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IBM和微軟等巨頭投資硬件設(shè)計(jì) 即將開(kāi)啟堆疊計(jì)劃

2016-11-22 08:50:17來(lái)源：開(kāi)源中國(guó)社區(qū) 編輯：沐子飛關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能處理器閱讀量：29887

導(dǎo)讀：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，正迅速成為重塑企業(yè)IT支柱和讓企業(yè)成為公司的方式。

　　【中國(guó)智能制造網(wǎng) 企業(yè)動(dòng)態(tài)】機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，正迅速成為重塑企業(yè)IT支柱和讓企業(yè)成為公司的方式。

　　在今年9月份的時(shí)候，微軟、谷歌、Facebook、IBM和微軟等巨頭宣布一起建立 AI 合作組織?，F(xiàn)在，他們正在大量投資 ML / AI 的硬件設(shè)計(jì)，旨在大大加速下一代應(yīng)用。以下是他們的堆疊計(jì)劃：

　　英特爾

　　它在做什么：世界上的芯片制造商近推出了專(zhuān)門(mén)針對(duì)ML應(yīng)用的新的CPU系列：Knights Mill。它還提到計(jì)劃將其CPU與可重新編程的FPGA處理器融合在一起，這是一種功能強(qiáng)大但尚未完全開(kāi)發(fā)的英特爾技術(shù)。

　　為什么這樣做：隨著PC市場(chǎng)繼續(xù)“融化”，像北極冰川，英特爾一直在尋找方法來(lái)彌補(bǔ)差額。服務(wù)器產(chǎn)品本身不會(huì)做到這一點(diǎn)，因此英特爾已經(jīng)擴(kuò)大了其包括用于加速M(fèi)L功能的主處理器和協(xié)處理器的需求。

　　但是，英特爾不太可能提供自己的GPU用于ML工作。英特爾與GPU的努力從未達(dá)到其他處理器制造商的水平，但它總是認(rèn)為其CPU特定的改進(jìn)可以勝過(guò)GPU。畢竟，英特爾只想創(chuàng)造一個(gè)環(huán)境，其CPU單獨(dú) - 不與另一家公司的GPU混合 - 為未來(lái)提供動(dòng)力。

　　微軟

　　它正在做什么：在為特定設(shè)計(jì)的FPGA設(shè)計(jì)Microsoft Azure云后，為其集群添加機(jī)器學(xué)習(xí)加速功能，Microsoft正在談?wù)撛试S客戶直接對(duì)設(shè)備進(jìn)行編程，以便在云中啟用更強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。

　　為什么這樣做：Microsoft已經(jīng)提供了在Azure內(nèi)外的ML / AI工具。但現(xiàn)在微軟正在考慮一種為云客戶提供機(jī)器學(xué)習(xí)硬件的新方法。困難的部分是FPGA對(duì)于編程是復(fù)雜的，并且對(duì)于ML作為GPU還不是很了解。

　　谷歌

　　它正在做什么：Google已經(jīng)在軟件方面對(duì)TensorFlow等框架進(jìn)行了深入的機(jī)器學(xué)習(xí)，但現(xiàn)在提供了一個(gè)硬件補(bǔ)充 - Tensor處理單元 - 來(lái)加速特定的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

　　為什么這樣做：像微軟一樣，Google希望其云成為ML應(yīng)用的首要目的地。谷歌已經(jīng)明確表示，它想要脫穎而出更容易使用，所以它不太可能考慮低級(jí)訪問(wèn)ML硬件。如果人們想要在熟悉的環(huán)境中直接訪問(wèn)機(jī)器學(xué)習(xí)硬件，那么總是有Google Cloud的全新GPU實(shí)例。可能性是兩個(gè)硬件產(chǎn)品將協(xié)同工作。

　　IBM

　　它正在做什么：IBM的新機(jī)器學(xué)習(xí)工具集PowerAI運(yùn)行混合使用IBM的Power處理器和Nvidia GPU，使用新的專(zhuān)用硬件連接在一起，設(shè)計(jì)用于盡可能緊密地連接CPU和GPU。

　　為什么這樣做：IBM已經(jīng)有一個(gè)家喻戶曉的ML / AI項(xiàng)目：Watson。但是Watson被設(shè)想和提供主要作為一套黑盒子服務(wù)。 PowerAI是一個(gè)硬件套件，而不是特定的處理器或GPU，針對(duì)客戶，他們希望自己的能力和如何使用它的全面控制。它符合IBM針對(duì)Power處理器系列的計(jì)劃，該處理器系列圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載所應(yīng)用的大數(shù)據(jù)和云應(yīng)用程序。

　　(原標(biāo)題：IBM、Intel、谷歌、微軟這些巨頭們都在干這事)

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