Intel’s Nervana Chip for Artificial Intelligence
 |
| 瀚錸科技代理「ForceShield」，採用革命性的「動態應用安全架構」 |
來源：
5月下旬，在英特爾首屆AI開發者大會（Intel AI DevCon 2018）上，其全球副總裁兼人工智慧產品事業部總經理Naveen Rao表示，英特爾正在開發第一個商用神經網路處理器產品——英特爾Nervana NNP-L1000（Spring Crest），計劃在2019年發佈。
據他表示，該晶片相較於去年10月推出的代號為「Lake Crest」專用人工智慧晶片NNP優化實現3-4倍的訓練性能。
本月初，英偉達正式發佈了全新AI晶片「Jetson Xavier」，在CEO黃仁勳看來：「這台小電腦，將成為未來機器人的大腦」，將該晶片的使用範圍清晰定義在機器人領域。
AMD近日公開了全球首款7奈米製程，名為「Radeon Vega」的GPU晶片原型。
IBM在近日提出了全新的晶片設計，可以通過在數據儲存的位置執行計算來加速全連接神經網路的訓練。
英特爾：深度學習訓練性能提升100倍
對於英特爾來說，想要在巨頭扎堆的AI晶片戰場上，站穩腳跟並不容易。PC時代，英特爾以90%的市場佔有率幾乎完全壟斷了CPU市場，但隨著GPU和各類可替代處理器的不斷推陳出新，CPU的市場開始萎縮。
正是發現了這一趨勢，英特爾也開始依託產業平台轉型，爭取搭上人工智慧的未來浪潮。收購「Nervana」便是濃墨重彩的一筆。
2014年4月，Nervana以打造「深度學習專用硬件」為主營業務正式成立，從成立之初到三輪共2050萬美元融資，到被英特爾收購。三年半時間，終於去年10月公佈了Nervana NNP系列初代芯片「Lake Crest」，於去年年底開始出貨。
據瞭解，這款神經網路處理器的設計目的，是為了快速解決AI應用遇到的數學問題，特別是神經網路，是目前比較流行的機器學習技術分支。
 |
前Nervana CEO、英特爾全球副總裁兼人工智慧產品事業部（AIPG）總經理 Naveen Rao
|
在此基礎上，本次AI開發者大會上Naveen Rao公開了英特爾新一代AI晶片——英特爾Nervana NNP-L1000，代號為「Spring Crest」的專用人工智慧晶片，與「Lake Crest」只供應給一小部分英特爾合作夥伴不同，「Spring Crest」成為英特爾第一款商用神經網路處理器，並計劃在2019年發佈。
英特爾的目標是，到2020年將深度學習訓練的性能提升100倍，具體實現路徑是通過Crest的家族，與前代相比，新一代晶片將實現3-4倍的訓練性能。
英偉達：Titan+DRIVE+Jetson
去年12月，英偉達推出了重磅產品「Titan V」PC GPU，該款GPU擁有110萬億次浮點運算性能，是其去年4月份公佈的架構Titan Xp的9倍，和用於數據中心的英偉達Tesla V100 GPU一樣，Titan V也更加清晰地面向AI。
據黃教主介紹說，「Volta」系列的「創生」主要為推動高性能計算和人工智慧的極限：「我們用新的處理器架構、指令、數位格式，以及儲存器架構等打開新的局面。」
在自動駕駛領域，英偉達的「DRIVE」系列，也是各個性能爆表。去年10月，發佈了「DRIVE PX Pegasus」自動駕駛平台，載了兩顆Xavier晶片，以及Volta架構GPU，高配置讓其擁有了高達320 TOPS的深度學習處理能力，這個數值是上一代DRIVE PX平台的數倍。
而僅僅在兩個月後的「CES 2018」上，黃教主在主題演講中，展示了NVIDIA最新的自動駕駛技術「DRIVE XAVIER」，在各種「核彈」級參數下，這款晶片在2018年Q1開始流片。
作為Issac項目的嵌入式硬體平台，Jetson主要面對的應用場景是機器人。相較於此前TX1（Maxwell架構）、TX2（Pascal架構）型號，加了「Xavier」的Jetson含了六顆處理器，每秒可執行30萬億次操作。
據瞭解，打造這款晶片足足耗費了五年的時間——三年設計、兩年築造，共有超過8000人參與了設計與開發，是Nvidia單獨做過的最長的處理器項目。
它的處理能力與配備了10萬美元GPU的工作站大致相同，但功率僅為30瓦。當前Nvidia的技術，已經被一些企業用於自主倉庫機器人、機器採摘和農業機器人。
AMD：與英特爾合作牽制英偉達
無論在CPU還是GPU的市場佔有率上，AMD在短期內，都無法撼動英特爾和英偉達的行業霸主地位。
但面對英偉達頻頻推出「核彈」，英特爾和AMD開始了合作牽制策略。去年11月，AMD和英特爾又聯手，向英偉達發起挑戰，正式宣佈聯手推出整合英特爾處理器和AMD圖形處理器的，用於輕薄便攜筆記本電腦晶片。
分析人士稱，AMD、英特爾、英偉達未來的競爭，主要在人工智慧領域。
 |
| AMD首席執行官 Lisa Su 展示最新的7nm GPU |
AMD此次公開展示的，全球首款7奈米制成的GPU晶片原型，是對這個預言的應驗。這款含有32GB高頻寬內見記憶體的晶片，專為人工智慧和深度學習設計，用於工作站和伺服器。
據瞭解，Vega性能相比上一代節點（14奈米）性能提高35％，能效提高兩倍，密度也翻了一番。
IBM：DNN算力是GPU100倍
IBM在最近發表在Nature上的一篇論文中表示說，IBM Research AI團隊，用大規模的模擬儲存器陣列，訓練深度神經網路（DNN），達到了與GPU相當的精度。
用GPU運行神經網路的方法，近年來已經通行人工智慧領域，然而兩者的組合其實並不完美。IBM 研究人員希望專門為神經網路設計一種新晶片，使前者運行能夠更快、更有效，據研究人員稱，IBM全新晶片可以達到GPU 280倍的能源效率，並在同樣面積上實現100倍的算力。
沒有留言:
張貼留言