【英特爾在首屆AI開發(fā)者大會(huì)公開首款商用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，VPU性能飆升3－4倍】

這是我第二次見到NaveenRao。

與初見一樣，聊到AI，他的話匣子一下被打開，一直有層出不窮的想法與理論冒出，滿腹經(jīng)綸，侃侃而談。

英特爾全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部（AIPG）總經(jīng)理NaveenRao

與他這種溫暖的教授般的氣質(zhì)形成“反萌差”的是他對(duì)極限運(yùn)動(dòng)的熱愛。這位40剛出頭的AI專家還是一名運(yùn)動(dòng)健將，以至于在滑雪、滑板、騎自行車、駕駛賽車、摔跤和打籃球的生涯中，弄傷了全部手指。或許就是這樣一位冒險(xiǎn)家，更適合帶動(dòng)人工智能，在他創(chuàng)立的深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Nervana被英特爾收購(gòu)后，Nervana被迅速整合到英特爾AI核心戰(zhàn)略之中，現(xiàn)在Rao已經(jīng)成為英特爾人工智能事業(yè)群（AIPG）的掌舵人。

Rao說來到英特爾，“這里是一個(gè)開放的文化”，他很喜歡團(tuán)隊(duì)合作，然而調(diào)用資源并不是一件容易的事，但英特爾在產(chǎn)品的市場(chǎng)化方面擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)，強(qiáng)大的向心力正將公司各部門之間扭成一股勁，朝著一個(gè)目標(biāo)通力協(xié)作。

在英特爾，實(shí)干永遠(yuǎn)比空談更重要。在英特爾首屆AI開發(fā)者大會(huì)上，由Rao率隊(duì)帶領(lǐng)，英特爾人工智能業(yè)務(wù)相關(guān)部門的“狠角色”集中露面，這應(yīng)該是英特爾AI史上一次先例。要知道，除了英特爾內(nèi)部會(huì)議，能夠在公開場(chǎng)合看到一群“大牛”如此乖巧的集中出現(xiàn)，幾乎是零概率事件。

但英特爾并沒有讓人失望。

這一次它拿出了一支配置超高的英特爾“AI銀河戰(zhàn)隊(duì)”（姑且叫這名吧），如下圖，從左到右依次是：

JenniferHuffstetler，英特爾數(shù)據(jù)中心事業(yè)部副總裁兼數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品和存儲(chǔ)營(yíng)銷總經(jīng)理

ReynetteAu，英特爾可編程解決方案事業(yè)部副總裁

JackWeast，英特爾無(wú)人駕駛解決方案資深首席工程師兼首席架構(gòu)師

GayleSheppard，英特爾新技術(shù)事業(yè)部副總裁兼Saffron人工智能事業(yè)部總經(jīng)理

RemiEl－Ouazzane，英特爾新技術(shù)事業(yè)部副總裁兼Moviduis總經(jīng)理

JonathonBallon，英特爾物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁

NaveenRao，英特爾公司副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理

盡管這陣容堪比漫威“復(fù)仇者聯(lián)盟”，但依舊有“大神”在畫框外。

英特爾人工智能事業(yè)部副總裁、Nervana團(tuán)隊(duì)核心成員CareyKloss

CareyKloss是英特爾人工智能事業(yè)群副總裁、Nervana團(tuán)隊(duì)核心成員，雖然并沒有在上圖中出現(xiàn)，但他向科技行者表達(dá)出對(duì)團(tuán)隊(duì)的熱愛，“英特爾有迄今為止我見過的最佳的后硅培養(yǎng)（post－siliconbring－up）和架構(gòu)分析?！币舱蛉绱耍琋ervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NervanaNeuralNetworkProcessor，NNP）才獲得巨大提升。

事實(shí)上，NNP也是英特爾醞釀已久的“殺手锏”。在本次AI開發(fā)者大會(huì)上，Rao就爽快公開了英特爾新一代AI芯——英特爾NervanaNNP－L1000，代號(hào)為“SpringCrest”的專用人工智能芯片，而這款芯片也即將成為英特爾第一款商用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器產(chǎn)品，并計(jì)劃在2019年發(fā)布。

