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      英特尔谈如何与Nvidia争夺AI芯片市场

      章鹰 ? 2019-03-18 21:07 ? 次阅读

      由于英特尔试图与Nvidia共同分享正处于快速增长的服务器AI芯片市场,英特尔渴望其产品能够涵盖几乎所有可能的类别。

      Nervana Systems是英特尔2016年收购的AI芯片创业公司,我最近有机会拜访其位于圣地亚哥的办事处。Nervana Systems被收购?#38498;螅?#23436;成了大部分与AI相关的芯片和软件研发工作。在本次会面上,我见到了英特尔人工智能软件和?#33455;?#21103;总裁Arjun Bansal和英特尔AI?#33455;?#32452;高级总监Casimir Wierzynski。

      服务器AI芯片市场的市场地位

      用于处理数据中心内?#21487;?#20837;学习工作负荷的芯片市场可分为两组:

      强大的计算系统所使用的芯片,可以训练人工智能模型来做一些?#34385;椋?#27604;如理解语音命令,检测照片中的物体,或者帮助一辆汽车在城市街道上行驶。

      运?#33455;?#36807;培训的AI模型与新数据和新内容的芯片,例如移动应用程序的请求,以帮助处理语音命令或提供个性化的新闻饲料内容。这种活动被称为“推理?#20445;?#20854;计算要求远低于培训要求,可以由服务器和最终用户硬件(如电话、个人电?#38498;推?#36710;)来处理。

      虽然竞争开?#21152;?#25152;增加,很大比例的AI培训工作是由Nvidia的Tesla服务器GPU系列来处理。但是,在以前,这项工作通常是由英特尔的Xeon服务器CPU来完成的。然而,越来越多的推理工作正在由Nvidia GPU来完成,可编程芯片(FPGA)则采用英特尔和Xilinx的产品,定制设计的芯片(ASIC)则采用,如Alphabet / Google的Tensor Processing Units(TPU - 它们也可用于培训)和Amazon.com的新AWS Propferentia芯片。

      英特尔的服务器AI芯片战略

      鉴于Nvidia的服务器AI芯片的工作完全围绕GPU进行,其特点是针对人工智能工作负载进行专门的处理(它们是众所周知的AST),英特尔计划支持一系列广泛的芯片。其当前和计划的服务器AI产品包括:

      NNP-L1000和NNP-I,一对Nervana ASIC,分别用于训练和推理。两者都?#20449;?#22312;今年晚些时候投入生产。Facebook一直是英特尔AI ASIC?#30446;?#21457;合作伙伴。

      可用于推理的FPGA。微软和百度使用英特尔的FPGA进行人工智能工作。

      服务器GPU阵容。该公司的第一台服务器GPU预计将在2020年推出。

      DL Boost,一组旨在提高Xeon CPU推理性能的技术。英特尔最近发布的Cascade Lake Xeon CPU 引入了DL Boost的第一个版本。

      当被问及NNP-L1000相对于Nvidia的Tesla GPU等产品的竞争优势时,Bansal地指出该芯片是从头开始设计的,用于训练AI /深度学习模型,因此不需要关注与图形相关的功能。他介绍道:“我们不必在与图形相关的计算上花费任何芯片面积。”

      他还指出,由于NNP-L1000独特的处理架构(它?#35272;?#20110;称为bfloat16的多种编码格式),该芯片可以使用16位乘法器电路来提供与GPU所需的32位乘法器相当的性能。这导致更小且功率更高的乘法器,并且(因为乘法器需要一半的数据)使芯片的有效存储器带宽加倍。

      类?#39057;兀珺ansal认为,在推理领域,NNP-I相对于FPGA“从功?#24066;?#33021;?#23884;?#26469;看”将具有很强的竞争力,并为机器翻译,语音识别和推荐系?#36710;?#24037;作负载提供强大的性能。与此同时,他指出,由于能够重新配置以处理新任务,一些客户仍然会更?#19981;禙PGA。

      当被问及英特尔如何?#21019;?#26381;务器CPU被用于推断时,因为对加速器的需求有所增长,他建议公司?#36234;?#20351;用空闲CPU容量进行推理工作。他指出:“人们有时会有很多休眠(服务器)容量”

      软件的重要性

      除了大量的芯片研发投资外,Nvidia在AI培训芯片市场的主导地位与其构建?#30446;?#21457;者生态系统有很大关系。该生态系统以公司的CUDA编程模型和相关的CUDA深度神经网络(cuDNN)软件库为基础,该软件库支持最流行的深度学习软件框架(以及一些不太流行的软件框架)。

