芯片廠商的下一項重大挑戰(zhàn):人工智能
據國外媒體報道,人工智能是科技行業(yè)的下一個重大領域。大數據和物聯(lián)網的發(fā)展促使從IBM到Facebook在內的科技巨頭開發(fā)人工智能技術,利用未來物聯(lián)網設備收集的海量數據。IBM稱之為認知計算,Facebook和谷歌稱之為機器學習或人工智能。
本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/283034.htm在對人工智能技術的討論中,有一點被忽略了,那就是它運行的硬件。例如,最適合運行谷歌TensorFlow人工智能軟件的不是英特爾X86芯片,而是圖形處理器,英偉達是一家主要的圖形處理器供應商。
英偉達周二新發(fā)布了兩款圖形加速器,幫助Facebook、百度和谷歌等公司開發(fā)新的深度學習模式,并在無需大規(guī)模服務器農場的情況下部署這些模式。這兩款芯片,以及配套的軟件工具,是半導體行業(yè)開發(fā)能完成人工智能任務芯片努力的一部分。
英偉達的兩款芯片中包含TeslaM40,能為研究人員“訓練”他們的神經網絡提供強大的處理能力;另外一款被稱作TeslaM4的芯片處理能力稍弱,面向谷歌、Facebook或亞馬遜等公司使用的服務器。
人工智能技術需要圖形處理器而非傳統(tǒng)英特爾芯片的原因是,圖形處理器更適合處理并行任務。一個圖形處理器集成有數百個不同的運算內核,英特爾至強芯片集成有至多18個內核。訓練神經網絡要求大量更簡單和重復性的步驟,更適合在圖形處理器上運行。
今年早些時候,Facebook人工智能研究主管雅恩·樂坤解釋稱,在訓練神經網絡方面,圖形處理器是更合適的芯片,但表示仍然面臨一些挑戰(zhàn)。例如,由于管理軟件功能不夠強大,在一個神經網絡上配置多個圖形處理器仍然相當困難。英偉達開發(fā)的新軟件工具能把多塊顯卡捆綁在一起,幫助樂坤等研究人員解決了難題。
但是,英偉達并非是開發(fā)人工智能芯片和軟件工具的唯一一家公司。例如,IBM的沃森(Watson)最初在自家的PowerPC芯片上運行,但也可以運行在SoftLayer的云計算環(huán)境中,SoftLayer采用基于X86和圖形處理器的服務器。IBM還公布了新的PowerPC特性,能更好地滿足人工智能研究人員的需求。
IBM和高通還在考慮把人工智能技術移植到智能手機。高通提出了Zeroth技術,在一個芯片上運行神經網絡,例如利用手機中的數字信號處理器提供圖像識別功能。
IBM的戰(zhàn)略聽起來更具野心。IBM希望開發(fā)一款模擬人腦功能的芯片,能在智能手機上完成人工智能任務。它以人腦為模型,因為人腦是迄今為止我們已知的效率最高的計算機,能耗僅為20瓦。相比之下,英偉達新款低配版圖形處理器的能耗為50-75瓦。
IBM、英偉達、高通,甚至美光都投資開發(fā)人工智能和深度學習芯片,英特爾沒有什么動作?英特爾上個月收購人工智能創(chuàng)業(yè)公司Saffron引起軒然大波,但總體而言它很少公開討論在深度學習方面的努力。英特爾8月份曾表示,它可以綜合利用Altera的可編程芯片和至強芯片運行專用算法,例如用于訓練神經網絡的算法。
英特爾的新技術通常能給人們帶來驚喜,但在芯片社區(qū)中,缺乏深度學習產品被認為是英特爾產品線的一大空白。半導體研究公司TiriasResearch首席分析師吉姆·麥克格雷格說,“在芯片產業(yè),廠商必須提前2-4年規(guī)劃新產品,因此必須提前判斷哪些是關鍵應用。英特爾錯過了手機,不想再錯過人工智能?!?/p>
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