Intel釋出專為機器學習而設計的Intel® Nervana™神經網絡處理器，年底量産

在10月17日召開的WSJ D.Live大會上，Intel正式釋出了專為機器學習而設計的Intel® Nervana™神經網絡處理器（NNP）系列晶片。按照Intel之前對晶片預先命名的序列，該晶片的預釋出代号為“Lake Crest”。

Intel CEO Brian M. Krzanich随後在官方部落格釋出公告稱：

“今天我們宣布，英特爾将在今年年底前正式量産出貨業界首款神經網絡處理晶片，即Intel® Nervana™神經網絡處理器（NNP）。在将新一代的AI硬體推向市場的同時，我們很高興與Facebook密切合作，共同分享技術見解。 Intel® Nervana™ NNP将緻力于無數行業的AI計算革新。使用英特爾Nervana技術，公司将能夠開發全新的AI應用程式，進而最大限度地提高資料處理能力，使客戶能夠獲得更多的洞察力并改變其業務。包括： 衛生保健：人工智能将實作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：社交平台将能夠為使用者提供更個性化的體驗，并向廣告客戶提供更有針對性的覆寫； 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，并更有效預測飓風軌迹。 我們有更多Intel® Nervana™ 産品正在推進中，這些産品将提供更高的性能，并為AI模型提供更高可擴充性能力，并使我們在2020年AI業務收入實作比去年增長100倍的目标。”

Intel在去年8月份以3.5億美元收購了深度學習晶片公司Nervana Systems。英特爾的NNP晶片采用标準緩存層次結構，并使用軟體來管理片上記憶體，進而為深度學習模型實作更快的訓練時間。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™晶片的推出扳回一局。

據雷鋒網(公衆号：雷鋒網)了解，Intel® Nervana™NNP優先考慮可擴充性和數值并行性。通過使用專有Flexpoint數字格式，該晶片可以實作更多的資料吞吐量，同時，Intel還通過縮小電路尺寸減少了并行計算的功耗。

Intel® Nervana™NNP晶片的誕生預示着圍繞着深度學習進行優化的硬體競争将日趨激烈。深度學習需要通過大量的矩陣運算來進行模拟計算結果，在此過程中，由于GPU具有比更優越的并行簡單計算性能，因而被認為是比CPU更好的深度學習計算晶片，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片TPU，該晶片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絡，它模仿生物神經網絡而建構，而目前傳統的處理器指令集是為了進行通用計算發展起來的，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，可能需要對目前晶片設計所通用的馮諾依曼結構實作突破。但從目前透露的資料來看，我們尚未清楚Intel® Nervana™NNP晶片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™晶片周圍建構完整的産品線。有傳聞稱，後續開發代号為“Knights Crest”就是這樣的一款專為AI計算設計的Xeon處理器。

本文作者：岑大師