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英特尔宣布全新AI架构Nervana,是啥工具?

2018-09-13来源: EEFOCUS 要害字:英特尔  Nervana

英特尔在深度学习领域的推进催生了种种新型架构,还包罗tile、先进封装和越发定制化的解决方案。

近日,英特尔人工智能产物事业部副总裁Gadi Singer接受了媒体访谈,谈论了英特尔在深度学习领域的恒久愿景,以及为什么公司看好x86之外的架构和单芯片解决方案。

记者:处置惩罚器方面有什么变化?

Singer:最大的变化是增加了深度学习和神经网络。已往几年,人工智能带来了快速且深刻的变化,我们也正在试图评估它们的潜力,以及能用它做些什么。但是,与此同时,您还需要退后一步,思考如何与其它互补性的功效相适应。处置惩罚器的变化是英特尔整体转型简陋的一部门。

 

英特尔人工智能产物事业部副总裁Gadi Singer


记者:真正人工智能的标志是可以用机械开发算法而不是人工开发对吧?

Singer:人工智能起步于20世纪60年代,直到盘算机科学家Hinton和其他人在21世纪初找到一种更好的要领有效处置惩罚多层数据之前,它一直处于寂静状态。几年前,ImageNet的事情讲明可以通过机械进行图像识别且到达接近于人的识别精度,人们才意识到深度学习是一种重要的盘算力量,人工智能至此取得了重大突破。之后,我们在语音识别方面也取得了很好的结果。2015年到2016年左右,深度学习的一系列结果讲明,人工智能成为推感人类科技进步的重大因素。其时能够处置惩罚的图像都是相对简朴的二维图像,可以识此外语音也简朴直接。之后,业界的一系列努力证明了可以通过深度学习到达一定的精度,取得一系列结果。其时建设和验证模型的主要架构是CPU和GPU,主要开发语言是C++,开发情况是CUDA等专有情况。构建并部署盘算架构需要大量的专业知识并投入大量精力。你看看现在这个领域的主要技术,就可以看出哪些公司是早期的加入者。

记者:从那以后发生了什么变化?

Singer:在已往的几年中,深度学习时代迎面而来。数据自己变得越发庞大了,我们也从识别2D图像乐成转变为识别3D图像。我们正在和诺华公司相助,它们正在研究细胞的3D显微图像,以试图找出潜在的恶性细胞。在数据方面,图像的庞洪水平提升了25倍,但是现在识此外是越发精确的模型。

记者:英特尔在这些架构的哪些方面发力?人工智能和深度学习的一大问题在于它们还在快速变化之中,因此您需要一个很是灵活的架构,英特尔在这方面有什么计划?

Singer:已往面对的问题很清楚。你知道两三年后的图形芯片或者CPU芯片需要实现什么功效,公司之间的竞争体现在为已知问题提供最佳解决方案上。在深度学习领域的竞争则体现在谁能够在生长变化历程中最深刻地理解问题。你需要的是一个能够理解并预见变化趋势的架构,并在全面生产上市和部署时为即将面临的问题做好准备,而不是在设计和测试时就牢固好了能够解决的问题。

记者:架构会因市场而改变,照旧架构仍然相同?

Singer:这影响到方方面面。我们认为,一种架构不行能满足所有需求,乐成的解决方案是提供一系列各具特色的产物。所以架构肯定不止一个,但是也不会太多。我们可以凭据功率从1瓦以下到300瓦,从推理、训练到机械学习,从关注吞吐能力到关注延迟,凭据种种要求实施差异的架构。架构对每瓦性能也有差异的敏感度。解决方案的能效值是几多?你愿意在其它方面妥协吗?这不仅仅是在一个实例上进行小水平的修改,而是面对一系列需求,必须有一系列互补性的架构。

记者:这一系列架构是什么?

Singer:主要有三个要素。第一,因为我们客户要求差异,我们需要提供一个产物组合。你需要提供从终端设备(宁静摄像头、无人机或汽车等)到网关(数据汇聚点)再到云端或当地服务器的解决方案,每个层面都需要有很是有效的解决方案。第二,我们的硬件战略是提供具有互补架构息争决方案的组合。第三,进一步使Xeon成为AI的坚实基础。

记者:针对训练照旧针对推理?

