英特爾執(zhí)行總裁:人工智能依舊是新生事物
機器學習與深度學習
本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201608/295803.htm布萊恩特表示,在所有的研究服務器中,有7%的服務器處理深度學習,而95%的主要應用于機器學習。所有的深度學習服務器采用了標準的英特爾Xeon處理器芯片,其中僅有2.5%的服務器采用獨立的圖形處理單元,而另外2.5%則采用了Power或SPARC處理器架構。
布萊恩特稱,“當你談到瘦身服務器架構時,實際上是GPU加速器起到了一定功能。”布萊恩特自1985年起就在英特爾工作,曾擔任英特爾的首席信息官。在談到該面向深度學習還是機器學習時,她指出,“目前絕大多數服務器工作負載是機器學習,去年深度學習的部署量僅占所有服務器數量的0.1%。”
如果該數據可信,那么意味著英特爾進入人工智能這個市場的確不晚。在過去五年內,研究人員認為通過圖形處理單元訓練深度學習系統(tǒng)成本較低。但或許英特爾會改變這一切。
布萊恩特表示,“我們會研發(fā)新的深度學習解決方案。雖然這個市場很小,但終將會迎來爆發(fā)。”而Xeon Phi處理器芯片勢必成為英特爾推動人工智能市場業(yè)務的拳頭產品。
回到未來
早在上世紀80年代,當一大批初創(chuàng)企業(yè)進入人工智能領域,扎堆研發(fā)人工智能技術時,英特爾也開始開發(fā)人工智能產品。但事實上這些產品從未走出英特爾的實驗室。布萊恩特稱,“他們發(fā)明產品的時間過早,隨后將其擱置了。”
2000年前后,英特爾啟動了一個名為Larrabee的項目,旨在研發(fā)獨立的圖形加速器,該產品與Nvidia用于各網絡服務器的圖形處理單元非常相似。但由于英特爾隨后改變了業(yè)務重點,導致Larrabee產品的研發(fā)夭折。后來在2012年,該項目更名為Larrabie Xeon Phi。
而現在,谷歌又提出了一種面向深度學習的新型芯片——張量處理單元(TPU)。谷歌稱這種新型芯片將為谷歌的TensorFlow等深度學習架構提供“更為先進的處理功能”。
布萊恩特認為這種產品很好,其將有效提高深度學習的數據推理性能。但谷歌的這種芯片需要進行調校,而不像英特爾提供給各個公司的現成服務器芯片一樣拿來就可使用。
布萊恩特指出,“在一個數據中心中,一個巨大的云服務往往包括成百上千臺服務器。你肯定希望這些服務器能夠統(tǒng)一。但往往因為處理器不統(tǒng)一而導致諸如Tensor Flow深度學習推理功能無法加載。因此數據中心的一致性尤為重要。因此我們的任務時搞清Tensor Flow的處理架構并將相關功能整合進Xeon處理器芯片之中。”
同時,英特爾也將會把新收購企業(yè)Nervana的相關技術整合進芯片之中,把Xeon處理器芯片真正打造成為深度學習的標桿產品。布萊恩特指出,此次交易還遠遠沒有結束。
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