拉奧還表示，到2020年，英特爾將推出芯片，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的性能提高100倍。一名分析師表示，這一目標(biāo)“極為激進”。毫無疑問，英特爾將迅速把這一架構(gòu)轉(zhuǎn)向更先進的制造工藝，與已經(jīng)采用14納米或16納米FinFET工藝的GPU展開競爭。

　　最初的加速處理器需要通過PCI-E總線去連接主機。近期，英特爾決定更進一步，不僅提供應(yīng)用，也提供云計算服務(wù)。

　　這款產(chǎn)品是英特爾大膽的一步。英特爾希望憑借這款產(chǎn)品取得相對于英偉達的技術(shù)優(yōu)勢。目前，后者的GPU芯片被廣泛用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。這是一項非常依賴于處理器的任務(wù)。百度等公司的研究人員表示，為了限制數(shù)據(jù)集的規(guī)模，他們往往要花幾個月時間。

　　拉奧表示：“目前，藝術(shù)級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要花幾周到幾個月時間去訓(xùn)練?！彼赋觯俣妊芯吭菏褂玫囊粋€模型需要消耗百萬萬億次運算。

　　科再奇則表示：“Nervana定位高端，給我們帶來了深度學(xué)習(xí)最頂尖的性能。”

　　然而，這仍是一個規(guī)模較小的新興市場。

　　英特爾數(shù)據(jù)中心集團總經(jīng)理戴安·布萊恩特（Diane Bryant）指出，去年只有0.15%的服務(wù)器被專門用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。布萊恩特指出，英特爾收購人工智能云計算服務(wù)Saffron Technologies已吸引了終端用戶。

　　4名研究員已同意加入Nervana的人工智能顧問委員會，幫助該公司芯片架構(gòu)未來的發(fā)展。Nervana將研究多種方式去優(yōu)化算法，簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，探索降精度運算的新方向，以及如何擴大芯片規(guī)模。

　　分析師則對英特爾擁抱非x86架構(gòu)表示看好。

　　Moor Insights & Strategy總裁帕特里克·莫爾海德（Patrick Moorhead）表示：“如果去看看，他們?nèi)绾窝杆賹?a href="http://www.brongaenegriffin.com/tags/altera/" target="_blank">Altera、Nervana、Phi、至強和其他所需的軟件整合在一起，那么對英特爾這么大規(guī)模的公司而言，這令人印象深刻。目前的情況將取決于英特爾如何無錯地執(zhí)行?！?/p>

　　盡管沒有針對人工智能進行優(yōu)化，但英特爾仍然非常專注于至強Phi。這類多核x86芯片正被越來越多地用于超級計算機的加速處理器。

　　明年將推出的Knights Mill版本將可以支持最多400GB的主內(nèi)存，遠遠超過當(dāng)前GPU的16GB主內(nèi)存。Knights Mill使用其中一個x86核心作為集成的主控制器，并支持多種精度的運算。

　　英特爾已開發(fā)了系統(tǒng)，使用最多128個當(dāng)前Knights Landing版本的Phi芯片。英特爾并行計算實驗室主任普拉迪普·杜貝（Pradeep Dubey）表示：“我們計劃將芯片個數(shù)擴大至數(shù)百個，甚至數(shù)千個?！?/p>

　　在軟件方面，英特爾明年初將發(fā)布并開源面向Nervana的圖形編譯器。英特爾也在優(yōu)化運行在x86處理器之上的主流人工智能框架，包括在今年底之前推出TensorFlow的一個版本。用于深度學(xué)習(xí)的SDK將于1月份推出。

　　英特爾正在從多個方面去培育人工智能開發(fā)者社區(qū)。

　　英特爾與谷歌達成了廣泛合作，優(yōu)化基于x86處理器的云計算代碼。英特爾宣布了為期5年、總額2500萬美元的投資，與Broad Institute合作開發(fā)用于基因處理的工具和參考架構(gòu)。英特爾還專門為Nervana架構(gòu)創(chuàng)建了新的開發(fā)者社區(qū)，并啟動了新的人工智能學(xué)生開發(fā)者項目。（編譯/陳樺）