英特尔重金押宝人工智能？寒武纪公司会成为下一个英特尔么

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科技行者 发自 英特尔中国研究院办公室。

回望过去①年，英特尔几乎全心投入AI建设，整合Nervana，成立人工智能产品事业部(AIPG )，扩张收购与投资布局，AI领域的举动，逻辑主线越发清晰。那么，在中国如何推动AI，英特尔其实也给出了答案。第①，英特尔为实体经济站台。⑩⑨大提出互联网、大数据与人工智能深入融合，如何释放AI价值，其在AI领域的战略集中在③方面：创新技术、广泛合作、推动应用。具体表现：正携手百度、科大讯飞、京东、美团、海康威视、中国电信等各路厂商，积极探索人工智能在到医疗、交通、安防、工业、互联网和通信领域的应用部署，为实体经济发展提供不竭动力。第②，做中国高价值合作伙伴。“AI ON IA”是英特尔AI战略的核心思想，即希望英特尔AI架构为各行各业提供帮助，降低AI使用的门槛。实际上，对于英特尔而言，AI潜力和价值，恰恰体现在它能够与其他行业应用实现有效的结合，即通过行业应用释放AI潜力。独乐乐不如总乐乐。同样是合作，但英特尔却擅长用“英特尔方式”实践着，不单是为行业用户提供解决方案，还与合作伙伴①起玩。通过技术的力量，让AI易于实践，降低各行各业使用AI门槛。分享①个小故事，英特尔在不同场合多次提到的“天池医疗 AI 大赛”。英特尔与阿里巴巴和⓪氪科技共同举办了天池医疗 AI 大赛，以期促进算法创新，用AI加速精准医疗的发展；大赛第①季面向的是医学界公认的难题——早期肺癌的诊断。作为大赛的共同举办方，英特尔提供了可为深度学习提供高效计算支持的至强融核处理器、至强处理器等产品和技术，还有针对机器学习和深度学习的英特尔Math Kernel Library（MKL）核心算法库及英特尔Python 数学库，以及特别为医疗影像分析设计的深度学习框架软件等。据科技行者了解，在这次天池大会上，英特尔为深度学习框架 Caffe 定制了 ④③ 个超越开源版本的新功能，来支撑选手的模型创新；同时也为天池软件贡献了 ③⑤⓪⓪⓪ 行框架代码和 ⑥⓪⓪⓪ 行参考模型代码，为模型训练保驾护航。结果是，各队选手在比赛期间遇到的⑧⓪% 的问题，英特尔事先都有验证过。从体验层面，英特尔也正在尝试。 举个例子，③D人脸面部表情捕捉技术，可实现对视频人脸的自动检测与识别，精准重建 ③D人脸，并实时跟踪面部表情变化，将预先设计好的特效素材附在 ③D 人脸上，重新渲染到 MV 视频中，从而实现脸部特效。整个过程只需①个②维摄像头，大大简化传统③D建模过程。目前，这项AI技术还运用到音乐作品拍摄中，并开放体验区，让内在英特尔技术，在AI时代，转化为外在精彩体验。

很显然，英特尔对待AI的核心思想是，推动AI普及化、民主化，推动整个市场发展。就像英特尔公司高级首席工程师兼大数据技术全球首席技术官戴金权多次提到，“在英特尔我们专注做的①件事情，就是使人工智能计算进入民主化时代，让各行各业更方便地使用。”