盡管Rao并沒有再多透露新代AI芯片的細(xì)節(jié)，但同為Nervana創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的CareyKloss卻掌握著機(jī)密——我們當(dāng)然不會(huì)放過他。就在AI開發(fā)者大會(huì)期間，科技行者與他進(jìn)行了一次“接地氣”對(duì)話，原來打著“如意算盤”的英特爾還可以這樣玩。

NervanaNNP：新AI芯性能飆升3－4倍，但威力還沒完全釋放

在Rao長(zhǎng)達(dá)1小時(shí)的主題演講中，最重磅的發(fā)布非英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器莫屬了，它對(duì)英特爾的意義非同小可。

如果拿去年10月首次公布的“LakeCrest”（NervanaNNP系列初代芯片代號(hào)）做一個(gè)比喻，可以說“LakeCrest”就像一場(chǎng)“及時(shí)雨”，成功幫助英特爾在AI專用芯片競(jìng)爭(zhēng)中站住腳。但英特爾卻提出了一個(gè)更大的目標(biāo)，即到2020年要將深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的性能提升100倍。而Crest家族很可能成為英特爾目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的最快途徑。

要知道一塊芯片的打造并非易事，如果背后沒有一支瘋狂、專注的芯片開發(fā)團(tuán)隊(duì)，它也將是一塊不足掛齒的芯片。所以懂門道的內(nèi)行人更專注的問題是：Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器系列芯片背后的英特爾IC設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，究竟是如何打造出這顆能在現(xiàn)有性能上再飆升3－4倍的“SpringCrest”？

雖然CareyKloss口風(fēng)很緊，但關(guān)于Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，科技行者還是在與他的聊天中，拿到以下犀利信息：

1、LakeCrest和SpringCrest的主要區(qū)別

LakeCrest作為第一代處理器，在GEMM（矩陣運(yùn)算）和卷積神經(jīng)上都實(shí)現(xiàn)了非常好的計(jì)算利用率。這不僅僅是指96％吞吐量的利用率，而是在沒有充分定制化的情況下，Nervana也在大多數(shù)情況下實(shí)現(xiàn)GEMM高于80％的計(jì)算利用率。當(dāng)開發(fā)下一代芯片時(shí)，如果能夠保持高計(jì)算利用率，新的產(chǎn)品在性能上有3到4倍的性能提升。

2、LakeCrest計(jì)算利用率達(dá)到96％，為什么到SpringCrest不升反而降了？

這是一個(gè)市場(chǎng)策略，把利用率適當(dāng)下降。有些情況確實(shí)可以實(shí)現(xiàn)98％，在沒有資源沖突時(shí)，每個(gè)硅芯片都完全運(yùn)行的情況下，可以達(dá)到99％甚至100％計(jì)算利用率。但英特爾想展示的是大多數(shù)情況下能能實(shí)現(xiàn)的利用率，所以適當(dāng)調(diào)整了。

3、為什么Nervana芯片的發(fā)布節(jié)奏一再延期？

分為兩個(gè)階段，Nervana在2014年成立之初就開始研發(fā)LakeCrest，，當(dāng)時(shí)整個(gè)團(tuán)隊(duì)大概45人，正在構(gòu)建一個(gè)最大的Die（硅芯片），我們開發(fā)了Neon（深度學(xué)習(xí)軟件），還構(gòu)建了云棧，這些都是小團(tuán)隊(duì)所完成的。但這也是挑戰(zhàn)所在，小團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng)會(huì)有陣痛，Nervana花了很長(zhǎng)時(shí)間才把第一批產(chǎn)品拿出來，直到去年芯片才真正問世。關(guān)于SpringCrest為何選擇2019年年底推出，因?yàn)樾枰筛嗟腄ie（硅芯片），獲得更快的處理速度，但需要一定的時(shí)間去制造硅片，也需要硅片變成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，這是延遲的原因。目前來看，SpringCrest正處于合理的節(jié)奏中，已具備明年取得成功的所有要素。

