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英特爾2019年的AI戰略:不僅僅是芯片

2018-11-01  來源:手機中國  作者:

機器學習社區中有很多人會告訴你深度學習(DL)是死路一條。可是Gadi Singer并不這樣認為。他認為深度學習剛剛開始,事實上他認為我們即將進入人工智能的下一個階段,而深度學習是其中的前沿部分。

Singer是英特爾人工智能產品集團架構總經理兼副總裁。他的艱巨任務是確定公司的人工智能愿景的下一步是什么。與谷歌的人工智能未來學家Ray Kurzweil不同,Singer更多地關注該公司人工智能計劃的細節。所以他的預測不是針對遙遠的未來——而是針對2019年和2020年。

他表示,英特爾的人工智能策略是一種三管齊下的方法,包含所有類型的機器學習。他說,深度學習剛剛開始成熟,因此他的公司需要做好準備,為它的前沿實際應用提供解決方案。

這種三管齊下的方法很復雜,但是它可以分解為一些非常簡單的想法:

1.開發各種芯片以滿足各種需求

2.獲取人才并開發新技術

3.在其產品中提供智能化、一致性的軟件層

大多數人工智能周期運行在GPU上,但Singer認為這個說法也是錯的。他表示:

基本上,深度學習中有兩種不同的任務:訓練和推理。Nvidia執行了很多訓練周期。但是Nvidia主要關注訓練。在2015年,我們估計推理周期與訓練周期的比率為1:1。而今天這個比例是5:1,而且正在朝著10:1的方向發展——大多數推理任務都在CPU上運行,在英特爾的CPU上——大多數AI計算周期都在我們的架構上運行。

英特爾在2019年和2020年對人工智能——特別是深度學習的愿景是幫助其脫離早期實驗階段,進入世界上幾乎所有的物理對象。英特爾希望其硬件被掌握在研究人員手中,內置于各種小工具和可穿戴設備中,并滿足企業和開發人員的需求。無論你打算在深度學習中做什么,英特爾都計劃提供滿足這些需求的芯片組和軟件環境。

在最近一波深度學習的發展過程,英特爾一直在吞并像Movidius和Nervana這樣的人工智能創業企業,以求突破它在人工智能芯片方面的局限。該公司從內到外重新設計了自己的CPU,為機器學習提供更多動力。它開始開發軟件解決方案,將其在人工智能方面的雄心壯志結合在一起。

關鍵詞:英特爾 人工智能 谷歌 Nervana Movidius

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