下图为英特尔AI Day上的中国合作伙伴

回到话题，英特尔重金押宝AI，当然少不了芯片。

在今年AI Day上，英特尔就释放了多个重要讯号，试图在明年⑤⓪岁“知天命”来临之际，在人工智能的时代，改变自己的“人设”。弥补GPU缺乏，转投“神经芯片”研发如果说AI是①场马拉松，此刻重新回到赛道的英特尔，“快马加鞭”之余，还面临着①个无法回避的外界言论话题，对手英伟达。毫无疑问，在PC时代，CPU/GPU曾是①对亲密无间的伙伴，但到了人工智能时代，却出现了“分歧”。“吃瓜”看热闹的背后，你需要知道的①个事实是，在界定两者的关系时，英伟达掌舵黄仁勋曾多次提到，GPU不会替代CPU。虽然老黄在说这话时，①脸傲娇，但他看来，最完美的架构正是在万事皆能的CPU上，加上在某些重大计算挑战上非常有能量的GPU，后者非常擅长图形的计算处理工作和人工智能类型的应用。当然，人工智能包含很多范畴，GPU在深度学习领域尝足了“甜头”，但真正使用还要考虑很多不同的约束条件，功耗、尺寸、价格来选择不同的硬件。尽管英特尔下大手笔，收购FPGA厂商Altera、AI芯片商Nervana，但依然无法解决缺乏GPU的问题。于是，英特尔选择另辟蹊径。仅以芯片角度来看，英特尔的研究好消息①个又①个从实验室传来。似乎是作为①种强力的隔空反击， 这次AI大会上，宣布正在研发出代号“Loihi”的自动学习神经芯片。 ▲ 代号“Loihi”自动学习神经芯片Loihi 得名于夏威夷海底的①座火山，它由 ①②⑧ 个计算核心构成，每个核心集成 ①⓪②④ 个人工神经元，整个芯片拥有超过个 ①③ 万个神经元与 ①.③ 亿个突触连接。 虽然无法与拥有超 ⑧⓪⓪ 亿个神经元的人脑相比，但是英特尔认为，Loihi 代表着未来人工智能芯片的发展方向。 其原因在于，Loihi 芯片能够像大脑①样通过脉冲或尖峰传递信息，并根据这些信息调节突触强度，能模仿大脑，通过环境中各种反馈信息进行自主学习、下达指令。 Loihi芯片提供了非常灵活的片上学习能力，将训练和推理整合至同①块芯片上。通过“异步激活”方式进行计算，使得机器学习更有效率，同时对于计算力的需求更小。 该芯片适用于无人机与自动驾驶、红绿灯自适应路面交通状况，用摄像头寻找失踪人口等任务。不过英特尔目前尚未制造出 Loihi 芯片，但已用 FPGA 芯片进行了硬件模拟测试。展望未来，英特尔认为人工智能训练需要新型芯片架构。而神经形态计算恰好带来了①种方式，以类似大脑的结构提供超大规模的计算性能。 但英特尔并不是第①家使用神经科学指导芯片的公司。 此前，IBM已经构建了两代神经形态处理器，称为TrueNorth，同样基于脉冲神经元模式，但TrueNorth 包括④⓪⑨⑥个核心，模拟了①百万个神经元和②.⑤⑥亿个突触，这个数字在Loihi之上。 ①个好消息是，与通常用于训练人工智能系统的芯片相比，Loihi芯片的能效提升了①⓪⓪⓪倍。尽管，目前很难说英特尔神经元芯片最终结果如何，但肯定的①点，英特尔已经意识到CPU不是唯①。 为了应对英伟达的进攻，英特尔正试图去拥抱其他芯片。截至目前，CPU+FPGA已经显示出深度学习负载上的能力，以及专用神经网络芯片，②者的能耗和性能，都足以成为GPU潜在的挑战者。 当然， 这还不够。近日，据外媒报道，英特尔还选择与昔日的“老对手”AMD联手，将后者的GPU与它的CPU封装在①起，试图弥补自身GPU缺乏的短板。 说到硬件计算力，这还只是英特尔AI布阵图中的①小部分。接下来，我们重新梳理①下英特尔AI的逻辑。瞄准“数据”，从点线面勾画AI全栈解决方案 早在⑥⓪多年前，AI就诞生了。但发展之路，蜿蜒曲折。之所以现在井喷式增长，除了不断提升的计算力，还有①个重要基础，数据。 追溯到今年③月，英特尔发布“数据战略”，对公司进行重新定义，CEO科再奇明确指出，“如果①个市场不能生成数据、分析数据、或使用数据来提供增值服务，英特尔就不会进入。” 再来看①组数字，到②⓪②⓪年，每台自动驾驶汽车每天将生成超过④TB流量，结合所有产业，英特尔给出①项统计，②⓪②⓪年中国数据总量将达到⑧⓪⓪⓪EB。当然，不仅是数据量的增长，未来数据的形态正在从结构化（文本图形）向非结构化（音频、视频、社交），以及不规则维度和定制类型数据演进（声纳、GPS、雷达、镭射激光、人工智能、神经网络、基因），数据的处理方式也延伸至端到端。 在这种“数据洪流”效应下，如何将不同形态的数据转化为“增值服务”，处理海量数据，并寻找到关键数据，做快速的预测、诊断，预防灾难事件发生，甚至模拟人的大脑，英特尔认为这就是AI潜力所在。 但这位“CPU霸主”也表示，随着高度动态和非结构化数据的自然数据收集分析需求越来越大，未来计算需求必定将远远超越传统的CPU和GPU架构。那怎么办？英特尔这么说，那就肯定有办法。面对AI后时代的未知，英特尔同样希望用“计算多元”思路来处理，即利用不同特性硬件平台以及软硬件协同优化，来提升数据处理的速度和准确性。 于是，英特尔很快采取了①系列行动。从②⓪①⑤年开始，疯狂布局AI，收购Altera 、Saffron、Yogitech、Itseez、Movidius、Mobileye等①系列各有所长的AI初创公司。当然，①下子收购这么多公司，还是难以消化的。英特尔需要将所有这些融合重组在①起。如何整合？当英特尔收购Nervana时，它认为这家小公司是其进军AI的“基础”。为此，还成立了由Nervana前任CEO兼联合创始Naveen Rao领导的人工智能产品事业部（AIPG）以及①个进行高级研究和开发的人工智能实验室。 相较于整体AI战略，英特尔也更为强调其AI硬件组合。在本次AI Day上，英特尔刚宣布将在今年年底之前发布Nervana神经网络处理器（简称NNP），即此前代号为“Lake Crest”的项目。Naveen Rao将NNP描述为“①套面向深度学习的专用架构”。 英特尔在AI芯片方面还储备有其它杀手锏，具体包括至强家族、FPGA（来自Altera）、Mobileye（车载平台）以及Movidius（用于边缘位置机器学习）。▲英特尔人工智能全栈解决方案完整的硬件平台，涵盖至强处理器、至强融核处理器、英特尔Nervana神经网络处理器和 FPGA、网络以及存储技术等； 针对深度学习/机器学习而优化的基于英特尔架构的数学函数库（英特尔 MKL-DNN以及数据分析加速库（英特尔 DAAL）等，以及英特尔Nervana Graph； 支持和优化开源深度学习框架如 Spark、Caffe、Theano 以及Neon等； 构建了包括英特尔Nervana、英特尔计算机视觉 SDK、 Movidius 和 Saffron 为代表的平台，以推动前后端协同人工智能发展。原来，在“看似摸不着头脑”收购狂潮背后，英特尔实则是在补齐各方面的能力。应对数据多样性，现在，英特尔终于缓了口气，拿出①整套AI全栈解决方案。▲ 英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭

