美国旧金山时间 5 月 23 日上午,英特尔人工智能开发者大会(AI DevCon 2018)在旧金山艺术宫开幕,英特尔副总裁、AI 事业部(AIPG)负责人 Naveen Rao 主持会议。

 

NaveenRao 目前是英特尔 AI 战略的总策划师,一位计算机设计师和神经科学家,英特尔于 2016 年并购 NervanaSystems,作为 Nervana 的首席执行官兼联合创始人 Rao 加入了英特尔,在 2014 年创立 Nervana 之前,Rao 是高通公司的神经机器研究员,他专注于人工系统中的神经计算和机器学习。

 

接下来,本文将为大家作如下梳理:英特尔的新版芯片是什么?这家巨头的人工智能路线图又是怎样的?他们对于 AI 有着怎样的思考?

 

谈芯片:推新 AI 云端芯片 性能提升 3-4 倍

早在 2017 年 10 月 17 日 WSJ D.Live 大会上,英特尔就正式发布了专为机器学习而设计的神经网络处理器(NNP)系列芯片,彼时该芯片的代号被命名为 LakeCrest。

 

当时英特尔 CEO 布莱恩·科兹安尼克(BrianKrzanich)表示,使用 Nervana 技术的开发者将能够开发全新的 AI 应用程序,并且最大限度地提高数据处理能力,包括卫生保健、社交媒体、汽车、天气等领域,他还特别提到 Nervana 产品的发展将在 2020 年为英特尔的 AI 业务达到增加增长 100 倍的目标。

 

其中,英特尔以 3.5 亿美元收购的 Nervana Systems 起到了关键作用,而这次是在代号 Lake Crest 发布的七个月之后,英特尔神经网络处理器(NNP)系列芯片的再次升级,全新代号 Spring Crest。

 

 

 

 

据 NaveenRao 介绍,新一版的 NNP 芯片将带来多项更新,这将是英特尔的第一个商业 NNP 产品,并且支持 bfloat16 这一业界广泛用于神经网络的数字格式,随着时间的推移,英特尔将在 AI 产品线上扩展对 bfloat16 的支持,包括英特尔至强处理器和英特尔 FPGA,他还表示英特尔 NervanaNNP 目标是可实现高计算利用率并支持多芯片互连的真正模型并行。

 

此外,他表示这次发布的 Nervana NNP-L1000(Spring Crest)性能比上一代产品提升了 3-4 倍,计划于 2019 年下半年正式开放。

 

谈开发者:无处不在的 AI 和更开放的 Intel

“这是令人兴奋的一周,我们在 AI DevCon 聚集了最聪明的 AI 大牛,我们认识到实现人工智能的全部承诺不是英特尔可以单独做的事情,相反,他需要全行业一起加入进来,包括开发者社区,学术界,软件生态系统等等”Naveen Rao 在撰文如是说。

 

在第一届的英特尔人工智能大会上,能鲜明地感受到英特尔对开发者和合作伙伴的重视和热情,Naveen Rao 在现场进一步介绍了英特尔面向开发者的工具和与更多合作伙伴的新成果。

 

NaveenRao 指出,我们从一项调查中了解到,超过 50%的美国企业正在转向基于英特尔至强处理器的云解决方案,以满足他们的人工智能需求,这肯定了包括英特尔至强处理器,英特尔 Nervana 和英特尔 Movidius 技术以及英特尔 FPGA 的方法,满足了人工智能工作负载的独特需求。

 

 

如上图,这是在大会现场 NaveenRao 为我们展示的 OpenVINO 工具包,这套工具包英特尔于五月中旬发布,它主要是将计算机图形和深度学习推理整合到前沿的视觉应用中,它的全称为开放式视觉推理和神经网络优化,能够帮助开发者在云端,例如 TensorFlow,MXNet 和 Caffe 等框架创建和培训 AI 模型,并将其部署到各种产品中。

 

OpenVINO 未来可能会扩展到各个市场,包括企业、零售、能源和医疗方面,Forbes 杂志评论认为:英特尔此举将有助于统一其多种产品 CPU,GPU,VPU(Movidius)和 FPGA(Altera),以实现快速发展的视觉处理市场。

 

接下来,Naveen Rao 还为我们介绍了又一面向开发者的工具 BigDL,它是一种面向 Apache Sp 式深度学习 ark 的分布库,利用 BigDL 开发者可以将深度学习应用编写为 Scala 或 Python 程序,也可以利用可扩展 Spark 集群的功能。

 