      虽然它已经创建了针对其CPU优化的深度学习软件库,英特尔想要削减Nvidia庞大?#30446;?#21457;者意识共享的策略,并不是围绕着创建一个直接针对Cuda和Cuda的竞争对手,而是在推动采用一种名为nGraph的解决方案。nGraph是一个编译器 - 一个将编程语言中的代码转换为可由处理器执行的机器代码的程序 - 旨在与各种处理器类型的各种深度学习框架(Xeon CPU,Nervana ASIC和甚至是Nvidia GPU),用于培训和推理工作。

      英特尔认为,由于许多AI软件框架已针对特定类型的处理器(在许多情况下是Nvidia的GPU)进行了优化,所以,将?#35272;?#20110;一种类型的处理器的AI模型移植到另一种类型的处理器上来说,这通常太困难了,而且要让一个模型在不同?#30446;?#26550;上运行也太难了。英特尔称,nGraph消除了这些挑战。

      在公司仅?#35272;?#20110;一种处理架构的情况下,手动优化的AI软件库可能是有效的,但当公司使用三种或四种架构时,它们有可能失效。Bansal断言。“拥有三四个架构的优势肯定大于只拥有一种架构。”

      当然,英特尔面临的挑战是让企业和云巨头相信,在很多企业完全?#35272;礜vidia的GPU进行AI培训的时候,他们应该使用多个架构。如果一家公司选择仅仅依靠Nvidia的GPU进行培训,它可能会坚持使用Nvidia广泛支持的软件工具。另一方面,如果人工智能培训芯片市场开始?#35272;#?#37027;么英特尔对nGraph的销售推动力将变得更加强大。

      另外,Wierzynski指出,英特尔还投资于解决人工智能隐私问题的软件解决方案,例如用于处理加密AI数据?#30446;?#28304;解决方案。他为解决方案提供了一个用例:医院可以将加密数据发送给远程工作的放射科医师,无需共享患者信息,放射科医师可以将他或她的答案的加密版本发送回医院。

      大局

      Nvidia不太可能很快放弃目前在AI培训处理器市场上的领先优势,特别是考虑到它也在该领域投入巨资。虽然服务器推理处理器市场竞争更加激烈,但英特尔可能会成为与Nvidia和Xilinx一样强大的玩家。

      英特尔确实拥有独特的芯片和软件战略来增加其AI加速器的销售额,并且显然将其资金投入其中。尽管他们的确?#34892;?#33021;和耗电量还有很多需要分享的地方,但这家公司的神经网络ASIC正从地面上建立起来,以处理AI的工作,这一事实可以帮助他们取得成功。

      本文来自半导体行业观察微信号,本文作为转载分享。

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      近期,半导体产业最热门的消息,就是传出台积电与多年合作伙伴?#28304;錚∟VIDIA)拆伙,将新一代 7 奈....
      的头像 PCB资讯家 发表于 07-09 10:14 ? 357次 阅读
      台积电仍是NVIDIA7奈米合作对象 打破转单三星代工传闻

      英特尔探索专用AI芯片——面向异构计算世界

      未来?#25913;輳珹I 模型的复?#26377;?#20197;及对大规模深度学习计算的需求将爆发式增长。
      的头像 DeepTech深科技 发表于 07-09 10:05 ? 261次 阅读
      英特尔探索专用AI芯片——面向异构计算世界

      英特尔「Foveros」3D封装技术打造首款异质处理器

      从英特尔所揭露的技术资料可看出,Foveros本身就是一种3D IC技术,透过硅穿孔(Through....
      的头像 芯论 发表于 07-08 11:47 ? 742次 阅读
      英特尔「Foveros」3D封装技术打造首款异质处理器

      关于Intel10nm处理器的最新路线图

      ?#36824;?5英寸MacBook Pro?#22987;?#26412;电脑开始采用“GT3?#34987;頡癎T3e”级别的Intel集?#19978;?#21345;....
      发表于 07-08 11:30 ? 175次 阅读
      关于Intel10nm处理器的最新路线图

      基于英特尔嵌入式PC适用的紧凑型应用

      嵌入式计算解决方案提供商Extreme Engineering Solutions,Inc。(X-E....
      发表于 07-08 11:23 ? 40次 阅读
      基于英特尔嵌入式PC适用的紧凑型应用

      基于FPGA的横向FIR滤波器设计详解

      在理论的基础上详细阐述了如何基于Verilog HDL搭建的数字电路,来完成来完成FIR横向滤波器的....
      的头像 FPGA之家 发表于 07-08 08:33 ? 299次 阅读
      基于FPGA的横向FIR滤波器设计详解

