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英特尔联手Facebook发布史上最燃第九代处理器

电子工程师 来源:cg 2019-01-10 08:58 次阅读
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拉斯维加斯时间 1 月 7 日下午,英特尔在 CES 上宣布,将和 Facebook 合作在今年下半年完成新款 AI 芯片—— Nervana 神经网络推理处理器——的最后开发工作,以使更多公司更加便宜的使用人工智能技术。

英特尔和 Facebook 的合作,标志着AI 软硬件的融合,对于那些想要应用 AI 技术达成特定业务目标的公司来说,这样的融合正在变得越来越重要。

英特尔宣布的这款 AI 芯片能够更快地运行机器学习算法,这意味着运用 AI 技术达成相关任务将消耗更少的硬件和能耗。依托于该款芯片,Facebook 可以更高效地处理在图片中标注人物、翻译用户每天发送的内容和捕捉违禁内容等任务。

英特尔人工智能产品板块副总裁 Naveen Rao 表示,该芯片会快于市面上的所有竞品,但是没有提供芯片的具体性能数据。Rao 还透露,该芯片将与所有主要的 AI 软件兼容,而 Facebook 的参与表明设计芯片的过程中与AI 软件工程师合作的重要性。Facebook 的 AI 研究人员开发了许多被广泛使用的AI软件包,该公司还拥有大量用于培训和测试机器学习代码的数据。

早在 2017 年,英特尔就曾透露它正在与 Facebook 等公司合作开发人工智能芯片。当时,英特尔表示,Facebook 将为一款针对人工智能设计的芯片提供技术输入。英特尔的新款芯片 Nervana 神经网络处理器将是第一批从头开始为深度学习技术设计的处理器之一,也是英特尔 2016 年收购创业公司 Nervana Systems 之后取得的成果。

在过去的几年中,AI 芯片的开发掀起了戏剧性的浪潮,英特尔也正瞄准快速增长的AI 芯片市场,并挑战其在这个市场已经站稳脚跟的强大竞争对手英伟达。与此同时,一众芯片初创公司在该领域百舸争流,包括最近融资 2 亿美元的英国公司 Graphcore,以及诸如寒武纪、地平线、比特大陆等一系列中国公司。

英特尔也面临来自谷歌和亚马逊等公司的竞争,后两者都在开发芯片以支持其云+ AI 的服务。谷歌透露,它正在为其 2016 年的 Tensorflow 深度学习软件开发芯片,亚马逊 2018 年 12 月宣布,它已开发出自己的 AI 芯片,其中包括一款用于推理的芯片。

在 Facebook 强大的 AI 软件工程师团队和海量数据两大优势加持下,英特尔或许能有所突破。然而,英特尔要突出重围并不容易。尤其考虑到 Nervana 在 2019 年晚些时候推出,那个时候竞争对手或许又有了新的设计,在集成电路方面拥有强大的专业优势的英特尔必须在短时间内实现很大突破,才能追得上竞争对手的步伐。

图 | 英特尔发布会一览(来源:英特尔)

除了透露其与Facebook合作 AI 芯片的最新进展以外,英特尔这场发布会可谓干货满满,在 AI、5G自动驾驶等先进技术领域全面出击,加之戴尔、康卡斯特、阿里巴巴等诸多合作伙伴加持,英特尔在技术和应用场景方面均构建了自己的生态闭环。

英特尔在这次发布会上发布的第九代处理器产品包括 Ice Lake、Cascade Lake、Lakefield 全新客户端平台,Nervana 神经网络推理处理器和 5G 芯片 Snow Ridge。自动驾驶则着重展示了其子公司在车厂合作、高精度定位等方面的进展。

英特尔认为,数据的创新性使用定义了这个快速变化的时代。从客户端到云、网络和边缘需要彼此之间密切配合。在这个新时代中,整个世界更加互联并依赖于计算的基础架构,才能实现各种设备和各种网络之间的无缝配合。这样一个背景为英特尔提供了从 PC 为中心的公司向数据为中心的公司转变的机遇,英特尔面临着潜在规模 3000 亿美元的巨大市场。鉴于 PC 仍然是人们处理存储数据的首选设备和接触节点,英特尔的第九代处理器主要面向 PC 客户端。

英特尔公司高级副总裁兼客户端计算事业部总经理 Gregory Bryant 主要介绍了面向 PC 客户端的 Ice Lake 处理器和 Lakefield 全新客户端平台。

Ice Lake 以前所未有的高集成度,整合英特尔全新的“Sunny Cove”微架构、AI 使用加速指令集以及英特尔第 11 代核心显卡,提升图形性能,带来更加丰富的游戏和内容创作体验。戴尔等 OEM 合作伙伴预计于 2019 年暑期推出系列产品。Lakefield 客户端平台则以全新的方式采用混合CPU架构和封装技术,加快客户端的创新。Lakefield 采用业界首创的“Foveros”3D 封装技术。同时,其混合 CPU 架构,将确保先前采用分离设计的不同 IP 整合至搭载更小尺寸主板的单一产品中,使得 OEM 能够更加灵活地采用轻薄的外形设计,可以为行业、为合作伙伴生产各种不同规格尺寸产品提供全方位的性能。

