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机器学习大行其道 Google、英特尔相继推出AI芯片

作者:时间:2017-11-01来源:DIGITIMES收藏

  Google、英特尔(Intel)、针对人工智能应用推出的最新芯片,都号称能提供极高的运算速度及准确度。除此之外,有鉴于一般客户很难快速掌握市面上各种不同的软硬件选项,ARM、超微(AMD)、亚马逊(Amazon)、Facebook的新产品于是以此为诉求,希望能使模组与各个芯片的结合达到最佳化。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201711/370840.htm

  根据TheRegister报导,GooglePixel2搭载的协同处理器PixelVisualCore,是Google第一款智能手机芯片,并且是专为执行Pixel2的影像处理软件所设计。PixelVisualCore拥有8个影像处理撷取引擎(IPU),每个IPU核心都有512个简单算术逻辑运算单元(ALU),每秒钟能处理3兆个作业。Google表示,要发挥IPU效率需有软硬件密切配合。虽然将大部分细节交由软件处理能提升硬件效率,但要用传统程式语言编写IPU也因此变得更加困难。

  除了Halide、TensorFlow外,Google还打造了客制化的编译器进行软件优化。PixelVisualCore是由英特尔负责代工,并会在未来透过Pixel2软件更新正式启动。英特尔专为深度学习模组的训练与部署推出了Nervana神经处理器。这款ASIC芯片在过去被称为“LakeCrest”,据说能应付神经网络中大量的阵列相乘(matrixmultiplication)、折积(convolution)运算作业。Nervana芯片使用了精准度较低的Flexpoint格式,因此运算密度较低,但存储器频宽也相对较高。Nervana芯片将于2017年底前出货,而Facebook将是第一个采用的厂商。曾任欧巴马政府技术政策顾问的TerahLyons率领亚马逊、Google、Facebook、微软(Microsoft)、DeepMind、苹果(Apple)等重要业者,组成了PartnershipofAI。该组织的目的在透过人工智能发展提升社会大众福祉。

  新创公司CommaAI为改车爱好者推出的EON,结合了行车记录器与即时显示装置,能够将行车影像上传至云端,再透过chffr这款深度学习App进行分析。经过分析的影像可即时回传到驾驶的智能手机,并借由图示标记提供类似车用抬头显示器(HUD)的功能。的Pegasus芯片每秒可执行320兆次运算,号称是全球第一个能推动5级自驾车技术的运算平台。较早推出的DrivePX系列平台采用的是SoC,已能达到1至3级的自驾车标准。每个开发团队都有偏好的软件,为使不同人工智能架构写成的模型能够顺利转移,ARM、超微、华为、IBM、高通(Qualcomm)、英特尔都已宣布支援由Facebook、微软所主导的开放神经网络交换格式(ONXX)。如此一来,神经网络在完成训练后,也能转移到别的框架执行推论工作。ONXX对于没有客制化芯片和缺乏软件能力的厂商而言无疑是一大福音。亚马逊利用ApacheMXNet框架开发的Gluon介面,同样也能透过预定义层、优化器、初始设定软件让深度学习模型的原型设计、建立、训练变得更加容易。



关键词: 机器学习 NVIDIA

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