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英特尔数据中心主管Diane Bryant谈机器学习——别问我GPU相关的

本文作者:天诺 2016-06-06 10:17
导语:英特尔说,他们的Xeon Phi芯片能够加速人工智能任务,就和GPU一样。

英特尔数据中心主管Diane Bryant谈机器学习——别问我GPU相关的

  2016年6月1日,英特尔数据中心主管Diane Bryant在台北参加Computex电脑展

英特尔说,他们的Xeon Phi芯片能够加速人工智能任务,就和GPU一样。

最近这段时间,如果你想激怒Diane Bryant,就去问她一些关于GPU的问题。

本周,这位英特尔数据中心主管来到台北参加Computex电脑展会,同时也对外介绍了英特尔旗下最新款的Xeon Phi处理器,她认为这款芯片十分适合机器学习。

机器学习其实是一种过程,谷歌和Facebook目前正在训练软件更好的完成人工智能任务,包括计算机视觉和理解自然语言。机器学习是提升所有线上服务的关键,甚至最近连谷歌都表示他们要重新思考关于机器学习的一切。

机器学习需要强大的计算能力支持,六个月前,英特尔发布了全新‘Knight’s Landing’ Xeon Phi芯片,它拥有72核处理器和无比强大的浮点运算表现,其卓越的效能功耗比能够用于训练机器学习算法。

“现在的机会很好,未来每家公司都会使用机器学习技术,”Diane Bryant接受采访时说道。

但目前对英特尔来说,最大的挑战就是用于机器学习的处理器大多数都是来自于NVIDIA和AMD两家厂商的GPU。

“根据我的了解,目前几大科技巨头应该还没有使用Xeon Phi芯片来训练他们的神经网络系统,”Moor Insights and Strategy公司行业分析师Patrick Moorhead说道,这些行业巨头包括谷歌、Facebook、亚马逊、微软、阿里巴巴、百度、以及腾讯。

Bryant是个和蔼可亲的职业女性,但是当被问到英特尔如何能够在人工智能市场与GPU竞争时,她忽然生气了。她认为,GPU芯片的目的,或者说GPGPU的目的,不过是另一种类型的加速器,它们没有一个是专门针对机器学习开发的。

“我们认为,Knights Landing算是一种协处理器,但它其实是浮点运算加速器,虽然GPGPU也是这样,”她说道。Bryant承认,NVIDIA因为在几年前开发了支持可加速高性能计算工作的GPU,让他们在市场上获得了领先的竞争力,但是当英特尔在2014年发布了首款Xeon Phi处理器之后,在使用浮点加速器的高性能计算领域里已经占到了33%的市场份额。“我们已经获得了能和NVIDIA竞争的市场份额,而且还会努力赢得更多市场份额,”她说道。

但实际上,英特尔在整个机器学习行业内的市场并不大,但Bryant马上反驳说,目前机器学习的市场还比较年轻,本身规模也不大。

“去年,在全球所有发货的服务器中,应用到机器学习领域里的服务器占比还不到1%,因此听到说NVIDIA在还没有成型的市场里打败了英特尔,真的有些可笑。”她说。

但不可否认的是,虽然只占全球服务器市场1%的份额,但英特尔依然没有放弃,他们依然开发了Xeon Phi处理器支持更好的完成机器学习任务。可能是出于商业机密,Bryant没有透露英特尔Xeon Phi芯片的客户名称,但她暗示是一个家喻户晓的行业品牌,不过Bryant介绍了另外一家使用Knights Landing芯片的公司Viscovery,他们在训练算法搜索视频。

Bryant提到,人们对目前市场上的机器学习有两种看法——训练算法模型,这是最需要考验计算能力的部分,还有就是把那些模型应用到真实世界的前端应用程序里,通常被称为“推断法”。随着英特尔去年收购了FPGA生产商Altera,加上他们合格的Xeon处理器,想必会非常适合应用到机器学习“推论”这块领域。换句话说,英特尔在各方面都顾及到了。

不过,在现阶段行业形势下,要想完全取代GPU并不是件容易的事情,更何况连谷歌都已经开发了自己专门用于机器学习的TPU芯片。对程序员来说,NIVEA开发的GPU芯片使用起来有一定难度,在这方面英特尔的表现相对要好很多。此外,Knights Landing芯片是“自引导”的,也就是说,用户不需要匹配一个常规Xeon芯片来启动某个操作系统。

目前,英特尔全新的Xeon Phi芯片拥有3万亿次浮点运算能力,但NIVEA最新的GP100拥有5万亿次浮点运算能力。不过,用户可以在Knights Landing芯片上增加浮点,虽然能让它看上去像是GPU,但这并非是英特尔设计这款芯片的初衷。

当然啦,英特尔是固执的,他们下定决心要成功。Bryant最后说:“我们会不断优化芯片产品线,同时也会不断扩大市场份额。”

VIA networkworld

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