4、延遲給英特爾帶來了哪些不利影響？

CareyKloss并不認(rèn)為英特爾會(huì)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器上處于劣勢(shì)，因?yàn)橛⑻貭柕姆磻?yīng)速度相對(duì)較快，比如逐步轉(zhuǎn)向bfloat是一個(gè)重要因素，它是業(yè)內(nèi)廣泛采用的針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種數(shù)值型數(shù)據(jù)格式，很受市場(chǎng)歡迎，未來英特爾將在人工智能產(chǎn)品線上擴(kuò)大對(duì)bfloat16的支持，包括至強(qiáng)處理器和FPGA。

5、拿nGraph與CUDA相比：沒在怕的

拋開硬件層面，英特爾還在軟件部署上加足馬力。目前，英特爾AIPG事業(yè)部正在開發(fā)名為nGraph的軟件，該軟件是一個(gè)框架中立的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型編譯器。英特爾正在把TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle、CNTK和ONNX等深度學(xué)習(xí)框架集成在nGraph之上。

同樣是一個(gè)平臺(tái)概念，很多人喜歡拿GPU代表企業(yè)英偉達(dá)與英特爾做比較，事實(shí)上，CareyKloss就直言了nGraph與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手CUDA平臺(tái)的區(qū)別。

“nGraph與CUDA還是不一樣的。CUDA你可以理解為nGraph的底面，我們稱之為變壓器。nGraph通過一個(gè)固定的API接收來自TensorFlow，Caffe或MXNet的輸入，然后通過圖形編譯器進(jìn)行性能優(yōu)化，排除一些不需要的東西，然后將其發(fā)送給CPU的MKL－DNN。所以CPU仍然使用MKL－DNN，即使在nGraph中也是如此。“不難看出，英特爾也有意把芯片開發(fā)放在統(tǒng)一平臺(tái)上，將nGraph打造成為開發(fā)基于所有英特爾芯片的AI應(yīng)用程序的接口做統(tǒng)一。

相比于新一代NervanaNNP－L1000還處于研發(fā)階段，英特爾另一款專注于計(jì)算機(jī)視覺的芯片VPU實(shí)際已經(jīng)商用。關(guān)于這款芯片，英特爾又寄托了怎樣的市場(chǎng)期望，來看另一位同樣在畫框外的大神的解答。

MovidiusVPU：可能是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的殺手級(jí)應(yīng)用，包括Windows10

GaryBrown是英特爾Movidius營(yíng)銷主管，他的主要工作是將Movidius研發(fā)的產(chǎn)品買到一個(gè)好市場(chǎng)，把買賣做大。他對(duì)科技行者說，“任何與計(jì)算機(jī)視覺和攝像頭有關(guān)的東西都能夠用到Movidius”。

英特爾Movidius營(yíng)銷主管GaryBrown

在Movidius研發(fā)的芯片被稱作視覺處理單元VPU，是一種兼具計(jì)算機(jī)視覺和智能攝像頭處理器的芯片，所做的處理分為三類：第一類是ISP（圖像信號(hào)）處理，第二類是基于攝像頭捕捉技術(shù)的處理，第三類是計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)。據(jù)GaryBrown透露，目前VPU在VR產(chǎn)品、機(jī)器人技術(shù)、智能家居、工業(yè)攝像頭和AI攝像頭、監(jiān)控和安保領(lǐng)域“生意”了得。

