CES2019：英特爾要開發的推理晶元有何特點？

前言：AI晶元無疑是一個龐大的產業發展趨勢，各大晶元巨頭在AI晶元領域上的競爭可以說是越來越激烈。日前，英特爾在第52屆國際消費類電子產品展覽會(CES2019)上表示，正與Facebook合作開發一款人工智慧晶元，2019年下半年完成開發。該晶元將有幫助研究人員進行「推理」，即利用一種人工智慧演算法並加以應用。

英特爾與Facebook合作開發推理AI晶元，欲保持行業領先地位

2019年1月8日，2019美國拉斯維加斯國際消費品電子展(CES2019)開幕。作為國際上最受業界矚目的科技盛會，自然少不了半導體廠商的參與。日前，全球領先的半導體廠商英特爾公司在國際消費電子展(CES)上表示，將與Facebook展開合作，共同開發新款人工智慧晶元。這款新晶元將有助於研究人員所稱的推理預測的應用，即採用人工智慧演算法並將其投入使用，例如在照片中自動標記好友。據了解，英特爾與Facebook合作開發的新款晶元預計將在2019年下半年完成。

當然，英特爾並非是唯一一家研發推理AI晶元的企業。早在2018年9月，英偉達公司就推出了自己的推理預測晶元。另外，在2018年11月召開的re:Invent大會上，亞馬遜旗下的雲計算服務部門AWS曾表示，已經開發了一款推理預測AI晶元，從2019年開始，亞馬遜將基於該晶元上的雲業務向客戶提供服務。

英特爾研發推理AI晶元的舉動表明，其試圖保持在快速增長的人工智慧計算市場上的主導地位。不過，這個新款晶元必將面臨來自英偉達公司和亞馬遜AWS部門同類AI晶元的競爭。

什麼是推理AI晶元？

可能有一些人對上面提到的用於推理的晶元不太了解。事實上，人工智慧的實現包括兩個環節：推理(Inference)和訓練(Training)。

推理是指利用訓練好的模型，使用新數據推理出各種結論。就是藉助現有的神經網路模型進行運算，利用輸入的新數據來一次性獲得正確結論的過程。這也有叫做預測或推斷。

訓練是指通過大數據訓練出一個複雜的神經網路模型，通過大量標記過的數據來訓練相應的系統，使其能夠適應特定的功能。訓練需要較高的計算性能、能夠處理海量的數據、具有一定的通用性，以便完成各種各樣的學習任務。

所以根據承擔任務的不同，AI晶元可以分為兩類，它們分別是訓練AI晶元和推理AI晶元。

1、訓練晶元：用於構建神經網路模型，注重絕對的計算能力;

2、推理晶元：利用神經網路模型進行推理預測，注重綜合指標，單位能耗算力、時延、成本等都要考慮。

推理AI晶元分為哪幾類？

需要強調的是，AI晶元部署的位置分為兩種：雲端以及終端;

雲端，即數據中心，在深度學習的訓練階段需要龐大的數據量，以及大運算量，單一處理器是無法獨立完成的，因此訓練環節僅能夠在雲端實現。

終端，即手機、汽車、智能家居以及各種物聯網設備等執行邊緣計算的智能設備。終端的數量龐大，並且需求的差異性明顯。訓練推理的完成目前主要集中在雲端，但隨著越來越多晶元廠商的努力，很多的應用將逐漸轉移到終端。

所以，根據部署位置，推理AI晶元又可細分為雲端推理AI晶元和終端推理AI晶元：

1、雲端推理

雲端推理AI晶元可作為深度學習推理加速的協處理器，也可作為主處理器從乙太網介面或USB介面接收視頻流、圖片或其它數據，執行推理和其他計算機視覺任務。目前，除了英偉達、谷歌、賽靈思、英特爾等這些國外晶元大廠涉足雲端推理晶元外，寒武紀、比特大陸等中國企業同樣積極布局該領域。

2、終端推理

目前，終端推理AI晶元主要應用於智能手機、自動駕駛、機器人、智能家居等設備。它可作為深度學習推理加速的協處理器，還可以作為主處理器從乙太網介面或USB介面接收視頻流、圖片或其它數據，執行推理和其他計算機視覺任務。目前，除了英偉達、谷歌、賽靈思、英特爾等這些國外晶元大廠涉足雲端推理晶元外，寒武紀、比特大陸等中國企業也在領域進行積極的布局，並取得了不俗的成績。

寫在最後：

在人工智慧技術快速發展的當下，要實現更高效、更「聰明」的人工智慧，需要的不僅僅是演算法、架構，還有推動人工智慧發展的核心，那就是AI晶元。據預測，推理AI晶元市場規模將在2022年達到230億美元，推理AI晶元將有可能是下一個藍海市場。毫無疑問，作為人工智慧得以運行的有效載體，AI晶元的發展將影響著人工智慧技術的前進的步伐。

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