芯片巨头英特尔被视为人工智能市场的后来者。而Nvidia则是图形芯片制造商，它已经成为深度学习的最新发展的关键硬件平台，这是人工智能的一个重要分支，涉及使用大量数据来培训计算机。

 但是今年晚些时候，英特尔试图构建首款AI芯片进行反击。该公司在第一次运营中已经签约了一个大型的合作伙伴：Facebook。

 英特尔首席执行官Brian Krzanich在星期二上午发表的一篇博文中写道：“我们非常高兴能与Facebook密切合作，分享他们的技术见解，将新一代的人工智能硬件推向市场。”

   英特尔正在制作第一代版本的芯片，但只提供给有限的合作伙伴(如Facebook)，才能在明年的某个时候获得第二版的反馈。 Facebook也是AI研究领域的重要参与者，由深度学习的开拓者Yann LeCun开展研究，并在社交网络中广泛应用的最新的AI技术。

   英特尔正在推出的芯片是一个神经网络处理器(NNP)，以前的代号为Lake Crest。正如芯片的名字所示，处理器是针对运行神经网络进行优化的，这是深度学习的另一个名称。

　英特尔AI部门的公司副总裁Naveen Rao在接受采访时说：“这是世界上第一个针对神经网络的芯片产品。”

　Rao说，这涉及到简单运行算法和对AI模型进行训练，这是Nvidia目前主导的计算密集型，Nvidia的图形处理器(或GPU)在深度学习中已经取得了成功，因为它具有并行计算的能力。 GPU拥有数以千计的并行运行的微型计算机，每台计算机都致力于渲染像素。几年前，研究人员就发现，GPU的功能非常适合运行深度学习算法，但这也需要数千个并行计算。英特尔表示，NNP还将使用一些新的芯片设计并行运行。

　英特尔计划在今年晚些时候发布其AI芯片的性能基准。

　自从2014年，Rao创立了AI创业公司Nervana以来一直在研发这款芯片，去年，英特尔斥4亿美元收购了该公司。由于芯片项目开始在英特尔之外，第一个芯片将由台湾半导体制造公司制造，而不是英特尔。英特尔表示，它将接管第二版的制造，并使其硬件比第一个芯片更容易使用。

　在数据中心的中央处理器(或CPU)市场方面，英特尔继续占据着压倒性的份额达99%以上，但Nvidia的图形处理器对于最新的AI开发和数据中心业务的发展而言至关重要。在Nvidia最近的八月份财报中，其数据中心营业收入为4.16亿美元，同比增长175%。同时，在英特尔7月份最新财报中，其数据中心业务规模更大，收入达44亿美元，但较上年同期仅增长了9%。因此，Nvidia的股票在过去的12个月中几乎翻了两番，而英特尔的股票在同一时期上涨了不到6%。

   在AI的这个新时代，英特尔不得不超越其通用CPU以跟上时代的步伐。因此，它收购了一些公司，最大的一次收购是在2015年，以317亿美元收购了现场可编程门阵列制造商Altera。上个月，该公司表示，它们甚至在研究一个神经元芯片，试图让其像真正的大脑一样运行，尽管目前来说该项目比较具有实验性，而且需要几年的时间才能实现商业化。

“英特尔的优势就是我们的广泛投资组合，” Rao声称，“没有一个尺寸是能够适合所有人的。”

　Nvidia也通过其硬件进入了更多的人工智能领域。其最新的图形芯片架构Volta包含所谓的Tensor Cores，它是专为运行深度学习软件中使用的数学运算而设计的专用计算机。

 it168网站原创 　作者: 李佳惠