知乎网友 AlfredXXfiTTs 将 BigDL 比喻为在很多场景下是有成为"大杀器"的潜质,包括但不限于:1、已有大规模分布式集群的(如:Hadoop 集群);2、需要大规模 Inference 的,比如:推荐系统、搜索系统、广告系统;3、(上下游)依赖 Spark/Hadoop 生态的;4、轻度深度学习使用者,如:数据研发工程师/数据挖掘工程师;5、Scala/JVM 爱好者。

 

 

当然,还有面向开发者的开源 nGraph 编译器,这是一个面向各种设备和框架的深度神经网络模型编译器,数据科学家能够专注于数据科学研发,不需要担心如何将 DNN 模型部署到各种不同设备做高效训练和运行。据 Naveen Rao 介绍,nGraph 目前直接支持 TensorFlow、MXNet 以及 neon,并可间接地通过 ONNX 支持 CNTK、PyTorch、Caffe2,用户能在不同的设备上运行这些框架,其中包括英特尔至强、GPU、Nervana、NNP 等。

 

谈伙伴:让 AI 赋能并拥抱更多的人

除了对于开发者的厚爱,英特尔在现场还展示了在其 AI 赋能下的多种场景的合作方案,包括 AI 谱曲,AI 渲染动画等。

 

AI 谱曲用到的是英特尔此前推出的神经元计算棒,全名叫 MovidiusNeural Compute Stick(NCS),即神经元计算棒,通俗来讲,它是可以为机器的深度学习“加血”并提供本地化代码运行支持的产品,500 元左右人民币的售价,可以说买不了吃亏买不了上当。

 

从现场演示来看,AI 谱曲的效果颇让人惊讶,如今 AI 开始从事更多的艺术工作,这可能标志着人工智能不能从事艺术创作的魔咒正在被打破。

 

 

此外,大会现场还演示了利用英特尔 AI 进行 3D 动画渲染的狮子,栩栩如生的狮子着实显得真假难辨,这是 ZIVA 公司基于英特尔至强(Xeon)进行的研究工作。

 

值得一提的是,英特尔这次还宣布了一位重量级的合作伙伴,他们将成为 2020 年东京奥运会的人工智能(AI)合作平台,为奥运会提供人工智能技术,并且推出了“英特尔人工智能 AI 竞赛”,获奖的开发者奖金是 10000 刀。

 

谈战略:打造软硬件生态全方位一体

我们注意到,英特尔在过去的几年中陆续收购了很多公司去追随人工智能的脚步,其中包括 Nervana、Movidius、MobileEye 和 Altera 等,另外,据媒体报道英特尔在中国从 1998 年开始已经投资了 140 多家技术公司,总额超过 19 亿美金。

 

如今,各家科技巨头都在磨刀霍霍亮起肌肉,英特尔也是时候展示真正的技术了,在 Naveen Rao 看来,英特尔要打造软件+硬件+生态全方位一体的人工智能战略。

 

 

他们希望以自己的优势能力为出发点,对全行业进行赋能,让更多的企业和开发者加入进来,现在的伙伴包括谷歌、AWS、微软、Novartis、C3IoT、百度等,Naveen Rao 谈到,在加速向人工智能驱动的未来计算过渡之时,我们需要提供全面的解决方案和更多支持者。

 

谈思考:AI 时代占得先机 AI 伦理还没解决

“未来每家企业都是人工智能公司”随着人工智能大潮的演进,这样的共识还在不断发酵,越来越多的公司以 AI 自持,但深入行业一窥究竟,你就可以发现老牌芯片厂商始终起着举足轻重的作用,随着英特尔、英伟达等芯片厂商的加入,这场人工智能热可能迎来洗牌。

 

毕竟,打仗还得用拳头说事儿,英特尔的势能将帮助他们在 AI 时代占得先机,他们也希望不仅仅是自己,呼吁整个美国都行动起来。

 

英特尔 CEO 布莱恩·科兹安尼克(BrianKrzanich)五月初撰文表示:中国、印度、日本、法国和欧盟都在制定大胆的人工智能计划,AI 是经济增长和社会进步的手段,但美国在 2016 年解散了人工智能工作组并且没有自己的 AI 战略,这有落后的风险,他希望让美国成为 AI 引擎。

 

这是他们对于人工智能战略的思考,而英特尔对 AI 伦理问题也有自己的理解。

 

吉娜维芙·贝尔(GenevieveBell)在接受记者专访时谈到,人工智能的伦理问题目前还没有非常完美的解决方案,比如如果 A 选项和 B 选项是让无人车来选择在发生紧急情况时必须撞的一位老人和一位小孩,显然这两个答案都是错误的。

 

在很多问题没有想好之前,我们要尽可能的完善我们的技术,人类要学会和人工智能相处。