年度榜单
A100 系列
A100 Data Intelligence
Auto Byte
专注未来出行及智能汽车科技
微信扫一扫获取更多资讯
Science AI
关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展
在谷歌、IBM、微软、百度都在抢占人工智能这块「新大陆」的此时此刻,在移动芯片领域频频失意的英特尔,能否借此东风扳回一城?
「英特尔具有独一无二的优势,能够加速人工智能的创新,」在 11 月 18 日的英特尔旧金山 AI Day 上,英特尔 CEO 科再奇表示,「英特尔一直致力于人工智能的发展,且已投入大量的技术资源和开发人员来推进人工智能在企业和社会中的应用。」
对于机器学习来说,面向图像处理开发的 GPU 固然提供了不俗的计算力,但针对机器学习、深度学习开发专用芯片仍有相当的开发必要。通过发布 Xeon 、Xeon Phi 系列芯片,优化主流开源框架,收购 Nervana、Movidius 等领域先行者,英特尔正在努力打造创新循环的人工智能「生态圈」。
Nervana,英特尔再集英雄卡
今年 8 月,英特尔以 4 亿美元收购机器学习公司 Nervana。这家成立仅两年的初创公司,凭借对机器学习、特别是深度学习的深刻理解,和从软件到硬件全领域的建设,成为为数不多「绝佳」的收购对象。
在 11 月 30 日的英特尔人工智能能论坛上,前 Nervana CEO、现英特尔数据中心事业部副总裁兼人工智能解决方案部门总经理 Naveen Rao 表示,英特尔将于 2017 年上半年测试第一款芯片(代号「Lake Crest」),并在下半年向主要客户发售。将 Nervana 的技术与 Xeon 处理器紧密集成,英特尔还在路线图中增加了一款新产品(代号「Knights Crest」)。此外,Lake Crest 处理器专门针对神经网络进行了优化,可为深度学习提供极高性能,并可通过高速互连网络提供前所未有的计算密度。
为进一步推动人工智能研究和战略实施,Naveen 表示英特尔已成立 Nervana 人工智能委员会,主要由业界和学术界的领先思想领袖组成。四名创始会员为加拿大蒙特利尔大学 Yoshua Bengio、加州大学伯克利分校 Bruno Olshausen、Jan Rabaey 以及来自斯坦福大学 Ron Dror。
为 AI 搭建的 IA
英特尔软件与服务事业部副总裁兼产品开发部门总经理 William Savage 则全面介绍了英特尔的 AI 架构,这也是此次论坛名称「释放 IA 原力」的由来——IA 即「Intel Architecture」。
英特尔软件与服务事业部副总裁兼产品开发部门总经理 William Savage
在底层软件原语方面,Intel MKL 将在 2017 版中提供 DNN 域,包含可加速 AlexNet、VGG、GoogleNet 等主流图像识别模型的函数;框架方面,英特尔可以提供包括 Neon、TensorFlow、Theano、Caffe、Torch、CNTK 等在内,几乎所有主流开源框架的优化版本;大数据分析方面,支持 Hadoop、Spark、BigDL 等主流架构;工作流工具方面,英特尔已经在今年发布了深度学习 SDK 测试版本,并将在明年一季度发布 Gold 版。
从更远的视角看,英特尔能为人工智能提供的是一套「端到端」的解决方案产品组合:包括 Xeon、Xeon Phi、Nervana、FPGA、Omini-Path 网络、3D Xpoint 存储等技术的硬件平台,Spark、Caffe、Theano、Neon 等开源框架,及 Saffron、TAP、Nervana 系统、Movidius 等推动前后端协同的平台和工具。
在英特尔公司副总裁兼数据中心事业部数据中心解决方案部门总经理 Jason Waxman 看来,目前人工智能市场仍处于「婴儿期」,需要在产业中更多实践。「端到端」的产品组合则可以帮助行业和企业更好的应用人工智能技术,释放到智能工厂、无人驾驶、生命科学等诸多领域。
除此之外,为了推动人工智能技术大众化,英特尔还成立了 Nervana 人工智能学院,为开发者提供培训课程,并将开展英特尔校园开发人员计划。
数据洪流催生的新高点
为什么人工智能变「火」了?
在英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭看来,除了计算力的提升和技术突破的大背景外,根源是「庞大的数据洪流」——数据的特征和数据量都发生了变化。
以目前的网约车平台为例,仅一家平台就会每天产生 70TB 的数据;每个互联网用户平均每日产生 1.5GB 的数据,而中国大约有 7.21 亿互联网用户。未来如果智慧医院接入网络,每天将产生 3000GB 的数据,自动驾驶汽车则是 4000 GB;如果是智慧工厂,这个数字将达到 1000000 GB。
如何运用这些数据便成了需要解决的问题,这便是人工智能的作用所在——如何更好的挖掘、分析和利用数据。在任何与 AI 相关的场合,英特尔都会拿出这张良性循环图,已证明自己进军人工智能领域的合理性。
借助多次成功收购和技术提升,英特尔已经形成了自身在 AI 应用中的全面布局。至于结局如何,就要看命运女神的安排了。
附:封面图中人物为英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭。