在 IT 產業(yè)中，“安迪-比爾”定律很好地概括了軟件和硬件演進的規(guī)律。這個規(guī)律同樣也在人工智能領域上演：回顧近幾年的人工智能發(fā)展，算力的提升為深度學習算法的實現(xiàn)創(chuàng)造了基礎條件，算法的大規(guī)模應用加快了算法本身的進化速度，加之互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)帶來的大量數(shù)據(jù)，現(xiàn)在，算力又成了需要大幅提高的要素，尤其是深度學習計算提出的需求。

　　“未來幾年，AI 模型的復雜性以及對大規(guī)模深度學習計算的需求將爆發(fā)式增長，我們也認識到，AI 不能只靠一塊芯片來提供，而是要通過多種選擇方案來實現(xiàn)，每一種方案都要針對具體用途來量身定制。我們看到人工智能正在步入一個異構的世界，在那里，合作伙伴之間的深度協(xié)作會產生更好的解決方案，并助力推動AI價值的全面實現(xiàn)?！? 月 3 日，英特爾公司副總裁、人工智能產品事業(yè)部總經(jīng)理 Naveen Rao 在接受 DeepTech 采訪時表示。

　　作為計算機架構師和神經(jīng)科學家，Naveen Rao 可以說是英特爾公司中懂深度學習技術的領導者之一。他在 2014 年創(chuàng)建了深度學習領域中公認的領導廠商 Nervana。2016 年，Nervana 被英特爾收購，此舉被認為標志著英特爾豪賭人工智能將成為企業(yè)數(shù)據(jù)中心的關鍵。作為 Nervana 的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人，Rao 也隨即加入英特爾。更早之前，Rao 曾擔任高通公司的神經(jīng)擬態(tài)機械裝置研究員，著重研究人工系統(tǒng)中的神經(jīng)計算和學習。

　　AI 并非單一的工作負載，而是一種廣泛的、能夠強化所有應用性能的強大能力，無論這些應用是運行在手機上，還是大規(guī)模數(shù)據(jù)中心內。然而，手機、數(shù)據(jù)中心以及兩者間的所有設施都對性能和功耗有著不同的要求，因此，單一的 AI 硬件無法滿足一切需求。

　　而在英特爾內部，Naveen Rao 正在帶領一支團隊開發(fā)支持深度學習技術廣泛部署的軟硬件產品組合。據(jù)了解，該團隊打造的英特爾新款芯片 Nervana 神經(jīng)網(wǎng)絡處理器將是第一批專門為深度學習技術設計的處理器之一。

　　今年 1 月的 CES 上，Naveen Rao 宣布他們正在和 FaceBook 合作研發(fā)新款 AI 芯片—— Nervana 神經(jīng)網(wǎng)絡推理處理器(NNP-I)，并將于下半年完成最后的開發(fā)工作。

　　而在不久前舉行的百度 AI 開發(fā)者大會上，Naveen Rao 宣布，英特爾正與百度合作開發(fā)英特爾 Nervana 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練處理器(NNP-T)。這一合作包括全新定制化加速器，以實現(xiàn)極速訓練深度學習模型的目的。此次NNP-T 是一類全新開發(fā)的高效深度學習系統(tǒng)硬件， 能夠加速大規(guī)模的分散訓練。

　　Naveen Rao 對 DeepTech 表示，和百度合作的這款產品實際上也是在三年前收購了 Nervana 之后，英特爾目前向市場上推出的第一款實際應用的深度學習處理器產品。

　　據(jù)介紹，在雙方的合作中，英特爾主要貢獻的是全新的面向神經(jīng)網(wǎng)絡處理的架構，百度所做的主要是提供實際使用和訓練的反饋，包括他們在服務客戶時得到的反饋。實際上，雙方的合作內容不僅僅只局限于神經(jīng)網(wǎng)絡計算，除了計算本身，還要考慮到提供的解決方案的可服務性、有效性，包括后續(xù)的解決方案可以橫向和縱向地加以拓展等等。

　　“百度比較看重的是整個業(yè)界面向未來的新動態(tài)和新趨勢，換言之就是大規(guī)模分布式的神經(jīng)網(wǎng)絡的工作。同時英特爾在軟件方面的建樹，也使得整個生態(tài)系統(tǒng)相關方合作伙伴可以在我們的架構之上開展他們的工作”，他說。

　　近幾年，英特爾在擁抱專用芯片上熱情漸顯，收購 Nervana，也是有意在專屬 AI 芯片的領域中大展拳腳。在過去兩年時間里，英特爾的轉型愈發(fā)明顯，從以 CPU 為主的產品，逐步發(fā)展到現(xiàn)在也有用于異構計算的 GPU 和加速器，甚至專用顯卡等。隨著 AI 計算不斷朝著異構的方向發(fā)展，由英特爾所構建的完整產品線也將更靈活地滿足異構計算的需求。

　　據(jù) Naveen Rao 透露，這款神經(jīng)網(wǎng)絡處理器的性能表現(xiàn)內測整體效果非常不錯，除了百度和 Facebook 以外，團隊打造的神經(jīng)網(wǎng)絡處理器也已經(jīng)有其他的業(yè)內公司表示感興趣。

　　“市場中的需求已經(jīng)非常強勁了，今年年底我們會發(fā)布面向推理和面向訓練的處理器，也會公布芯片的測試信息”，他說。

　　盡管英特爾現(xiàn)在還沒有向外界發(fā)布其在 AI 領域非常具體的產品路線圖或者布局、規(guī)劃，但從其和百度的合作中不難看出，英特爾正在通過和客戶的合作來“試水”如何在這個方向上前進，與百度的密切合作能夠確保英特爾緊跟客戶對訓練硬件的最新需求。

　　Naveen Rao 認為，目前 AI 芯片成為各大廠商爭相發(fā)力的戰(zhàn)場，實際也從側面反映出強勁和高漲的 AI 計算需求，尤其是未來一到兩年的時間，會看到市場中各種不同的解決方案涌現(xiàn)出來，這是創(chuàng)新的必然結果，但并不是每一個廠家最后都能活下來，決定成敗有很多細小的因素，比如軟件、生態(tài)系統(tǒng)方面，以及這些公司能在多大程度上為他們的 ODM 或者 OEM 廠商進行賦能。