據(jù)國外媒體報(bào)道，人工智能是科技行業(yè)的下一個(gè)重大領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展促使從IBM到Facebook在內(nèi)的科技巨頭開發(fā)人工智能技術(shù)，利用未來物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的海量數(shù)據(jù)。IBM稱之為認(rèn)知計(jì)算，F(xiàn)acebook和谷歌稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能。
在對人工智能技術(shù)的討論中，有一點(diǎn)被忽略了，那就是它運(yùn)行的硬件。例如，最適合運(yùn)行谷歌TensorFlow人工智能軟件的不是英特爾X86芯片，而是圖形處理器，英偉達(dá)是一家主要的圖形處理器供應(yīng)商。
英偉達(dá)周二新發(fā)布了兩款圖形加速器，幫助Facebook、百度和谷歌等公司開發(fā)新的深度學(xué)習(xí)模式，并在無需大規(guī)模服務(wù)器農(nóng)場的情況下部署這些模式。這兩款芯片，以及配套的軟件工具，是半導(dǎo)體行業(yè)開發(fā)能完成人工智能任務(wù)芯片努力的一部分。
英偉達(dá)的兩款芯片中包含TeslaM40，能為研究人員“訓(xùn)練”他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供強(qiáng)大的處理能力;另外一款被稱作TeslaM4的芯片處理能力稍弱，面向谷歌、Facebook或亞馬遜等公司使用的服務(wù)器。
人工智能技術(shù)需要圖形處理器而非傳統(tǒng)英特爾芯片的原因是，圖形處理器更適合處理并行任務(wù)。一個(gè)圖形處理器集成有數(shù)百個(gè)不同的運(yùn)算內(nèi)核，英特爾至強(qiáng)芯片集成有至多18個(gè)內(nèi)核。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求大量更簡單和重復(fù)性的步驟，更適合在圖形處理器上運(yùn)行。
今年早些時(shí)候，F(xiàn)acebook人工智能研究主管雅恩·樂坤解釋稱，在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，圖形處理器是更合適的芯片，但表示仍然面臨一些挑戰(zhàn)。例如，由于管理軟件功能不夠強(qiáng)大，在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上配置多個(gè)圖形處理器仍然相當(dāng)困難。英偉達(dá)開發(fā)的新軟件工具能把多塊顯卡捆綁在一起，幫助樂坤等研究人員解決了難題。
但是，英偉達(dá)并非是開發(fā)人工智能芯片和軟件工具的唯一一家公司。例如，IBM的沃森(Watson)最初在自家的PowerPC芯片上運(yùn)行，但也可以運(yùn)行在SoftLayer的云計(jì)算環(huán)境中，SoftLayer采用基于X86和圖形處理器的服務(wù)器。IBM還公布了新的PowerPC特性，能更好地滿足人工智能研究人員的需求。
IBM和高通還在考慮把人工智能技術(shù)移植到智能手機(jī)。高通提出了Zeroth技術(shù)，在一個(gè)芯片上運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如利用手機(jī)中的數(shù)字信號處理器提供圖像識別功能。
IBM的戰(zhàn)略聽起來更具野心。IBM希望開發(fā)一款模擬人腦功能的芯片，能在智能手機(jī)上完成人工智能任務(wù)。它以人腦為模型，因?yàn)槿四X是迄今為止我們已知的效率最高的計(jì)算機(jī)，能耗僅為20瓦。相比之下，英偉達(dá)新款低配版圖形處理器的能耗為50-75瓦。
IBM、英偉達(dá)、高通，甚至美光都投資開發(fā)人工智能和深度學(xué)習(xí)芯片，英特爾沒有什么動(dòng)作?英特爾上個(gè)月收購人工智能創(chuàng)業(yè)公司Saffron引起軒然大波，但總體而言它很少公開討論在深度學(xué)習(xí)方面的努力。英特爾8月份曾表示，它可以綜合利用Altera的可編程芯片和至強(qiáng)芯片運(yùn)行專用算法，例如用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。
英特爾的新技術(shù)通常能給人們帶來驚喜，但在芯片社區(qū)中，缺乏深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品被認(rèn)為是英特爾產(chǎn)品線的一大空白。半導(dǎo)體研究公司TiriasResearch首席分析師吉姆·麥克格雷格說，“在芯片產(chǎn)業(yè)，廠商必須提前2-4年規(guī)劃新產(chǎn)品，因此必須提前判斷哪些是關(guān)鍵應(yīng)用。英特爾錯(cuò)過了手機(jī)，不想再錯(cuò)過人工智能。”