準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)，Nervana—英特爾砸了4．08億美元（也有報(bào)道稱3．5億）買(mǎi)下的那家加州創(chuàng)企——他們那款專用AI芯片的大招已經(jīng)憋三年半了。
2014年4月，在Nervana獲得首筆60萬(wàn)美元的成立之初，這家公司就宣布要打造一款“深度學(xué)習(xí)專用硬件”。而在2014年8月，在獲得第二筆融資（330萬(wàn)美元）后，其CEONaveenRao就表示，“用戶能在大約6個(gè)月后嘗試到這些深度學(xué)習(xí)專用硬件。”
三年多后，在經(jīng)歷了第三輪2050萬(wàn)美元融資并且被英特爾收購(gòu)后，在今年10月17日，英特爾CEO科再奇在采訪中表示，這塊芯片在今年年底就會(huì)正式和用戶見(jiàn)面。與此同時(shí)他還說(shuō)，F(xiàn)acebook正在參與合作打造這款AI專用芯片。
然而，隨著2017年轉(zhuǎn)眼就要余額不足，英特爾這款Nervana專用AI芯片的還是沒(méi)有正式亮相。尤其是在歐美連珠炮假日季“感恩節(jié)－圣誕節(jié)－元旦”來(lái)臨的12月底，我們可以大膽地假設(shè)一句——明年見(jiàn)（也許是2018CES？）
不過(guò)，雖然大招一再推遲，但是英特爾集團(tuán)上下依舊對(duì)于Nervana項(xiàng)目十分看重。英特爾CEO科再奇不僅在不同場(chǎng)合內(nèi)一再為Nervana站臺(tái)，而且在收購(gòu)Nervana后短短幾個(gè)月間，前NervanaCEO就被晉升為英特爾人工智能事業(yè)部總負(fù)責(zé)人，直接向科再奇匯報(bào)——在以資歷排位著稱的英特爾內(nèi)，晉升速度堪稱火箭。
今天，我們就來(lái)扒一扒Nervana與這塊英特爾專用AI芯片，同時(shí)也來(lái)看一看英特爾這三年多的等待和3．5億美元的資金砸出了多大一個(gè)響來(lái)？也看看英特爾這個(gè)曾經(jīng)PC時(shí)代當(dāng)之無(wú)愧的霸主，如今能不能靠著Nervana在人工智能領(lǐng)域提刀再戰(zhàn)？
一、比GPU更好、更快、更強(qiáng)大
深度學(xué)習(xí)分為訓(xùn)練（Training）和應(yīng)用（Inference）兩個(gè)階段，Nervana芯片瞄準(zhǔn)的是訓(xùn)練階段，這一階段需要計(jì)算機(jī)處理大量的數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的CPU難以滿足如此強(qiáng)大的計(jì)算需求，這也是英偉達(dá)靠著GPU崛起的重要原因。
目前Nervana芯片主要應(yīng)用在云計(jì)算數(shù)據(jù)機(jī)房?jī)?nèi)。NervanaCEONaveenRao曾經(jīng)表示，Nervana使用的這種新型芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)比GPU更快、功耗更低、性能更好。
根據(jù)英特爾在2016年11月的AIDay上，我們第一次了解到了這塊Nervana深度學(xué)習(xí)專用芯片的設(shè)計(jì)架。這款芯片為2．5D封裝，搭載了32GB的HBM2內(nèi)存，內(nèi)存帶寬為8Tbps。芯片中沒(méi)有緩存，完全通過(guò)軟件去管理片上存儲(chǔ)。它可以支持各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法框架的加速，比如Nervana的Neon、谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe等。
NervanaCEO表示，之所以這款芯片能夠做到比更快CPU、比GPU更快地加速處理深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，原因有二：
1、這塊芯片由“處理集群”陣列構(gòu)成，處理被稱作“活動(dòng)點(diǎn)（flexpoint）”的簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)運(yùn)算，基于張量處理器的架構(gòu)。相對(duì)于浮點(diǎn)運(yùn)算，這種方法所需的數(shù)據(jù)量更少，因此帶來(lái)了10倍的性能提升。
英特爾遲到的三年：3．5億美元買(mǎi)下前高通團(tuán)隊(duì)，AI芯片卻遲遲未發(fā)－芯智訊
2、“互聯(lián)（interconnect）”技術(shù)——這是Nervana芯片的真正亮眼之處，不過(guò)Nervana一直這一技術(shù)的細(xì)節(jié)諱莫如深——NaveenRao將這項(xiàng)互連技術(shù)描述為一種模塊化架構(gòu)，其芯片結(jié)構(gòu)可以在編程上擴(kuò)展成與其它芯片的高速串行連接，幫助用戶創(chuàng)造更大、更多元化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
在GPU上，數(shù)據(jù)在芯片內(nèi)部處理和芯片外部通信處理有很大的不同，必須將內(nèi)存映射到I／O，在內(nèi)存不同層次結(jié)構(gòu)中移動(dòng)數(shù)據(jù)，造成延時(shí)等復(fù)雜問(wèn)題。而Nervana的互聯(lián)技術(shù)能讓芯片內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸和芯片間的數(shù)據(jù)通信看起來(lái)一樣，從而加快了處理速度。
“正如在PC時(shí)代，人們發(fā)現(xiàn)用GPU處理圖片比CPU更快，于是轉(zhuǎn)而購(gòu)買(mǎi)獨(dú)立GPU；而在人工智能時(shí)代，人們會(huì)發(fā)現(xiàn)用我們的芯片處理深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比GPU更好，于是轉(zhuǎn)而選擇我們，”NaveenRao曾經(jīng)這樣說(shuō)，“我們可以在硬件上打敗英偉達(dá)?！?/p>
如此看來(lái)，也許英特爾這三年多的等待和3．5億美元的資金砸得不虧？——可以說(shuō)虧，也可以說(shuō)不虧。
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