不过,英伟达和ARM等公司提供的GPU芯片更适合当前的人工智能计算任务。因此,市场对这些公司芯片的需要快速增长。(英伟达营收的同比增幅高达56%。)谷歌也参与到这个趋势中,规划了被称作“张量处理单元(TPU)”的自主芯片,并部署至云计算服务。此外,许多新兴公司,例如英国的Graphcore,也在关心这个市场。 NNP芯片是收购Nervana后取得的直接成果。利用来自Nervana的专业性,并结合英特尔自身的优势,这款芯片实现了“深度学习模型更快的训练时间”。(英特尔表示,在芯片规划过程中该公司还获得了来自Facebook的建议,但没有透露太多细节。) 不过,英特尔并没有透露,这款芯片将速度提升了多少。在此前发布TPU芯片时,谷歌给出了这款产品相对于竞争对手的测评结果,但英特尔仅仅表示,该公司的目标是到2020年让深度学习训练的速度提升100倍。 关于NNP芯片将于何时发布给客户,英特尔同样语焉不详。不过,我们可能很快得到更多信息。估计英特尔将在今年年底之前限量提供这款芯片。以及,此前英特尔还曝光一款AI芯片,代号“Loihi”。 |
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