英特尔在旧金山IDF16上除了核心亮点融合现实(MR)Alloy项目之外,新一代至强融核(XEON PHI)处理器也一同发布。Intel、NIVIDIA、AMD作为PC时代的老对手,在人工智能时代,它们的竞争又会碰撞出怎么样的火花?
借着IDF16的余温还未褪去,我们在文章中将首先谈一谈错失移动互联网红利的英特尔在人工智能方面做了哪些努力,接下来将会通过英特尔、英伟达、AMD在2016年最新发布的XEON PHI、NVIDIA Tesla、AMD FirePro S处理器来探究究竟谁能够成为人工智能领域的霸主。
英特尔积极布局人工智能
数据显示,2015年全球人工智能市场规模到达1683.9亿元,预计2020年将达到近3700亿元,年复合增长率达到17%。谷歌、Facebook、微软等科技巨头纷纷押注人工智能领域,PC芯片霸主英特尔在错过移动互联网的红利之后也开始了在人工智能领域的布局。
2015-2020年全球人工智能市场规模
2015年,Intel以167亿美元收购了年收入不足20亿美元的全球第二大FPGA厂商Altera。由于FPGA 是具有一定的可编程性,介于专用芯片和通用芯片之间,可同时进行数据并行和任务并行计算,在图像识别、信号处理等特定场景中具有比 GPU、CPU 更高的性价比。因此此举被认为是这是英特尔布局人工智能的一个重要战略。
IDF16之前,英特尔宣布收购深度学习创业公司 Nervana System,该公司是一家在芯片领域具有自主知识产权的公司,旗下的 Engine 芯片在深度学习训练时有着比传统 GPU 的能耗和性能优势。
凭借着两大收购,英特尔基本补齐了在人工智能,尤其是机器学习领域的两大短板,同时也进一步延伸了处理器的业务体系。更重要的是,英特尔旗下的风险投资机构过去几年在人工智能领域也十分活跃。
英特尔XEON PHI处理器
IDF16上,Intel发布第三代Xeon Phi处理器,代号Knights Mil。它将是2011年代号Knigts Corner,22nm工艺,最多61个核心,浮点性能1TFLOPS,和2013年代号Knights Landing,14nm工艺,最多72核心,浮点性能3+TFLOPS之后的继任者。
Knights Mill架构是第三代,目前只知道它会在2017年问世,制程工艺升级到10nm,同时会支持Intel第二代Omni-path网络架构,但是Intel并没有公布太多细节,具体的性能等级也未知。不过Knights Mill除了继续提高能效、优化并行性能、增强各种运行精度、搭配高d性大容量内存之外,DL深度学习也会是重点。
Xeon Phi是Intel针对高性能计算市场推出的处理器,与主要竞争产品有NVIDIA的Tesla、AMD的FirePro S相比,后两者是基于GPU的,Xeon Phi是X86众核架构的。
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