Singer:我们是从推理开始的。Xeon是一个很好的推理解决方案。和其它任何产物相比,Xeon的推理解决方案都绝不逊色,而且在总体拥有成本和灵活性方面具有其它优势。你看看Facebook,他们会展示怎么对其Top 7服务进行培训和推理的。

记者:但是Facebook这样的公司对推理的要求和手机或汽车摄像头一样吗?

Singer:纷歧样,这就是你需要差异架构的原因。你希望在大型数据中心中进行推理,你可以利用同样的盘算进行推理或者执行其它任何任务。在低端市场中,我们有Movidius架构,它的功耗在1瓦到几瓦之间(英特尔于2016年9月购置了开发盘算机视觉应用低功耗处置惩罚器的公司movidius),你可以使用它实时创作音乐,或者将Movidius盘算棒连接得手机上,检测早期皮肤癌,然后进行很是重要的分析。

记者:所以你们在数据中心和边缘节点上都有方案了,你们战略的第三部门是什么?

Singer:系统集成。当您考虑系统集成时,拥有正确解决方案的大量价值都体现在数据移动上。一个好的解决方案应该尽量淘汰数据移动,因为数据移动的成本要比对数据进行乘除/累加贵10倍。针对如何在正确的位置、正确的时间取得数据进行系统和软件栈的优化,是任何解决方案乐成的要害。

记者:听起来英特尔像是要发生重新到脚的变化

Singer:虽然,你看一下我们对基本版本Xeon的革新,我们现在通过VNNI(矢量神经网络指令集)和BFloat 16提升DL(深度学习)能力。已往,英特尔划分解决了浮点、SIMD和矢量运算。现在,AI需要一系列能力,我们在x86架构下实现了许多重要的新功效。我们希望为这两种架构提供优化的解决方案。这就是我们和Movidius相助要解决的问题,我们将要宣布Nervana,这个架构引入了FPGA,它集成了最精彩的x86,并用最好的架构增强它,对它加速。现在从系统的层面来看,不仅仅是主机和加速器的革新,还涉及到存储器和网络,它是一种系统集成。你在硅片上、封装内放什么工具?你在同一个机架中集成了什么?

记者:所以你们现在实施的是包罗先进封装在内的平台战略。这是英特尔之前没有认真做过的事情,你觉得这种战略是怎么个玩法?

Singer:封装内集成可以将差异种类的事情结合在一起,并将之紧密集成,我们正在这方面努力,我们认为这样做很是有价值。

记者:新型硬件架构正在发生的一个重大变化是增加数据密度,每个周期可以处置惩罚更多数据,对吧?

Singer:这方面讲的是数据压缩和增加盘算的并行性。你看我们重新开始构建的Nervana NNP(神经网络处置惩罚器)架构,它具有张量神经网络,你治理的是种种数据结构。这是架构创新的基础,使用VNNI,你可以提供在数据结构上执行的指令,从而能够在阵列上进行盘算。

记者:除了缩小功效单元外,另有更多优势,对吧?

Singer:我们需要从这个流程中获得需要的工具。我们一直将设计和架构向矢量处置惩罚的偏向推进。我们将利用这种流程。不外,我们的目的是提高设计和架构的效率,使得每个周期可以处置惩罚更多指令,始终都是为了让向量尽可能快地运行。

记者:但是现在你必须把这些工具融合在一起,数据在内存中存储和读取的方式也可能差异。

Singer:是的。你必须能够从内存中提取这些数据结构,我们需要看到的另外一件事是如何融合纯神经网络操作和通例的潜在循环代码。如果你注意到现在已经在开展的一些事情就会发现,它会假设许多新的盘算必须是深度学习。实际上,这些是具有神经网络和深度学习的越发通用的任务。你需要一个很是有效的神经网络架构。但是,如果一个方程的某些部门的序次性更强或者需要依赖更多条件,它同样需要很是有效地完成。你需要能够在通例运算和神经网络运算之间切换。我们目前正在研究的一个课题就是,如何在具有其它元素的真实配景中以最佳方式执行神经网络运算。如果你看一下NNP机械翻译或者其它类似的事情,就会发现它们内部就有一些不是神经网络盘算的内容,它们也是解决方案的一部门。


要害字:英特尔  Nervana

编辑:muyan 引用地址:/IoT/2018/ic-news09134359.html
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