之所以廣受歡迎，無(wú)疑是VPU所具備的兩點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：一是能直接在本地?cái)z像頭上運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與把數(shù)據(jù)傳送到云端再發(fā)送回本地相比，延遲更低、用電量更少、時(shí)間更短，也意味著更低的帶寬和成本；另外一點(diǎn)則是節(jié)能技術(shù)，用前端算法降低功耗，就可以關(guān)閉大部分芯片，只運(yùn)作小部分最優(yōu)化的面部檢測(cè)功能，而當(dāng)一張臉出現(xiàn)時(shí)，其他芯片則被啟動(dòng)，這樣能一直保持面部監(jiān)控系統(tǒng)開啟，對(duì)于家用攝像頭續(xù)航6個(gè)月沒問題。目前，Movidius還在最新產(chǎn)品MyriadX的VPU中加入神經(jīng)計(jì)算引擎，能將芯片在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的性能提升10倍。

“抓拍神器”谷歌Clips相機(jī)是VPU的另一個(gè)典型應(yīng)用。這塊體積小巧甚至連屏幕都沒有的相機(jī)卻可以“自動(dòng)”記錄下畫面，實(shí)際上背后正是VPU在發(fā)揮作用。以AI驅(qū)動(dòng)攝像頭，聽上去很酷，但這還只是VPU應(yīng)用的“冰山一角”。因?yàn)橛⑻貭枌?duì)VPU還寄希望于更大的“生意”，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了硬件范疇，十分重視與軟件巨頭微軟Windows10的合作。

“Windows10可能即將成為MovidiusVPU巨大市場(chǎng)之一?！盙aryBrown變得興奮起了，“微軟最近為Windows10研發(fā)出新的API，叫做WindowsML，代表機(jī)器學(xué)習(xí)，大家可以為Windows10寫應(yīng)用，將機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)移到MovidiusVPU，開發(fā)人員能夠運(yùn)用WindowsML進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)，比如視覺應(yīng)用、視頻會(huì)議應(yīng)用、智能助手進(jìn)行圖片搜索，通過圖像識(shí)別功能搜索有趣的事情?！币簿褪钦f，如果在Windows10系統(tǒng)中運(yùn)用了WindowsML，就意味著無(wú)需一定要在CPU上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)了。

GaryBrown還表示，目前也有PC廠商和他洽談將VPU直接放入電腦的新模塊，但名字不方便透露。

除了芯片在市場(chǎng)“聲名遠(yuǎn)揚(yáng)”，讓人出乎意料的是Movidius的另一個(gè)強(qiáng)項(xiàng)竟然是軟件。因?yàn)椤癕ovidius團(tuán)隊(duì)很多成員屬于開發(fā)組，硬件只是我們產(chǎn)品的一部分，而軟件開發(fā)者工具包包含庫(kù)、驅(qū)動(dòng)、開源和對(duì)應(yīng)固件，也是Movidius產(chǎn)品線之一”，GaryBrown還表示，英特爾新版本的軟件開發(fā)者工具叫OpenVINO，該工具包能夠幫助開發(fā)者在云端（例如TensorFlow，MXNet和Caffe等熱門框架）創(chuàng)建和培訓(xùn)AI模型，并將其部署到各種產(chǎn)品中，像Movidius與?？低暤暮献骶褪遣捎眠@種模式。

目前Movidius的客戶有75％集中在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，這并不稀奇。如果對(duì)Movidius稍有了解，會(huì)知道其實(shí)這家計(jì)算機(jī)視覺初創(chuàng)公司最早由英特爾物聯(lián)網(wǎng)部門在一年半前負(fù)責(zé)收購(gòu)，為了輸出更全面的AI能力，現(xiàn)在英特爾內(nèi)部各部門之間都有著蛛網(wǎng)般交織的關(guān)系，包括AI在物聯(lián)網(wǎng)的滲透，這也是英特爾最重要的業(yè)務(wù)之一，如何打這張“組合牌”？又一位大牛登場(chǎng)了。

英特爾AIxIoT：重點(diǎn)放在“智能”物體，不只是計(jì)算能力

JonathonBallon是英特爾物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁，擅長(zhǎng)歸納的他，開場(chǎng)就拋出了大會(huì)關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的三條總結(jié)：

