四大技術特征：
一、新的內存架構，旨在最大限度地提高矽計算的利用率。
二、實現人工智能模型可擴展性的新水平。Nervana NNP擁有高速的開和關芯片，可實現內部數據互聯，從而允許大量數據的雙向轉換。這種設計的目的是實現真正的模型並行化，即神經網絡的參數分佈在多個芯片中。這使得多個芯片像一個大型虛擬芯片工作，因而能容納大型的模型，使客戶能從數據中獲得更多的洞見。
三、高度數值並行性：Flexpoint。在單個芯片上做神經網絡計算，會受到能耗和存儲帶寬的限制。為瞭使神經網絡的工作負載能獲得更大的吞吐量，除瞭上述的存儲技術革新，英特爾還發明瞭一種新的數值類型，即Flexpoint。Flexpoint允許使用定點乘法和加法實現標量計算，並可以通過共享指數實現大動態范圍。
四、英特爾稱這隻是這個矽基芯片系列的第一個產品，並計劃利用這個系列在2020年將深度學習訓練的性能提升100倍。
顯然，英特爾這次的動作是沖著英偉達的圖形處理器來的。圖形處理器即GPU，它與一般計算機的CPU不同之處在於：CPU由專為順序串行處理而優化的幾個核心組成，而GPU則擁有一個由數以千計的更小、更高效的核心（專為同時處理多重任務而設計）組成的大規模並行計算架構。
數年前，有研究人員發現圖形處理器的並行運行能力，非常適合運行深度學習算法。英偉達也正是借著人工智能的浪潮，推出GPU，迅速占領瞭市場，甚至影響到瞭英特爾在計算機芯片市場裡的地位。
對於Facebook來說，它在2013年12月成立瞭人工智能實驗室，並請來瞭機器學習大牛、紐約大學教授楊立昆（Yann LeCun）作為該實驗室的負責人。但在硬件上，Facebook相對薄弱。在此之前，谷歌已經推出瞭針對深度神經網絡的TPU，這是谷歌專為加速深層神經網絡運算能力而研發的芯片，這款芯片也是AlphaGo成功的關鍵。這次與英特爾共同設計人工智能芯片，也算是Facebook補強硬件的一步。
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