英特爾近日宣布明年將全力布局AI,還要推出多個專用AI處理器晶片,包括代號為「Lake Crest」的AI晶片,以及搭配Xeon處理器代號為「Knights Crest」的AI晶片,都將專攻深度學習應用。至於Xeon Phi晶片也將會推出新產品。

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英特爾

一直以來,GPU的高度平行運算能力在AI應用獲得很大關注,不過,在平行運算略占下風的CPU廠商近年來也開始提高CPU的運算能力,例如處理器大廠英特爾在新一代CPU處理器內,就陸續特別增加晶片核心數量,最近英特爾更宣布明年將全力布局AI,甚至還要推出多個專用的AI處理器晶片。

英特爾明年將推出多個專用AI晶片

有了之前布局行動晶片太晚而苦於追趕的慘痛經驗,英特爾這次選擇提早切入AI市場展開布局。英特爾近日更在美國舊金山舉行的Intel AI Day活動上,首度正式提出他們了對於未來AI發展的藍圖和架構。英特爾執行長Brian Krzanich在會中表示,未來將全力發展AI,並且預告明年即將推出的新一代處理器也都將全面支援AI應用,希望能提供企業發展AI應用時能使用GPU之外的另一新選擇。

英特爾計畫明年上半年先推出代號為「Lake Crest」的AI晶片,來提供客戶測試用在優化深度學習運算模型上。接下來,更將搭配Xeon處理器推出另一款代號為「Knights Crest」的AI晶片,透過結合AI應用加速機制,專攻類神經網路應用。Lake Crest和Knights Crest兩者用的技術都是來自英特爾今年8月剛併購的一家深度學習引擎新創Nervana Systems,未來也將透過結合Xeon與Nervana的AI技術,讓企業也可以採用英特爾AI晶片的伺服器來加快深度學習應用開發。

至於英特爾為超級電腦和HPC伺服器打造的超多核心協同處理器Xeon Phi,明年也將推出新產品。英特爾表示,明年推出代號名為「Knight Mill」的Xeon Phi處理器晶片,可以使用多核心處理器執行平行運算,並擁有大量記憶體,能利用記憶體內運算以訓練各種機器學習模型。英特爾還為Knight Mill加入新的晶片設計方式,能符合需要非常多層的神經網路架構以達到訓練的深度學習應用來使用。英特爾甚至宣稱,在執行深度學習運算工作時,Knight Mill比現有代號為「Knight Landing」的Xeon Phi處理器速度,還要快4倍。

為了加強AI市場布局腳步,英特爾最近也動作頻頻,接連買下AI新創業者Nervana與電腦視覺新創Movidius,來加速發展AI專用硬體,最近更與Google聯手強化企業雲端應用,未來雙方也將在AI應用項目上有更多的合作,例如Google將強化TensorFlow在英特爾處理器上的執行效能。TensorFlow是Google去年開源釋出的最新機器學習技術,內建支援深度學習的能力。 Google將讓TensorFlow可以用於所有英特爾CPU核心以改善平行運算、整合高效能函式庫如Math Kernel library (MKL)到TensorFlow,並且優化不同網路拓墣的記憶體配置與資料層的運作。


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