物聯(lián)網(wǎng)沒有一個(gè)萬(wàn)能的架構(gòu)，根據(jù)不同的場(chǎng)景有許多種架構(gòu)；

不是所有的人工智能都發(fā)生在數(shù)據(jù)中心端或云端，人工智能運(yùn)行在分布式計(jì)算架構(gòu)中：從云端、網(wǎng)絡(luò)到邊緣設(shè)備；

英特爾在軟件工具方面做了很大投資，英特爾相信軟件是硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)差異性的重要因素，nGraph和OpenVINO這兩個(gè)工具的互補(bǔ)性，能夠讓異構(gòu)架構(gòu)發(fā)揮出最佳性能。

英特爾物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁JonathonBallon

言簡(jiǎn)意賅，正如JonathonBallon所言，物聯(lián)網(wǎng)沒有一個(gè)萬(wàn)能的架構(gòu)，但要如何一擊即中？英特爾似乎有獨(dú)特的思考與門路。

“我們重點(diǎn)放在智能物體上，不只是計(jì)算能力。”JonathonBallon進(jìn)一步解釋，“一臺(tái)帶有芯片的設(shè)備，具有計(jì)算能力，這叫做計(jì)算設(shè)備，但這并不意味著它是智能的。當(dāng)把計(jì)算設(shè)備連上網(wǎng)絡(luò)，把數(shù)據(jù)分離出來，這時(shí)這個(gè)設(shè)備稱為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，但它還不一定是智能設(shè)備。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能設(shè)備之間的區(qū)別是：后者有學(xué)習(xí)能力，這就是人工智能能夠發(fā)揮巨大作用的地方。”

如果將這種思維映射到醫(yī)療成像領(lǐng)域，JonathonBallon也談到“智能”將演變的軌跡：“或許過去十年，我們專注于快速完成影像獲取，但現(xiàn)在AI發(fā)展已經(jīng)跨越這個(gè)臺(tái)階，我們思考的是如何比醫(yī)生更快速準(zhǔn)確分析影響，讓AI系統(tǒng)能夠用幾分鐘的時(shí)間就處理完1萬(wàn)張醫(yī)學(xué)影像，并向放射科醫(yī)生指出哪些影像應(yīng)該特別關(guān)注，下一步還要與相關(guān)病例聯(lián)系起來，提供診斷和治療方案?！?/p>

同樣的顛覆還會(huì)發(fā)生在零售市場(chǎng)：英特爾與京東打造的D－MART“無(wú)人商店”，已經(jīng)在多個(gè)智能門店以及智能售賣機(jī)項(xiàng)目中部署試用。無(wú)人商店用到的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要集中在知人、知貨、知場(chǎng)3個(gè)方向，由于涉及線上線下數(shù)據(jù)打通，將視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等，需要用到機(jī)器視覺領(lǐng)域CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法，智慧供應(yīng)鏈方面用到的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、統(tǒng)計(jì)學(xué)的線形回歸、邏輯回歸等。綜合考慮，京東選擇了英特爾的邊緣服務(wù)器做硬件層支持。

從醫(yī)療到零售還只看到物聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐的小小縮影，事實(shí)上英特爾正在嘗試一個(gè)通用邏輯或者說方法論，將物聯(lián)網(wǎng)的部署在所有行業(yè)上打通。在JonathonBallon看來，物聯(lián)網(wǎng)也擁有專屬的“摩爾定律”，不同行業(yè)的IOT都會(huì)經(jīng)歷三個(gè)相同階段：連接，智能以及自治，而自治階段是未來物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的終極趨勢(shì)所在。英特爾與京東、亞馬遜打造的“無(wú)人商店”就是一個(gè)完全自主運(yùn)營(yíng)的實(shí)例。

當(dāng)談到競(jìng)爭(zhēng)，JonathonBallon表示并不擔(dān)心。“英特爾的優(yōu)勢(shì)在于善加利用分布式計(jì)算架構(gòu)，專注于打造端到端的解決方案，包括設(shè)備、網(wǎng)關(guān)、網(wǎng)絡(luò)、云、數(shù)據(jù)中心等。”可以看到，不僅是AI產(chǎn)品組合，關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)，英特爾也已經(jīng)攢好“組合牌”，從設(shè)備到云已備好了一整套完整的產(chǎn)品組合方案。