同时,基于 5G 和 AI, 英特尔推出了 Project Athena 以定义新型高级笔记本电脑并致力于将其推向市场。该系列笔记本电脑将一流的性能、超长续航时间、连接性和时尚美观的设计集于一身,如当初打造出 Centrino、Ultrabook 一样,是一套从硬体、设计到体验等的认证。Project Athena 包括各家电脑品牌、代工厂,除了传统的 Windows 品牌外, Google也列在其中,首批搭载 Windows 和 Chrome 操作系统的 Project Athena 设备预计将于 2019 年下半年面世。

图 | Project Athena (来源:英特尔)在应用场景上,英特尔对东京奥运会情有独钟。英特尔与 Comcast 的合作,将带来更加高速 、高容量和敏捷响应的网络,从而为人们提供全新的沉浸式体验。英特尔与 Comcast 强强联手,对于热爱观看冬运赛事的人来说,是一个福音。2020 年,人们观看奥运会有望享受到英特尔技术革新所带来的福利。在主要面向 PC 客户端的产品介绍完毕后,英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理 Navin Shenoy(孙纳颐)介绍了主要面向企业用户的数据中心产品和 5G 产品。在数据中心上面,英特尔已经推出的Xeon可扩展处理器在过去20年都保持了领先地位,创下了95项性能的世界纪录。而其新一代Xeon可扩展处理器 Cascade Lake 支持英特尔傲腾数据中心级持久内存和英特尔 DL Boost,旨在加速人工智能深度学习推理,目前已经开始出货。在 Xeon可扩展处理器的应用场景上,英特尔与长于云计算的阿里巴巴联手,在东京奥运会推出首个基于人工智能的 3D 运动员跟踪(3D Athlete Tracking)技术。该技术结合了计算机视觉与人工智能深度学习算法,将确保参赛团队在不使用任何特殊传感器或套件的情况下,从多个标准摄像机中提取训练和比赛中运动员的 3D 镜头,通过Xeon放到云上进行非常实时的分析,以便观众对于运动员有实时的观赛体验,并且帮助运动员在训练过程中提升训练绩效。

图 | 英特尔与阿里巴巴合作(来源:英特尔)其他数据中心产品包括:Ice Lake Xeon可扩展处理器,有望提供更卓越的性能以及全新硬件增强型安全功能等,预计于2020年出货;Nervana 神经网络推理处理器则旨在帮助高负载需求企业,如Facebook,加快推理速度。

英特尔还单独提到了即将推出的 5G 芯片,其研发代号为“Snow Ridge”,是专门面向 5G 无线接入和边缘计算的、基于 10 纳米制程工艺的网络系统芯片。这款网络系统芯片计划将英特尔架构引入无线接入基站,并允许更多计算功能在网络边缘进行分发。在即将到来的无缝连接、几乎无限计算的 5G 新时代,Snow Ridge 展现出英特尔对网络基础设施长期投资的决心。

图 | Snow Ridge 将英特尔架构引入基站(来源:英特尔)最后,英特尔公司高级副总裁、英特尔子公司 Mobileye CEO 兼 CTO Amnon Shashua 介绍了 Mobileye 2018 年工作进展。在2018 年,16 个车款和英特尔合作,其中 12 个是密切合作伙伴,例如宝马 X5。英特尔进行前置摄像头的配置,其三焦点的设计让车辆有更加完整和准确的前向影像覆盖,它能够更准确的捕捉到交通标识、交通灯、行人等等,周身一共有12个摄像头,可以达到L3、L4级别。同时,Mobileye 与英国地形测量局(Ordnance Survey)合作,为英国组织机构和企业提供高精度定位数据。英国地形测量局领先的地理空间和技术专长将与 Mobileye 基于汽车摄像机的测绘能力相结合,为能源、基础设施和其他领域的客户提供全新、准确和可定制的位置信息服务。

图 | 莫为历史所羁绊,放手而为创绚烂(来源:英特尔)

“莫为历史所羁绊,放手而为创绚烂”。第九代处理器的发布和自动驾驶的进展再次展现了英特尔强大持续的创新能力。但无论是 AI 还是自动驾驶,英伟达、亚马逊、谷歌等科技巨头都已入场并且在一些领域已经占据了领先位置,而 5G 对于华为来说也是一个极为重要的战场。巨头混战,究竟谁能胜出?让我们拭目以待。-End-

在科技发展越来越超乎普通人想象的年代,我们迫切地需要一场巅峰对话来总结过去,指引未来。2019 年 1 月 19 - 21 日,EmTech China 全球新兴科技峰会,超过 30 位全球科技“掌舵人”将亲临北京,为你展开前沿技术的壮丽蓝图,为你解读技术背后的未来价值!

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原文标题:英特尔CES现场发布史上最燃第九代处理器!联手Facebook逆袭,新芯片承诺更便宜的AI

文章出处:【微信号:deeptechchina,微信公众号:deeptechchina】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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