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[導(dǎo)讀]人工智能是2019的最熱話題,這個(gè)話題與毛衣戰(zhàn)一起構(gòu)成了2019年的主旋律。雖然整個(gè)行業(yè)大形勢(shì)并不太好,但并不會(huì)對(duì)于人工智能發(fā)展的腳步造成任何阻礙。在近日召開的英特爾實(shí)踐AI媒體分享會(huì)上,通過諸多產(chǎn)品和客戶案例的分享,讓我們看到了AI的前景和希望。

人工智能是2019的最熱話題,這個(gè)話題與毛衣戰(zhàn)一起構(gòu)成了2019年的主旋律。雖然整個(gè)行業(yè)大形勢(shì)并不太好,但并不會(huì)對(duì)于人工智能發(fā)展的腳步造成任何阻礙。在近日召開的英特爾實(shí)踐AI媒體分享會(huì)上,通過諸多產(chǎn)品和客戶案例的分享,讓我們看到了AI的前景和希望。

在所有產(chǎn)品中構(gòu)建AI能力

“通過把AI內(nèi)置到所有英特爾產(chǎn)品中,我們正在構(gòu)建AI能力。從CPU到GPU到FPGA,再到給客戶定制的ASIC,我們推動(dòng)AI無處不在。”英特爾人工智能事業(yè)部副總裁Julie Choi如是分享到。

回顧2019,英特爾在人工智能成績有哪些?

至強(qiáng)處理器是數(shù)據(jù)中心的基石,英特爾通過加入AI性能對(duì)其持續(xù)提升。比如Intel DL Boost用于推理, 而2020年,英特爾將首次提供BFLOAT 16 支持,會(huì)使得英特爾在推理方面有更多的性能提升,英特爾是唯一一家在多個(gè)產(chǎn)品上面支持BFLOAT的公司。 CPU和GPU作為通用處理器是人工智能必備的硬件產(chǎn)品之一,此外在所有硬件產(chǎn)品中,最為值得關(guān)注的是Nervana NNP。這是一款為云端和數(shù)據(jù)中心客戶提供的,專門針對(duì)復(fù)雜深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的專用ASIC芯片。

回顧2019,英特爾在人工智能成績有哪些?

近日英特爾也分享了下一代Movidius VPU,代號(hào)為KEEM BAY,將會(huì)在2020年上半年推出。KEEM BAY是一個(gè)低功耗的高性能邊緣推理處理器,為深度學(xué)習(xí)視覺以及媒體來建造,它的架構(gòu)是專用的,而且是高度優(yōu)化的,針對(duì)邊緣推理,在性能方面的巨大躍升。KEEM BAY提供了10倍與上一代Myraid X的通量。KEEM BAY有靈活的外形,比方說M.2到PCI-E和硅芯片,能夠去滿足英特爾的客戶廣泛的應(yīng)用的需求,比如說一體機(jī)、機(jī)器人、全功能的PCI-E,運(yùn)行多個(gè)VPU,并行高密度的AI應(yīng)用。英特爾將會(huì)用KEEM BAY來支持全方位的邊緣人工智能計(jì)算。

回顧2019,英特爾在人工智能成績有哪些?

推動(dòng)未來計(jì)算創(chuàng)新

據(jù)英特爾中國研究院的院長宋繼強(qiáng)博士表示,英特爾將不僅僅在現(xiàn)有的架構(gòu)上進(jìn)行創(chuàng)新,還將關(guān)注量子計(jì)算、神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算等多種方式來實(shí)現(xiàn)計(jì)算力的突破式發(fā)展。

Loihi是英特爾推出的一個(gè)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算芯片,是世界上第一個(gè)支持片上學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)擬態(tài)芯片。在Loihi這個(gè)芯片里有13萬個(gè)神經(jīng)元,放在128個(gè)計(jì)算內(nèi)核里,每個(gè)核里有1024個(gè)神經(jīng)元,乘起來是13萬個(gè)。每個(gè)神經(jīng)元可以和一千個(gè)神經(jīng)元通過片上網(wǎng)絡(luò)的方式連在一起,構(gòu)成高度復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹6疫@一塊芯片還可以跟更多其他的芯片連在一起。這個(gè)芯片首先具備很好的模擬低功耗神經(jīng)元工作的能力,還可以高度互聯(lián),還可以在片上支持用戶一邊工作,一邊繼續(xù)學(xué)習(xí),改進(jìn)它的模型參數(shù)。

回顧2019,英特爾在人工智能成績有哪些?

它區(qū)別于原來的通用計(jì)算和像現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)、腦啟發(fā)計(jì)算,它充分利用了人腦比較低功耗的工作方式,脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式,它更形象的把模擬神經(jīng)元的計(jì)算硬件連接起來,形成異步的電路,通過脈沖的方式激活,只有用到的部分耗電,不用的部分是會(huì)休息的。另外,Loihi可以把時(shí)間的信息編碼在里面,把人跟時(shí)間相關(guān)的感知能力接觸在里面以后,這兩塊組合起來可以達(dá)到很好的效果,英特爾可以在完成同樣的感知或者識(shí)別決策任務(wù)的時(shí)候,用少一千倍的功耗,同樣的事情,原來深度學(xué)習(xí)或者處理器要一千瓦,現(xiàn)在可以一瓦做到。

在量子計(jì)算領(lǐng)域,出了行業(yè)上都在關(guān)注的低溫超導(dǎo)量子位的方式外,英特爾還利用硅的加工工藝和測(cè)試工藝的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),做了利用硅電子自旋表示出量子態(tài),而且這個(gè)已經(jīng)在英特爾自己的300毫米、12寸晶圓的生產(chǎn)線上可以生產(chǎn)了,英特爾有兩個(gè)量子位的芯片已經(jīng)在測(cè)試了,目前更多在這個(gè)方向上投入,未來可以規(guī)?;a(chǎn),可以從巨大的冰箱里拿出來,用在真實(shí)領(lǐng)域里的方式。

回顧2019,英特爾在人工智能成績有哪些?

現(xiàn)在量子計(jì)算發(fā)展還是早期,英特爾量子位的數(shù)不夠,另外量子位非常脆弱,只能毫秒級(jí),通常需要更長才能完成任務(wù)。如何制作更多更可靠的量子位這是一個(gè)重點(diǎn)。另外如何讓量子位的糾錯(cuò)能力更強(qiáng),這是英特爾正在做的事情,為了達(dá)成這個(gè)事情,英特爾還做檢測(cè)設(shè)備,上圖是英特爾和合作伙伴一起制造了世界上第一臺(tái)在很低溫下還能探測(cè)晶圓里面量子位的狀態(tài)的測(cè)試工具。其實(shí)量子計(jì)算不是一件容易的事情,特別是英特爾想把它用在大規(guī)模的商業(yè)計(jì)算,必須有很長的路去走。

展望2020,機(jī)遇和挑戰(zhàn)還有很多,會(huì)不會(huì)成為AI應(yīng)用的爆發(fā)之年?專用AI ASIC是否會(huì)成為2020年的主要增長驅(qū)動(dòng)力?讓我們拭目以待。

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