Intel發布專為機器學習而設計的Intel? Nervana?神經網路處理器，年底量產

雷鋒網消息，在10月17日召開的WSJ D.Live大會上，Intel正式發布了專為機器學習而設計的Intel? Nervana?神經網路處理器（NNP）系列晶元。按照Intel之前對晶元預先命名的序列，該晶元的預發布代號為「Lake Crest」。

Intel CEO Brian M. Krzanich隨後在官方博客發布公告稱：

「今天我們宣布，英特爾將在今年年底前正式量產出貨業界首款神經網路處理晶元，即Intel? Nervana?神經網路處理器（NNP）。在將新一代的AI硬體推向市場的同時，我們很高興與Facebook密切合作，共同分享享技術見解。

Intel? Nervana? NNP將致力於無數行業的AI計算革新。使用英特爾Nervana技術，公司將能夠開發全新的AI應用程序，從而最大限度地提高數據處理能力，使客戶能夠獲得更多的洞察力並改變其業務。包括：

衛生保健：人工智慧將實現早期的診斷和更高的精度，通過推進癌症、帕金森病及其他腦部疾病的研究；

社交媒體：社交平台將能夠為用戶提供更個性化的體驗，並向廣告客戶提供更有針對性的覆蓋；

汽車：離「讓無人駕駛車輛上路」的夢想更接近；

天氣：可以更好地幫助研究者對運動、風速、水溫等參數進行分析研究，並更有效預測颶風軌跡。

我們有更多Intel? Nervana? 產品正在推進中，這些產品將提供更高的性能，並為AI模型提供更高可擴展性能力，並使我們在2020年AI業務收入實現比去年增長100倍的目標。」

Intel在去年8月份以3.5億美元收購了深度學習晶元公司Nervana Systems。英特爾的NNP晶元採用標準緩存層次結構，並使用軟體來管理片上內存，從而為深度學習模型實現更快的訓練時間。在過去一段時間裡，NVIDIA一直是AI硬體行業的焦點，Intel也希望通過Intel? Nervana?晶元的推出扳回一局。

據雷鋒網了解，Intel? Nervana?NNP優先考慮可擴展性和數值並行性。通過使用專有Flexpoint數字格式，該晶元可以實現更多的數據吞吐量，同時，Intel還通過縮小電路尺寸減少了並行計算的功耗。

Intel? Nervana?NNP晶元的誕生預示著圍繞著深度學習進行優化的硬體競爭將日趨激烈。深度學習需要通過大量的矩陣運算來進行模擬計算結果，在此過程中，由於GPU具有比更優越的並行簡單計算性能，因而被認為是比CPU更好的深度學習計算晶元，也帶動了NVIDIA在深度學習硬體市場行情的一路走高。今年4月，Google退出了第一款機器學習晶元TPU，該晶元專為矩陣計算而優化，因而具有更好的深度學習加速性能。

但也有研究者認為，深度學習的實質是一類多層大規模人工神經網路，它模仿生物神經網路而構建，而目前傳統的處理器指令集是為了進行通用計算髮展起來的，其基本操作為算術操作和邏輯操作（與或非），往往需要數百甚至上千條指令才能完成一個神經元的處理，要更好地模仿神經元，提升度學習的效率，可能需要對目前晶元設計所通用的馮諾依曼結構實現突破。但從目前透露的資料來看，我們尚未清楚Intel? Nervana?NNP晶元在這方面的具體改進情況。

雷鋒網發現，英特爾似乎有意在其Intel? Nervana?晶元周圍構建完整的產品線。有傳聞稱，後續開發代號為「Knights Crest」就是這樣的一款專為AI計算設計的Xeon處理器。

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