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英特爾想以優異技術爭取人工智慧晶片市場

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科技產業資訊室 (iKnow) - Kyle 發表於 2016年8月22日

圖、人工智慧晶片
 
英特爾為了追趕英偉達(NVIDIA)與谷歌在人工智慧晶片上的布局,決定在2017年公布代號Knights Mill的下一代Xeon Phi處理器家族,主攻深度學習與人工智慧應用市場。這晶片將採用10奈米製程製造,積極搶奪英偉達的市場。

英偉達發展深度學習應用已有多年時間。因此,現今百度在人工智慧與深度學習的晶片就是採用英偉達的技術。可是隨著英特爾即將投入人工智慧晶片,百度也現身在英特爾開發者論壇,並與英特爾進行合作。至於未來百度會用英偉達還是英特爾的深度學習與人工智慧晶片,就只能看情勢發展如何才做出定奪了!

原來Xeon處理器家族是瞄準科學類應用,隨著新型號Xeon Phi將引入人工智慧運算任務的功能,將帶給深度學習正面的幫助。其實目前在語音識別、圖像識別,以及自動駕駛汽車等領域,深度學習技術正得到愈來愈多的應用。

以現今情況來看,英特爾當初讓Xeon處理器強攻數據中心伺服器,也獲得廣泛部署,甚至所有深度學習運算有關的任務也採用這一處理器。不過,隨著人工智慧的不斷前進,有些廠商也開始部署用於人工智慧任務的輔助處理器,而這些輔助處理器大多是來自於英偉達的繪圖處理器。

為了不讓英偉達的繪圖處理器成為未來人工智慧輔助處理器的核心,英特爾決定在標準Xeon處理器上增加更多處理核心來處理深度學習該有的一些指令級,因而Xeon Phi產品線就誕生了。

此外,Xeon Phi晶片能夠運行大部分數據分析軟體,同時無需用到可能導致分析速度放緩的外部處理器,這也是英特爾主打的關鍵優勢,畢竟,其搭配更多快閃記憶體,能夠比起繪圖處理器還要更高性能。

可是英偉達畢竟在深度學習應用已經開發很久,2016年4月5日,該公司公佈了最新款的專門用於人工智慧研究領域的Tesla P100圖形處理晶片,認為其最新晶元的處理速度仍會遠遠強於英特爾的技術,將為這款GPU的研發投入了20億美元。短時間之內,英特爾依舊會遇到挑戰,就如同英偉達在高階桌上型電腦依舊具備主導能力一樣。

這也是為什麼英特爾於2016年8月收購新創公司Nervana Systems。因為該公司專注於深度學習晶元和軟體,這對於Xeon Phi處理器有一定的幫助。

另外,谷歌也正在發展其人工智慧晶片Tensor Processing Unit,採用最適合谷歌深度學習的軟體TensorFlow。這也是英特爾未來必須面臨的挑戰。(722字)
 


圖一、英特爾預計2017年推出人工智慧晶片Xeon Phi
Source : Intel,2016年8月
 

參考資料:

  1. Intel Unveils Plans for Artificial-Intelligence Chips. The Wall Street Journal, 2016/08/17
  2. Intel Takes Aim At Nvidia (Again) With New AI Chip And Baidu Partnership. Forbes, 2016/08/17
  3. Intel Announces Knights Mill: A Xeon Phi For Deep Learning. AnandTech, 2016/08/17

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