发力Nervana人工智能平台 英特尔推出数款深度学习芯片

智东西(公众号:zhidxcom)
文 | 四月

人工智能技术历经两次潮起潮落,在第60个年头迎来了它的第三次崛起。随着智能交通、机器人等概念迅速升温,作为芯片技术的巨头,英特尔等厂商都在卯足了发力和布局底层技术与方案,企图在这次浪潮中抢占先机。

11月30日智东西消息,英特尔在北京举办了以人工智能技术为主题的论坛,全面介绍英特尔在人工智能领域的重大战略和技术进展,包括面向人工智能的最新Nervana平台,以及端到端的产品组合和路线图等细节。

发力Nervana人工智能平台 英特尔推出数款深度学习芯片

今年英特尔以4.08亿美元将深度学习初创团队Nervana System收入麾下,借助旗下 Engine芯片在深度学习训练方面优于传统 GPU 的能耗和性能优势。英特尔将在明年推出Xeon Phi至强融核处理器、Lake Crest晶片、Knights Crest等新产品,结合Intel Xeon处理器及Nervana技术,特别针对类神经网路进行最佳化,强化深度学习效能,并透过高频宽互连提供高运算密度。

在人工智能领域的产品布局,英特尔主要通过机器学习、推理系统两条路径布局软硬件产品。在机器学习领域,基于深度学习和经典机器学习方法;在推理系统方面,基于记忆和逻辑两种方案。在具体产品上,英特尔搭建了从硬件平台、到软件与数据库(开发工具、开放框架、数据库/语音)在内的一整套解决方案。

与Nervana结合的Intel芯片组合

硬件层面,英特尔推出了与Nervana结合的数款芯片组合,将自身在处理器领域的优势延伸到深度学习,打造一系列适应深度神经网络的特殊处理器。其中包括:

1)Xeon至强处理器,使用最广泛的机器学习解决方案。

2)升级后的Xeon Phi至强融核处理器,提供更高性能、通用的机器学习解决方案。将于明年正式上市,具备400GB直接访问内存,新增32个节点无缝扩展,可提升31倍的性能。

3)Xeon至强处理器+Altera,基于FPGA可编程技术,该款芯片低延迟的推理系统芯片,具备基础设施灵活性的高能效推导。

发力Nervana人工智能平台 英特尔推出数款深度学习芯片
4)XEON至强处理器+Lake crest,Lake crest是一款采用高带宽的独立加速器,可承载模型并行化的神经网络。

配套的深度学习计算软件

在软件层面,英特尔为多节点架构提供了多种深度学习的开源软件框架,诸如Spark、Caffe、Theano和Neon等,及课推动前后端协同人工智能发展布局的Saffron、TAP、Nervana系统、Movidius等工具和平台,配合硬件芯片平台实现端到端的落地。

行业应用层面,英特尔通过与多家学术机构合作推动AI技术在医疗领域的落地,包括治疗帕金森综合症、协作式癌症云数据酷、新药发现等计划。活动现场,工作人员展示了基于Torch平台的Pikxizo应用,可实时将两张不同内容的照片进行渲染与融合,效率可提高28倍,允许的最大图片尺寸提升15倍。

基于英特尔架构的至强处理器、至强融核处理器、Nervana平台和FPGA、Omni—Path网络、3D Xpoint存储技术的硬件平台,英特尔推出了针对深度学习/机器学习而优化的英特尔数学函数库(Intel MKL)、英特尔数据分析加速库(Intel DAAL)等。

发力Nervana人工智能平台 英特尔推出数款深度学习芯片

借助收购 Nervana,英特尔将自己在处理器的优势延伸到深度学习领域,有利于打造一系列适应深度神经网络的特殊处理器。在终端应用层面,英特尔主要通过今年收购视觉芯片公司Movidius布局,其低功耗视觉处理组件Myriad应用到大疆无人机、菲力尔(FLIR)、谷歌Project Tango和联想手机等项目。

发力Nervana人工智能平台 英特尔推出数款深度学习芯片

英特尔还推出了基于Nervanan平台的图编译器,可自动进行分拆并分配到多个节点上,支持多个目标硬件平台的优化,帮助不同模型分配到加速器。

此外,英特尔成立了Nervana人工智能咨询委员会,邀请Ron Dror 、Jan Rabaey 、Yoshua BenGio(深度学习神经系统的三位创始人之一)制定AI战略,以推动技术探索和创新。同时,英特尔设立Nervana人工智能学院,面向人工智能的英特尔开发人员专区,提供框架、工具和开发者培训课程。

结语

发力Nervana人工智能平台 英特尔推出数款深度学习芯片

近两年,英特尔围绕 AI 领域进行了一系列收购,包括深度学习团队Nervana、可编程逻辑芯片巨头Altera、视觉芯片Movidius等的收购,补全了此前在训练神经网络GPU方面的短板,未来随着自动驾驶、智慧工厂及无人机等应用热潮持续升温,英特尔、英伟达、高通等大厂在人工智能市场的竞争势必会更加激烈。

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