效能大提升!百度与英特尔携手开拉新Nervana NNP芯片
7 月 3 日举行的百度 AI 开发者大会，发表鸿鹄芯片及多台智能音箱新品，更宣布与华为麒麟合作，智能小程序也进入新联机。英特尔副总裁兼人工智能产品事业部总经理 Naveen Rao 出席现场，宣布与百度于 AI 重磅合作──结合本身专业知识，共同打造用于训练 AI 的 Nervana 神经网络处理器（NNP，Neural Network Processor）。
连手开发强大的 AI 加速器
英特尔表示，这款与百度合作开发的处理器简称 NNP-T，代号为「Spring Crest」；意味着 AI 模型硬件发展进入「新阶段」，因它可加速大规模分布式训练；还为影像辨识优化，删去标准的快取阶层（cache hierarchy），晶载内存（on-chip memeory）直接由软件管理。据 VentureBeat 报导，NNP-T 有 24 个计算集群，32GB 的高带宽内存（HBM2）和区域 SRAM，因此，即将推出的处理器在 AI 训练方面比同类产品要强最多 10 倍，比英特尔首款 Nervana NNP 芯片 NNP-L 1000（代号 Lake Crest）效能强 3~4 倍（注：2016 年，英特尔收购人工智能公司 Nervana，2017 年，英特尔推出专为机器学习设计的 Nervana NNP 系列芯片）。
英特尔也声明，AI 并非单一工作负载，而是一种广泛、强化所有手机或大型数据中心应用效能的强大能力；然而，不同应用对效能和功耗有不同要求，因此单一 AI 硬件无法满足一切需求。在 AI 方面，英特尔认为不仅要提供优越的硬件选择，还要透过软件最大化释放硬件效能，帮助用户顺利执行 AI 应用，无论数据多么复杂。而英特尔选择与百度合作，能确保英特尔开发部门始终紧跟用户对训练硬件的最新需求。
Naveen Rao 表示：未来几年，人工智能模型的复杂性会激增，对大规模深度学习计算的需求也会激增。英特尔和百度正专注于长达十年的合作，建立全新硬件，支持软件协同设计，这将随着不断变幻的现实情况发展。我们称之为 AI 2.0。
英特尔与百度是长期好伙伴
近年来，英特尔与百度已建立许多基于 AI 应用的解决方案。自 2016 年英特尔就为百度 PaddlePaddle 深度学习框架优化 Xeon Scalable processor，今后，NNP-T 优化也将专注于 PaddlePaddle 应用，专注于神经网络的分布式训练，以完成其他类别的 AI 应用。
Constellation 研究公司的首席分析师兼副总裁 Holger Mueller 表示：处理器架构和平台需要优化才能发挥作用，无论目前还是即将推出的处理器，这解释了英特尔与百度合作的重要性。
两家公司探讨整合百度 PaddlePaddle 和英特尔 nGraph DNN（Deep Nerual Network）编译程序，有了 nGraph 的助力，数据科学家只需编写一次程序代码就可让 DNN 模型在各平台有效执行，无需调整其他。百度也藉助英特尔 Optane 数据中心级持久内存的高效能，向数百万用户提供个性化行动内容，并透过百度 AI 建议引擎获得更高效的用户体验。相关信息来源：http://www.ai.org.tw/map.asp
资料安全方面，百度和英特尔去年推出 MesaTEE，是基于英特尔 SGX （Software Guard Extension，软件保护延伸技术）的 FaaS 计算框架；MesaTEE 使金融、自动驾驶和医疗等安全敏感服务能安全于远程平台处理。今年稍早，百度和英特尔还推出全新硬件产品 BIE-AI-BOX。这款产品融合百度智能边缘技术，联机镜头进行车内视讯监控和分析。
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