Intel發布專為機器學習而設計的Intel? Nervana?神經網絡處理器，年底量產

在10月17日召開的WSJ D.Live大會上，Intel正式發布了專為機器學習而設計的Intel® Nervana?神經網絡處理器（NNP）系列芯片。按照Intel之前對芯片預先命名的序列，該芯片的預發布代號為“Lake Crest”。

Intel CEO Brian M. Krzanich隨后在官方博客發布公告稱：

“今天我們宣布，英特爾將在今年年底前正式量產出貨業界首款神經網絡處理芯片，即Intel® Nervana?神經網絡處理器（NNP）。在將新一代的AI硬件推向市場的同時，我們很高興與非死book密切合作，共同分享享技術見解。

Intel® Nervana? NNP將致力于無數行業的AI計算革新。使用英特爾Nervana技術，公司將能夠開發全新的AI應用程序，從而最大限度地提高數據處理能力，使客戶能夠獲得更多的洞察力并改變其業務。包括：

衛生保健：人工智能將實現早期的診斷和更高的精度，通過推進癌癥、帕金森病及其他腦部疾病的研究；

社交媒體：社交平臺將能夠為用戶提供更個性化的體驗，并向廣告客戶提供更有針對性的覆蓋；

汽車：離“讓無人駕駛車輛上路”的夢想更接近；

天氣：可以更好地幫助研究者對運動、風速、水溫等參數進行分析研究，并更有效預測颶風軌跡。

我們有更多Intel® Nervana? 產品正在推進中，這些產品將提供更高的性能，并為AI模型提供更高可擴展性能力，并使我們在2020年AI業務收入實現比去年增長100倍的目標。”

Intel在去年8月份以3.5億美元收購了深度學習芯片公司Nervana Systems。英特爾的NNP芯片采用標準緩存層次結構，并使用軟件來管理片上內存，從而為深度學習模型實現更快的訓練時間。在過去一段時間里，NVIDIA一直是AI硬件行業的焦點，Intel也希望通過Intel® Nervana?芯片的推出扳回一局。

據雷鋒網(公眾號：雷鋒網)了解，Intel® Nervana?NNP優先考慮可擴展性和數值并行性。通過使用專有Flexpoint數字格式，該芯片可以實現更多的數據吞吐量，同時，Intel還通過縮小電路尺寸減少了并行計算的功耗。

Intel® Nervana?NNP芯片的誕生預示著圍繞著深度學習進行優化的硬件競爭將日趨激烈。深度學習需要通過大量的矩陣運算來進行模擬計算結果，在此過程中，由于GPU具有比更優越的并行簡單計算性能，因而被認為是比CPU更好的深度學習計算芯片，也帶動了NVIDIA在深度學習硬件市場行情的一路走高。今年4月，Google退出了第一款機器學習芯片TPU，該芯片專為矩陣計算而優化，因而具有更好的深度學習加速性能。

但也有研究者認為，深度學習的實質是一類多層大規模人工神經網絡，它模仿生物神經網絡而構建，而目前傳統的處理器指令集是為了進行通用計算發展起來的，其基本操作為算術操作和邏輯操作（與或非），往往需要數百甚至上千條指令才能完成一個神經元的處理，要更好地模仿神經元，提升度學習的效率，可能需要對目前芯片設計所通用的馮諾依曼結構實現突破。但從目前透露的資料來看，我們尚未清楚Intel® Nervana?NNP芯片在這方面的具體改進情況。

雷鋒網發現，英特爾似乎有意在其Intel® Nervana?芯片周圍構建完整的產品線。有傳聞稱，后續開發代號為“Knights Crest”就是這樣的一款專為AI計算設計的Xeon處理器。

來自: https://www.leiphone.com/news/201710/2H5aAJFInIqAjoPe.html