軟硬件重構升級人工智能時代

遼東信息港 劉 欣2019-11-27 12:14:39
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軟硬件重構升級人工智能時代

 
軟硬件重構升級人工智能時代  

當天,英特爾還發布了《英特爾中國金融行業AI實戰手冊》和《英特爾中國醫療健康行業AI實戰手冊》。辛周妍告訴《中國科學報》,英特爾2019年AI的收入有望超過35億美元。“我們將更好地聆聽客戶需求,與產業及合作伙伴攜手,共同加速人工智能在各行各業的應用落地。”

百度AI系統架構師丁瑞全在分享會上透露,百度的超級AI計算平臺X-Man和深度學習框架PaddlePaddle (飛槳)都已與英特爾就NNP-T展開合作,以優化提升日益復雜的模型訓練效率。

截至目前,在硬件方面,英特爾已可以提供包括CPU、GPU、FPGA、NNP、VPU等在內的靈活的硬件產品組合與計算平臺,滿足從云到邊緣到設備的不同工作負載需求;在軟件方面,英特爾提供全面優化過的軟件,用以加速并簡化人工智能技術的開發與部署,涵蓋庫、框架以及工具與解決方案等多個層面。?

對于上述種種舉措,辛周妍表示,“由于人工智能模型的復雜度正在不斷增加,因此我們必須持續強化產品組合的廣度和深度,創造全新的硬件架構和軟件工具,以不斷提高數據的處理、傳輸和存儲能力。”

分享會當天,英特爾首次面向中國媒體介紹了最新推出的面向訓練 (NNP-T1000) 和面向推理 (NNP-I1000) 的英特爾 Nervana神經網絡處理器 (NNP),以及下一代英特爾 Movidius Myriad視覺處理單元(VPU)。此外,在前不久召開的2019年超級計算大會上,英特爾還宣布了一類專為高性能計算和人工智能融合優化的全新獨立通用GPU,以進一步擴展現有的技術產品組合。

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辛周妍展示英特爾Nervana神經網絡訓練處理器NNP-T。

 

 

談及獨立GPU的推出對業界的影響,辛周妍表示,GPU未來一定是英特爾AI產品組合中的重要一員,其上市時間預計將在2020年以后,很大可能是2021年。但是,它不會是英特爾AI戰略的核心部分,“因為英特爾的人工智能戰略更廣、更深,其核心在于給客戶提供更多的選擇。而在人工智能的硬件方面,沒有哪一個產品可以包打天下。”

此前,英特爾公司副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao在美國舊金山­舉行的2019英特爾人工智能峰會上透露:“隨著人工智能的進一步發展,計算硬件和內存都將到達臨界點。如果要在該領域繼續取得巨大進展,專用型硬件必不可少,如英特爾 Nervana NNP 和 Movidius Myriad VPU。采用更先進的系統級人工智能,我們將從‘數據到信息的轉換’階段發展到‘信息到知識的轉換’階段。”

 

其中,作為英特爾為云端和數據中心客戶提供的首個針對復雜深度學習的專用 ASIC芯片,英特爾 Nervana NNP具備超高擴展性和超高效率。英特爾 Nervana神經網絡訓練處理器(NNP-T)在計算、通信和內存之間取得了平衡,不管是對于小規模群集,還是最大規模的 pod 超級計算機,都可進行近乎線性且極具能效的擴展;英特爾 Nervana神經網絡推理處理器(NNP-I)具備高能效和低成本,且其外形規格靈活,適合在實際規模下運行高強度的多模式推理。

“現在對于計算能力的要求每3.5個月就會翻一番。這是為什么呢?答案就是我們現在正處于人工智能(AI)發展的轉折點上。” 11月22日,在北京舉行的英特爾實踐AI媒體分享會上,英特爾人工智能事業部副總裁兼英特爾人工智能平臺與市場研究總經理辛周妍(Julie Shin Choi)表示,“下一波人工智能大潮已經到來,我們正加速邁向以數據為中心的新時代。”