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英特尔“修炼”一年成果展示会:老牌技术大厂的转型之战

2017-11-15 18:00 Vincent


撰稿 | Vincent
审校 | Tina&Natalie
编辑 | Emily

2017 年 11 月 15 日,英特尔在北京举办以“英特尔 Nervana:释放 AI 潜力”为主题的年度人工智能大会。

英特尔全球副总裁中国区总裁杨旭先生从开场就在强调:英特尔始终要为实体经济站台。杨旭先生表示,目前英特尔的技术理念就是:创新技术,广泛合作,推动应用,不做埃菲尔铁塔式的研发。2016 年的英特尔 AI 大会上曾经展示过一张图,这张图是英特尔对 AI 的布局,英特尔以此为蓝图,进行了为期一年的“修炼”。一年以后,英特尔带着目前已经取得的成就向全世界释放 AI 潜力。

从图上我们可以看到,英特尔的人工智能解决方案已经覆盖了诸多领域:从底层的芯片等各类硬件,到中层的覆盖主流深度学习框架,再到上层无人驾驶,智能医疗等方面的应用,技术的提升与开放合作的技术态度,一切都是英特尔这家老牌技术企业在 AI 时代通过转型释放的重要信号:英特尔有足够的实力赶上 AI 时代的浪潮,并再次引领技术的发展趋势。

作为一场“秀肌肉”的 AI 大会,在主场展示了目前取得的成就之后,百度,海康威视,科大讯飞等英特尔的中国合作伙伴也纷纷登台演讲,来自百度的喻友平,更是在演讲中对明天(11 月 16 日)的百度世界大会也进行了一些小小的剧透,吊足了在场嘉宾的胃口,届时,AI 前线也将从现场为各位读者进行最迅速的报道,关注 AI 前线公众号(ID:ai-front)敬请期待。


英特尔的 Nervana


大会设立了展示区,其中最引人注目的莫过于英特尔从去年开始就高调研发的神经网络处理器 Nervana,今年 10 月,该款处理器正式面世。

本届大会也分析了 Nervana 产生的必要性:传统处理器对数据的处理量有限,而现在又是一个数据爆发的时代,为了能够快速实时处理庞大的数据,这个时代需要一种新的神经网络处理器。

2016 年 8 月 10 日,英特尔以 3.5 亿美金的高价收购了深度学习初创公司 Nervana Systems。Nervana Systems 成立于 2014 年,是一家深度学习初创公司。Nervana 一直希望将机器学习功能全力引入芯片之中。最开始,公司的业务是出售专为深度学习任务定制的硬件,后来开始利用自己的硬件提供深度学习云服务。它还发布有开源深度学习框架 Neon。

2017 年 3 月,Nervana 以及其他英特尔内部的人工智能相关业务和资源被整合进一个部门,即人工智能产品事业部(AIPG),由 Nervana 的联合创始人、前 CEO Naveen Rao 来领导。收购 Nervana 之后,英特尔再次向 AI 硬件领域发力,AIPG 计划推出名为 Crest 的系列产品,而首位亮相的就是一款叫做 Lake Crest 的芯片。

据了解,该款芯片是专为训练 DNN 而深度定制的 ASIC 解决方案,其加速性能是 GPU 的 10 倍。

于是在 2017 年 10 月 17 日召开的 WSJ D.Live 大会上,Intel 正式发布了专为机器学习而设计的 Intel® Nervana™神经网络处理器(NNP)系列芯片。

根据官方博客的介绍,英特尔 Nervana NNP 采用高速片内和片外互联设计,可实现大规模的双向数据传输。规定的设计目标是实现真正的模型并行性,其中神经网络参数分布在多个芯片上。这使得多个芯片可以作为一个大的虚拟芯片,以容纳更大的模型。同时,Nervana NNP 没有标准的高速缓存层次结构,片上内存是由软件直接管理的。更好的内存管理使芯片能够在每个芯片上实现大量计算的高利用率。这意味着为深度学习模型的训练时间将大大缩短。

除了上述创新之外,为了实现神经网络工作负载的更高吞吐量,英特尔 AIPG 发明了一种新的数字格式,称为 Flexpoint。Flexpoint 允许将标量计算实现为定点乘法和加法,同时允许使用共享指数的大动态范围。由于每个电路都较小,这会使芯片上的并行性大大增加,同时每个计算的功耗也会降低。


联手 AMD 进军 GPU,英特尔的转型之战


就在不久之前,英特尔低调公布将与 AMD 合作,将高性能英特尔酷睿 H 系列处理器、第二代高带宽内存 (HBM2) 以及第三方定制的独立显卡芯片(出自 AMD Radeon 技术事业部),都整合封装在单个处理器内。

有关这两家知名硬件大厂的合作,不少人猜测是想要联手对抗在 GPU 领域日益强大的英伟达,然而纵观英特尔与英伟达的发展历程,这个原因似乎并非是最主要的,英特尔近些年来的行为目的无一不指向它目前最迫切的需求:转型。

2016 年底,英特尔公司全球副总裁、中国区总裁杨旭在接受笔者采访时曾明确表示:“英特尔现在已经不是一个单纯的芯片公司了,虽然芯片是很重要的一块,但不是唯一。”更加表明了英特尔转型的决心。

经过不断的摸索,英特尔最终确定了转型过程中发力的八大方向,即人工智能、无人驾驶、5G、虚拟现实、体育、机器人、精准医疗以及中国制造 2025。

将人工智能放在转型任务之首,想必英特尔也是对人工智能下了大注,Nervana 的的诞生更是说明了英特尔希望在 AI 领域的决心。

在 AI 芯片领域,英伟达的 GPU 一直处在领先地位,同样是老牌芯片大厂,英特尔必然不会甘于落后,能够与 AMD 合作并挖走 AMD 首席图形架构师 Raja Koduri,就表明英特尔在这一领域的强烈诉求。虽然稍有落后,但是目前看来,英特尔后劲十足,这一股猛劲能够持续多久?我们将持续关注。


 
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