在最新的IDF16開發(fā)者大會上，英特爾宣布了其最新專門用于人工智能處理的處理器——第三代Xeon Phi，代號“Knights Mill”，劍指該領(lǐng)域中最大廠商英偉達。Xeon Phi處理器將于2017年推出，英特爾宣稱在Xeon Phi處理器中添加了許多“浮點”計算，這對于機器學習算法來說十分重要。目前英特爾Xeon處理器已在數(shù)據(jù)中心被廣泛部署，并且也被用于幾乎所有的深度學習計算任務。不過，部分用戶也部署了用于人工智能任務的輔助處理器。這些輔助處理器大多是來自英偉達的GPU(圖形處理單元)。英特爾表示，Xeon Phi處理器產(chǎn)品線比標準Xeon處理器有更多的處理器核心。

在數(shù)據(jù)中心服務市場上，毫無疑問英特爾(Intel)是老大，IDC認為它的市場份額達到了恐怖的99%。但是在最新、最熱的細分市場——人工智能上，英特爾卻沒能拔得頭籌。在這個領(lǐng)域中，現(xiàn)在正如魚得水的是圖像芯片專家英偉達(NVIDIA)，它的產(chǎn)品在深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中大受歡迎，被廣泛用于像圖像識別、語音識別以及自然語言處理等人工智能任務。

英特爾提到，Xeon Phi處理器可以運行大部分數(shù)據(jù)分析軟件，同時無需用到可能導致分析速度放緩的外部處理器。這是Xeon Phi相對于其他產(chǎn)品的關(guān)鍵優(yōu)勢。英特爾高管還表示，相對基于GPU的方案，Xeon Phi可以搭配更多內(nèi)存。

英特爾希望這個芯片能在快速發(fā)展(但仍屬小眾)的機器學習市場獲得一席之地，英特爾表示：所有服務器中只有7%的被用來處理有關(guān)機器學習的算法，另外只有0.1%是在運行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(機器學習的一個分支，模擬神經(jīng)元和大腦的突觸來處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))。特別是時下最熱門的深度學習，通過最新發(fā)布的Xeon Phi處理器，英特爾希望能在這個市場中后來者居上。

目前在深度學習領(lǐng)域中，GPU發(fā)揮了相當重要的作用。英偉達的GPUs之所以大行其道是因為它們能進行“并行計算”——該技術(shù)可以同時進行多重運算。這使得其在運行深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時比通用處理器要快得多。以前需要大量的CPU以及超級計算機進行的運算工作，現(xiàn)在只需要少數(shù)GPU組合就可以完成。這大大加速了深度學習領(lǐng)域的發(fā)展，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進一步發(fā)展提供了計算基礎(chǔ)。熟悉深度學習的人都知道，深度學習是需要訓練的，所謂的訓練就是在成千上萬個變量中尋找最佳值的計算。這需要通過不斷的嘗試實現(xiàn)收斂，而最終獲得的數(shù)值并非是人工確定的數(shù)字，而是一種常態(tài)的公式。通過這種像素級的學習，不斷總結(jié)規(guī)律，計算機就可以實現(xiàn)像像人一樣思考。

英特爾執(zhí)行副總裁以及數(shù)據(jù)中心組總經(jīng)理Diane Bryant在采訪中提到：如果這種計算需求迅速擴大的話，GPUs解決方案將會遇到問題。“GPUs解決方案沒法擴張——這個市場目前仍然處于初級階段，所以目前使用GPUs就能完成任務，但是在未來GPU沒辦法進一步擴展。”

此外，英特爾還找來百度來替自己背書。百度宣布將會使用Xeon Phi芯片來運行它的自然語言處理服務“Deep Speech”。此前百度一直都是使用英偉達的GPUs來加速自己的深度學習模型，就在上月現(xiàn)任英偉達CEO黃仁勛(Jen-Hsun Huang)選擇在斯坦福大學與深度學習專家舉行一個小規(guī)模的交流會，在會上發(fā)布號稱當下性能最強悍的GPU顯卡——TITAN X，并把第一塊TITAN X顯卡送給了現(xiàn)任百度美國研究員首席科學家Andrew Ng(吳恩達)。如今百度選擇在IDF16上宣布將Xeon Phi芯片來運行它的自然語言處理服務“Deep Speech”，對于百度未來是否還將繼續(xù)使用英偉達的技術(shù)，百度一名發(fā)言人拒絕透露有關(guān)信息。

這表明在這場有關(guān)AI(人工智能)未來的戰(zhàn)爭中，英特爾表現(xiàn)得越來越激進。在最近發(fā)布的一些基準測試中，英特爾宣稱Xeon Phi處理器比英偉達的GPUs快2.3倍。

不過英偉達在最新的博客中提到英特爾使用的是過時的軟件和硬件，得出的結(jié)果并不具有說服力。英偉達聲稱如果英特爾使用最新的技術(shù)的話，英偉達將會在機器學學習模型訓練上比英特爾快30%。英偉達另外提到，如果根據(jù)最新數(shù)據(jù)用4個Pascal 架構(gòu)組成的TITAN X GPU，其運行速度是4個Xeon Phi 處理器的 5 倍多。

“可以理解，剛進入這個領(lǐng)域的新人可能沒有意識到這個領(lǐng)域中軟硬件正在發(fā)生的進步。”英偉達在其最新官方博客中提到。

針對英偉達的激烈反擊，英特爾最新的回復是：“完全可以理解英偉達擔心英特爾在這一領(lǐng)域的動作，英特爾所有的表現(xiàn)數(shù)據(jù)都是基于當下的公開可用的解決方案而來，我們對數(shù)據(jù)有信心。”無論基準結(jié)果如何，英特爾稱光靠GPU是無法完成所有的加速任務的。 此外作為英特爾進軍人工智能的一部分，英特爾上周宣布以4.08億美元收購AI初創(chuàng)公司Nervana。