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2019-01-08 14:04:53

来自国外技术网站“technologyreview”的消息,英特尔和Facebook将联合推出一款芯片,目标是在现有AI芯片的基础上提高运算效率、降低芯片价格,让更多的人工智能公司可以用到更好的芯片。

该设备承诺将更有效地运行经过预先训练的机器学习算法,这意味着让AI做有用的事情所需的硬件更少,所需的能耗也更少。

英特尔与Facebook:核心技术与大数据的联合

英特尔(Intel)今天在拉斯维加斯的消费电子展(ConsumerElectronicsShow)上公布了新的人工智能芯片,以及与Facebook的合作。这份声明展示了随着公司在人工智能的开发和部署中寻求优势,人工智能软件和硬件是如何交织在一起的。

新的“推理”人工智能芯片可以帮助Facebook和其他人更有效、更便宜地部署机器学习。这个社交网络使用人工智能来做各种各样的事情,包括在图像中标记人,将帖子从一种语言翻译到另一种语言,以及捕捉被禁止的内容。如果在更通用的硬件上运行,这些任务在时间和精力方面要花费更多。

抢占芯片市场,英特尔2019年有一盘大棋

英特尔将在2019年晚些时候将该芯片提供给其他公司。目前英特尔远远落后于人工智能硬件市场领先者NVIDIA,并面临着来自众多芯片制造新贵的竞争。

英特尔(Intel)人工智能产品集团副总裁纳文·拉奥(Naveen Rao)在宣布这项消息时表示,该芯片将比竞争对手提供的任何产品更快,尽管他没有提供具体的性能数据。

Facebook证实,它一直在与英特尔合作,但拒绝提供更多细节,也不愿透露其在合作中扮演的角色。据传Facebook也在探索它自己的人工智能芯片设计.

拉奥说,该芯片将与所有主要的人工智能软件兼容,但Facebook的参与表明,设计AI与人工智能软件工程师合作是多么重要。Facebook的人工智能研究人员开发了许多广泛使用的人工智能软件包。该公司还拥有大量用于培训和测试机器学习代码的数据。

英特尔能够在AI时代打个翻身仗吗

几年前,由于对人工智能芯片的需求随着深度学习(一种功能强大的机器学习技术)的使用而激增,英特尔落后了时代(人工智能主要依赖算法,这方面比较强的是GPU,英伟达是其中的翘楚)。通过向计算机提供大量数据来训练计算机执行有用的任务.

通过深入学习,将数据输入到一个非常大的神经网络中,并对网络的参数进行调整,直到它提供所需的输出。然后,一个经过训练的网络就可以用于像识别视频片段中的人这样的任务。

在通用计算机芯片上,深度学习所需的计算效率相对较低.它们在将计算分开的芯片上运行得更好,这些芯片包括Nvidia长期以来专门从事的图形处理器的种类。其结果是,NVIDIA公司在人工智能芯片上起步迅速,并且仍然为人工智能销售绝大部分高端硬件。

英特尔于2016年收购了一家名为Nervana Systems的初创公司,从而启动了其人工智能芯片开发。一年后,英特尔宣布了其第一款人工智能芯片-英特尔Nervana神经网络处理器(NNP)。

英特尔最新的芯片是为运行已经训练过的算法而优化的,这将使其更有效率。新芯片名为NNP-I(“i”表示“推理”)。

在过去的几年里急剧上升开发新的人工智能硬件。许多初创公司都在竞相开发适合人工智能的芯片。这包括石墨芯,一家英国公司最近筹集了2亿美元的投资,以及一系列中国公司,如寒武纪, 地平线机器人,和比特曼(见“中国从来没有真正的芯片产业。制造人工智能芯片可以改变这种状况”).

英特尔还面临着谷歌(Google)和亚马逊(Amazon)等公司的竞争,这两家公司都在开发芯片,为云人工智能服务提供动力。谷歌在2016年首次披露,它正在为TensorFlow深度学习软件开发一款芯片。亚马逊去年12月宣布,它已经开发了自己的人工智能芯片,其中包括一个专门用于推理的芯片。

英特尔可能会迟到,但该公司在集成电路制造方面拥有无与伦比的专业知识,这仍然是推动设计创新和提高性能的关键因素。“英特尔的专长是优化硅,”拉奥说。“这是我们比任何人都做得更好的事情。”

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