Intel強調GPU加速僅為其中一環 本身人工智慧策略更具佈署彈性

為了進一步擴大人工智慧技術成長,Intel也強調與各個學習框架廣泛合作,並且透過旗下包含Xeon、Xeon Phi、Atom、FPGA架構處理器,以及Nervana平台等資源讓人工智慧有更多元發展,同時也能滿足更多技術應用需求。

今年在日本地區展開AI Day活動後,Intel稍早也在台灣地區展開AI Day活動,並且強調旗下擁有諸多可對應FPGA可程化架構的各類處理器資源,以及諸如後續接連收購的Nervana、Movidius等技術資源,同時也藉由持續對外投資建構更大規模的人工技術應用成長。

 

就Intel人工智慧產品事業群副總裁暨技術長Amir Khosrowshahi看法,確實目前有越來越多人智慧技術發展建立在以GPU加速學習的基礎上,但以Intel的立場認為人工智慧並僅侷限在基於類神經網路學習,更包含諸多硬體架構的運作模式,同時以GPU加速學習也僅為諸多人工智慧架構設計一環,未來將以旗下處理器技術對應更多元的人工智慧應用需求。

而針對目前Intel對於人工智慧技術發展看法,Amir Khosrowshahi強調結合FPGA可程化架構,並且能補足多數以GPU架構加速學習在不同需求調度時顯得彈性不足情況,透過指令集即可隨時對應不同運算需求,進而可對應不同規模與建置成本的人工智慧發展。此外,Intel除接連收購Nervana、Movidius等技術資源,本身也持續投資各個人工智慧新創團隊,同時也計畫將Nervana人工智慧技術學院引進台灣,協助更多在地團隊發展人工智慧技術。

除此之外,為了進一步擴大人工智慧技術成長,Intel也強調與各個學習框架廣泛合作,並且透過旗下包含Xeon、Xeon Phi、Atom、FPGA架構處理器,以及Nervana平台等資源讓人工智慧有更多元發展,同時也能滿足更多技術應用需求。

對於Intel稍早提出具備自我學習能力的運算處理器Loihi,Amir Khosrowshahi說明此款處理器直接整合學習能力,因此相比現有藉助雲端運算、深度學習的人工智慧技術應用模式有些不同,將使裝置端能以更快學習效率進行運算,並且可對應在更短時間內完成大量數據分析,在接下來資料量持續蓬勃成長趨勢之下將能提供更大運算需求。但未來Loihi設計是否成為Intel未來處理器架構發展方向,目前似乎尚未有此規劃,主要還是以不同處理器架構設計滿足各類市場需求。

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