英特爾AI大會(huì)：打破魔咒，AI能實(shí)現(xiàn)藝術(shù)創(chuàng)作

　　美國(guó)舊金山時(shí)間5月23日上午，英特爾人工智能開(kāi)發(fā)者大會(huì)(AI DevCon 2018)在舊金山藝術(shù)宮開(kāi)幕，英特爾副總裁、AI事業(yè)部(AIPG)負(fù)責(zé)人Naveen Rao主持會(huì)議。

　　NaveenRao目前是英特爾AI戰(zhàn)略的總策劃師，一位計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)師和神經(jīng)科學(xué)家，英特爾于2016年并購(gòu)NervanaSystems，作為Nervana的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Rao加入了英特爾，在2014年創(chuàng)立Nervana之前，Rao是高通公司的神經(jīng)機(jī)器研究員，他專注于人工系統(tǒng)中的神經(jīng)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)。

　　接下來(lái)，本文將為大家作如下梳理：英特爾的新版芯片是什么?這家巨頭的人工智能路線圖又是怎樣的?他們對(duì)于AI有著怎樣的思考?

　　談芯片：推新AI云端芯片 性能提升3-4倍

　　早在2017年10月17日WSJ D.Live大會(huì)上，英特爾就正式發(fā)布了專為機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NNP)系列芯片，彼時(shí)該芯片的代號(hào)被命名為L(zhǎng)akeCrest。

　　當(dāng)時(shí)英特爾CEO布萊恩·科茲安尼克(BrianKrzanich)表示，使用Nervana技術(shù)的開(kāi)發(fā)者將能夠開(kāi)發(fā)全新的AI應(yīng)用程序，并且最大限度地提高數(shù)據(jù)處理能力，包括衛(wèi)生保健、社交媒體、汽車(chē)、天氣等領(lǐng)域，他還特別提到Nervana產(chǎn)品的發(fā)展將在2020年為英特爾的AI業(yè)務(wù)達(dá)到增加增長(zhǎng)100倍的目標(biāo)。

　　其中，英特爾以3.5億美元收購(gòu)的Nervana Systems起到了關(guān)鍵作用，而這次是在代號(hào)Lake Crest發(fā)布的七個(gè)月之后，英特爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NNP)系列芯片的再次升級(jí)，全新代號(hào)Spring Crest。

　　據(jù)NaveenRao介紹，新一版的NNP芯片將帶來(lái)多項(xiàng)更新，這將是英特爾的第一個(gè)商業(yè)NNP產(chǎn)品，并且支持bfloat16這一業(yè)界廣泛用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字格式，隨著時(shí)間的推移，英特爾將在AI產(chǎn)品線上擴(kuò)展對(duì)bfloat16的支持，包括英特爾至強(qiáng)處理器和英特爾FPGA，他還表示英特爾NervanaNNP目標(biāo)是可實(shí)現(xiàn)高計(jì)算利用率并支持多芯片互連的真正模型并行。

　　此外，他表示這次發(fā)布的Nervana NNP-L1000(Spring Crest)性能比上一代產(chǎn)品提升了3-4倍，計(jì)劃于2019年下半年正式開(kāi)放。

　　談開(kāi)發(fā)者：無(wú)處不在的AI和更開(kāi)放的Intel

　　“這是令人興奮的一周，我們?cè)贏I DevCon聚集了最聰明的AI大牛，我們認(rèn)識(shí)到實(shí)現(xiàn)人工智能的全部承諾不是英特爾可以單獨(dú)做的事情，相反，他需要全行業(yè)一起加入進(jìn)來(lái)，包括開(kāi)發(fā)者社區(qū)，學(xué)術(shù)界，軟件生態(tài)系統(tǒng)等等”Naveen Rao在撰文如是說(shuō)。

　　在第一屆的英特爾人工智能大會(huì)上，能鮮明地感受到英特爾對(duì)開(kāi)發(fā)者和合作伙伴的重視和熱情，Naveen Rao在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)一步介紹了英特爾面向開(kāi)發(fā)者的工具和與更多合作伙伴的新成果。

　　NaveenRao指出，我們從一項(xiàng)調(diào)查中了解到，超過(guò)50%的美國(guó)企業(yè)正在轉(zhuǎn)向基于英特爾至強(qiáng)處理器的云解決方案，以滿足他們的人工智能需求，這肯定了包括英特爾至強(qiáng)處理器，英特爾Nervana和英特爾Movidius技術(shù)以及英特爾FPGA的方法，滿足了人工智能工作負(fù)載的獨(dú)特需求。