所以，英特爾的手上都有哪些牛X底牌？

英特爾從來都不會(huì)直接地告訴別人它的AI能力有多強(qiáng)，但未來你身邊的AI可能都有“Intelinside”。

就像沒聽說過MovidiusVPU，但你可能知道大疆今年推出了一款具有手勢(shì)識(shí)別遙控功能的迷你無(wú)人機(jī)；不熟悉Moblieye這個(gè)名字，但你大概聽過特斯拉Autopilot的自動(dòng)駕駛功能；沒研究過英特爾AI平臺(tái)，但你或許會(huì)被2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)的直播效果驚艷；甚至，在如今大多數(shù)人工智能硬件公司采用的芯片前，都要加一個(gè)英特爾商標(biāo)。

事實(shí)上，借由其體量的優(yōu)勢(shì)，英特爾在AI硬件方面完成了深遠(yuǎn)布局。從訓(xùn)練到推理，從服務(wù)器到終端的AI全產(chǎn)業(yè)鏈上，都有intelinside的身影。如果說數(shù)據(jù)洪流帶來巨大機(jī)遇和挑戰(zhàn)，多種多樣的應(yīng)用需求需要不同的解決方案和技術(shù)來滿足，同理人工智能也是如此。紛繁復(fù)雜的工作負(fù)載也需要不同類型和特點(diǎn)的人工智能產(chǎn)品來支撐，這就需要提供更全面的企業(yè)級(jí)方案。

在人工智能策略上，英特爾實(shí)際上一直強(qiáng)調(diào)的是“廣度”，即對(duì)于每一種架構(gòu)風(fēng)格，英特爾都有一個(gè)或多個(gè)的產(chǎn)品組合，讓各種規(guī)模的機(jī)構(gòu)都能通過英特爾開啟自己的人工智能研發(fā)。例如，英特爾正在與Novartis合作，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來加速高內(nèi)涵篩選——這是早期藥品研發(fā)的關(guān)鍵元素。雙方的合作把訓(xùn)練圖片分析模型的時(shí)間從11個(gè)小時(shí)縮短到了31分鐘。

當(dāng)然，要釋放AI潛力，僅“廣度”還是不夠的，還應(yīng)該有更全面的考慮。在一年多漫長(zhǎng)梳理與整合之后，英特爾終于拿出了一套相對(duì)完善的產(chǎn)品組合方案——英特爾人工智能全棧式解決方案，包括至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器、英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器和FPGA、網(wǎng)絡(luò)以及存儲(chǔ)技術(shù)等；針對(duì)深度學(xué)習(xí)／機(jī)器學(xué)習(xí)而優(yōu)化的基于英特爾架構(gòu)的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)（IntelMKL）以及數(shù)據(jù)分析加速庫(kù)（IntelDAAL）等；支持和優(yōu)化開源深度學(xué)習(xí)框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；構(gòu)建以英特爾Movidius和Saffron為代表的平臺(tái)以推動(dòng)前后端協(xié)同人工智能發(fā)展。

這就夠了嗎？當(dāng)然不是。

差點(diǎn)漏掉了“Loihi”。它是英特爾正在研發(fā)的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算芯片，能夠像大腦一樣通過脈沖或尖峰傳遞信息，通過“異步激活”方式進(jìn)行計(jì)算，使機(jī)器學(xué)習(xí)更有效率，同時(shí)對(duì)于計(jì)算力的需求更小。但Rao也指出，Loihi目前只是一個(gè)研究項(xiàng)目，是英特爾的一個(gè)重要研究方向但不是唯一方向。

“如果我們能提高的話，這項(xiàng)技術(shù)將成為潛力股?！?/p>

“與此同時(shí)，還有量子計(jì)算，它是創(chuàng)造更多計(jì)算能力的方法?！?/p>