機器學(xué)習大行其道 Google、英特爾相繼推出AI芯片

　　Google、英特爾(Intel)、NVIDIA針對人工智能應用推出的最新芯片，都號稱(chēng)能提供極高的運算速度及準確度。除此之外，有鑒于一般客戶(hù)很難快速掌握市面上各種不同的軟硬件選項，ARM、超微(AMD)、亞馬遜(Amazon)、Facebook的新產(chǎn)品于是以此為訴求，希望能使模組與各個(gè)芯片的結合達到最佳化。

　　根據TheRegister報導，GooglePixel2搭載的協(xié)同處理器PixelVisualCore，是Google第一款智能手機芯片，并且是專(zhuān)為執行Pixel2的影像處理機器學(xué)習軟件所設計。PixelVisualCore擁有8個(gè)影像處理擷取引擎(IPU)，每個(gè)IPU核心都有512個(gè)簡(jiǎn)單算術(shù)邏輯運算單元(ALU)，每秒鐘能處理3兆個(gè)作業(yè)。Google表示，要發(fā)揮IPU效率需有軟硬件密切配合。雖然將大部分細節交由軟件處理能提升硬件效率，但要用傳統程式語(yǔ)言編寫(xiě)IPU也因此變得更加困難。

　　除了Halide、TensorFlow外，Google還打造了客制化的編譯器進(jìn)行軟件優(yōu)化。PixelVisualCore是由英特爾負責代工，并會(huì )在未來(lái)透過(guò)Pixel2軟件更新正式啟動(dòng)。英特爾專(zhuān)為深度學(xué)習模組的訓練與部署推出了Nervana神經(jīng)處理器。這款ASIC芯片在過(guò)去被稱(chēng)為“LakeCrest”，據說(shuō)能應付神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中大量的陣列相乘(matrixmultiplication)、折積(convolution)運算作業(yè)。Nervana芯片使用了精準度較低的Flexpoint格式，因此運算密度較低，但存儲器頻寬也相對較高。Nervana芯片將于2017年底前出貨，而Facebook將是第一個(gè)采用的廠(chǎng)商。曾任歐巴馬政府技術(shù)政策顧問(wèn)的TerahLyons率領(lǐng)亞馬遜、Google、Facebook、微軟(Microsoft)、DeepMind、蘋(píng)果(Apple)等重要機器學(xué)習業(yè)者，組成了PartnershipofAI。該組織的目的在透過(guò)人工智能發(fā)展提升社會(huì )大眾福祉。

　　新創(chuàng )公司CommaAI為改車(chē)愛(ài)好者推出的EON，結合了行車(chē)記錄器與即時(shí)顯示裝置，能夠將行車(chē)影像上傳至云端，再透過(guò)chffr這款深度學(xué)習App進(jìn)行分析。經(jīng)過(guò)分析的影像可即時(shí)回傳到駕駛的智能手機，并借由圖示標記提供類(lèi)似車(chē)用抬頭顯示器(HUD)的功能。NVIDIA的Pegasus芯片每秒可執行320兆次運算，號稱(chēng)是全球第一個(gè)能推動(dòng)5級自駕車(chē)技術(shù)的運算平臺。較早推出的DrivePX系列平臺采用的是SoC，已能達到1至3級的自駕車(chē)標準。每個(gè)開(kāi)發(fā)團隊都有偏好的軟件，為使不同人工智能架構寫(xiě)成的模型能夠順利轉移，ARM、超微、華為、IBM、高通(Qualcomm)、英特爾都已宣布支援由Facebook、微軟所主導的開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )交換格式(ONXX)。如此一來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在完成訓練后，也能轉移到別的框架執行推論工作。ONXX對于沒(méi)有客制化芯片和缺乏軟件能力的廠(chǎng)商而言無(wú)疑是一大福音。亞馬遜利用ApacheMXNet框架開(kāi)發(fā)的Gluon介面，同樣也能透過(guò)預定義層、優(yōu)化器、初始設定軟件讓深度學(xué)習模型的原型設計、建立、訓練變得更加容易。