2016年6月1日，英特爾數(shù)據(jù)中心主管Diane Bryant在臺北參加Computex電腦展

英特爾說，他們的Xeon Phi芯片能夠加速人工智能任務(wù)，就和GPU一樣。

最近這段時間，如果你想激怒Diane Bryant，就去問她一些關(guān)于GPU的問題。

本周，這位英特爾數(shù)據(jù)中心主管來到臺北參加Computex電腦展會，同時也對外介紹了英特爾旗下最新款的Xeon Phi處理器，她認(rèn)為這款芯片十分適合機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)其實是一種過程，谷歌和Facebook目前正在訓(xùn)練軟件更好的完成人工智能任務(wù)，包括計算機(jī)視覺和理解自然語言。機(jī)器學(xué)習(xí)是提升所有線上服務(wù)的關(guān)鍵，甚至最近連谷歌都表示他們要重新思考關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的一切。

機(jī)器學(xué)習(xí)需要強(qiáng)大的計算能力支持，六個月前，英特爾發(fā)布了全新‘Knight’s Landing’ Xeon Phi芯片，它擁有72核處理器和無比強(qiáng)大的浮點運算表現(xiàn)，其卓越的效能功耗比能夠用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

“現(xiàn)在的機(jī)會很好，未來每家公司都會使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，”Diane Bryant接受采訪時說道。

但目前對英特爾來說，最大的挑戰(zhàn)就是用于機(jī)器學(xué)習(xí)的處理器大多數(shù)都是來自于NVIDIA和AMD兩家廠商的GPU。

“根據(jù)我的了解，目前幾大科技巨頭應(yīng)該還沒有使用Xeon Phi芯片來訓(xùn)練他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，”Moor Insights and Strategy公司行業(yè)分析師Patrick Moorhead說道，這些行業(yè)巨頭包括谷歌、Facebook、亞馬遜、微軟、阿里巴巴、百度、以及騰訊。

Bryant是個和藹可親的職業(yè)女性，但是當(dāng)被問到英特爾如何能夠在人工智能市場與GPU競爭時，她忽然生氣了。她認(rèn)為，GPU芯片的目的，或者說GPGPU的目的，不過是另一種類型的加速器，它們沒有一個是專門針對機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的。

“我們認(rèn)為，Knights Landing算是一種協(xié)處理器，但它其實是浮點運算加速器，雖然GPGPU也是這樣，”她說道。Bryant承認(rèn)，NVIDIA因為在幾年前開發(fā)了支持可加速高性能計算工作的GPU，讓他們在市場上獲得了領(lǐng)先的競爭力，但是當(dāng)英特爾在2014年發(fā)布了首款Xeon Phi處理器之后，在使用浮點加速器的高性能計算領(lǐng)域里已經(jīng)占到了33%的市場份額?！拔覀円呀?jīng)獲得了能和NVIDIA競爭的市場份額，而且還會努力贏得更多市場份額，”她說道。

但實際上，英特爾在整個機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)內(nèi)的市場并不大，但Bryant馬上反駁說，目前機(jī)器學(xué)習(xí)的市場還比較年輕，本身規(guī)模也不大。

“去年，在全球所有發(fā)貨的服務(wù)器中，應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里的服務(wù)器占比還不到1%，因此聽到說NVIDIA在還沒有成型的市場里打敗了英特爾，真的有些可笑?！彼f。

但不可否認(rèn)的是，雖然只占全球服務(wù)器市場1%的份額，但英特爾依然沒有放棄，他們依然開發(fā)了Xeon Phi處理器支持更好的完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。可能是出于商業(yè)機(jī)密，Bryant沒有透露英特爾Xeon Phi芯片的客戶名稱，但她暗示是一個家喻戶曉的行業(yè)品牌，不過Bryant介紹了另外一家使用Knights Landing芯片的公司Viscovery，他們在訓(xùn)練算法搜索視頻。

Bryant提到，人們對目前市場上的機(jī)器學(xué)習(xí)有兩種看法——訓(xùn)練算法模型，這是最需要考驗計算能力的部分，還有就是把那些模型應(yīng)用到真實世界的前端應(yīng)用程序里，通常被稱為“推斷法”。隨著英特爾去年收購了FPGA生產(chǎn)商Altera，加上他們合格的Xeon處理器，想必會非常適合應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)“推論”這塊領(lǐng)域。換句話說，英特爾在各方面都顧及到了。

不過，在現(xiàn)階段行業(yè)形勢下，要想完全取代GPU并不是件容易的事情，更何況連谷歌都已經(jīng)開發(fā)了自己專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)的TPU芯片。對程序員來說，NIVEA開發(fā)的GPU芯片使用起來有一定難度，在這方面英特爾的表現(xiàn)相對要好很多。此外，Knights Landing芯片是“自引導(dǎo)”的，也就是說，用戶不需要匹配一個常規(guī)Xeon芯片來啟動某個操作系統(tǒng)。

目前，英特爾全新的Xeon Phi芯片擁有3萬億次浮點運算能力，但NIVEA最新的GP100擁有5萬億次浮點運算能力。不過，用戶可以在Knights Landing芯片上增加浮點，雖然能讓它看上去像是GPU，但這并非是英特爾設(shè)計這款芯片的初衷。

當(dāng)然啦，英特爾是固執(zhí)的，他們下定決心要成功。Bryant最后說：“我們會不斷優(yōu)化芯片產(chǎn)品線，同時也會不斷擴(kuò)大市場份額?！?/span>

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