      DE2开发板的指导使用手册免费下载

      感谢您使用 Altera DE 教学开发板。这块板子的着眼于为在数字逻辑,计算机组织和 FPGA 方....
      发表于 07-08 08:00 ? 53次 阅读
      DE2开发板的指导使用手册免费下载

      ALTERA公司的DE1 SoC FPGA开发板的培训?#22363;?#20813;费下载

      本文档的主要内容详细介绍的是ALTERA公司的DE1 SoC FPGA开发板的培训?#22363;?#20813;费下载包括了....
      发表于 07-08 08:00 ? 52次 阅读
      ALTERA公司的DE1 SoC FPGA开发板的培训?#22363;?#20813;费下载

      英特尔两款面向推理和训练的Nervana神经网络处理器,将在今年年底发布

      在2019年百度AI开发者大会上,英特尔公司副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao以“....
      的头像 新智元 发表于 07-07 09:20 ? 494次 阅读
      英特尔两款面向推理和训练的Nervana神经网络处理器,将在今年年底发布

      采用FPGA实现图像?#20132;?#22788;理

      在FPGA内部,采集到的视频数据先通过一个FIFO,将原本25MHz频率下同步的数据流转换到50MH....
      发表于 07-07 09:13 ? 132次 阅读
      采用FPGA实现图像?#20132;?#22788;理

      加速AI应用落地 英特尔AI2.0的进阶之道

      深度学习的进一步发展需要解决内存限制问题,而当前的解决方案无法利用所有可用计算,?#30340;?#20154;士逐渐意识到需....
      的头像 AI科技大本营 发表于 07-06 11:11 ? 368次 阅读
      加速AI应用落地 英特尔AI2.0的进阶之道

      TMP411 ±1°C Programmable Remote/Local Digital Out Temperature Sensor

      TMP411设备是一个带?#24515;?#32622;本地温度传感器的远程温度传感器监视器。远程温度传感器,二极管连接的晶体管通常是低成本,NPN或PNP型晶体管或二极管,是微控制器,微处理器或FPGA的组成部分。 远程精度为±1 °C适用于多个设备制造商,无需校准。双线串行接口接受SMBus写字节,读字节,发送字节和接收字节命令,以设置报警阈值?#25237;?#21462;温度数据。 TMP411器件中包含的功能包括:串联电阻取消,可编程非理想因子,可编程?#30452;?#29575;,可编程阈值限制,用户定义的偏移寄存器,用于最大精度,最小和最大温度监视器,宽远程温度测量范围(高达150°C),二极管?#25910;?#26816;测和温度警报功能。 TMP411器件采用VSSOP-8和SOIC-8封装。 特性 ±1°C远程二极管传感器 ±1°C本地温度传感器 可编程非理想因素 串联电阻取消 警报功能 系统校准的偏移寄存器 与ADT7461和ADM1032兼容的引脚和寄存器 可编程?#30452;?#29575;:9至12位 可编程阈值限...
      发表于 09-19 16:35 ? 49次 阅读
      TMP411 ±1°C Programmable Remote/Local Digital Out Temperature Sensor

      TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远程和本地温度传感器

      TMP468器件是一款使用双线制SMBus或I 2 C兼容接口的多区域高精度低功耗温度传感器。除了本地温度外,还可以同时监控多达八个连接远程二极管的温度区域。聚合系统中的温度测量可通过缩小保护频带提升性能,并且可以降低电路板复杂程度。典型用例为监测服务器和电信设备等复杂系统中不同处理器(如MCU,GPU和FPGA)的温度。该器件将诸如串联电阻抵消,可编程非理想性因子,可编程偏移和可编程温度限值等高级特性完美结合,提供了一套精度和抗扰度更高且稳健耐用的温度监控解决方案。 八个远程通道(以及本地通道)均可独立编程,设定两个在测量位置的相应温度超出对应值时触发的阈值。此外,还可通过可编?#22363;?#28382;设置避免阈值?#20013;?#20999;换。 TMP468器件可提供高测量精度(0.75°C)和测量?#30452;?#29575;(0.0 625°C)。该器件还支持低电?#26500;歟?.7V至3.6V)和通用双线制接口,采用高空间利用率的小型封装(3mm×3mm或1.6mm×1.6mm),可在计算系统中轻松集成。远程结支持-55°C至+ 150°C的温度范围。 特性 8通道远程二极管温度传感器精度:±0.75&...
      发表于 09-18 16:05 ? 48次 阅读
      TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远程和本地温度传感器
      山西快乐十分预测
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