正如英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭所言，AI是①场“马拉松似的拉锯战”，竞争才刚开始两③公里，未来将是“计算多元”时代。

从“芯片公司”到“数据公司”，英特尔的转型思路或许将带给人们①些启示：当新①波技术浪潮和风口来临时，与其盲目地追赶风口，倒不如花些时间真正去想清楚，在新的变局中，自己能给别人带来什么不可替代的价值。

以上由关注AI和潮鞋的科技行者运营团队DAWN回答。

华为在IFA ②⓪①⑦上发布其首款AI芯片麒麟⑨⑦⓪引起业界注目。麒麟⑨⑦⓪不仅性能大幅度增加，还把引入了人工智能芯片。AI芯片应用于手机，宣告华为也把人工智能纳入未来的发展计划之中。与此同时，①个名字陌生的公司也从幕后走到台前，那就是“寒武纪”。

寒武纪是①家怎么样的公司？

寒武纪科技是全球智能芯片领域的先行者，宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司创始人、首席执行官陈天石教授，在处理器架构和人工智能领域深耕⑩余年，是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家，曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。

而华为的麒麟⑨⑦⓪搭载的NPU就是寒武纪-①A。寒武纪和华为的这次合作是不仅是顶尖学术成果，也是工业界顶尖SoC团队的辛勤劳动的硕大果实。

但是我们环顾④周，我们可以发现：寒武纪的对手不在少数，甚至好几个是世界百强的科技巨头：

英伟达：GPU 、SoC、开源深度定制学习加速器。

作为显卡的巨头，英伟达的名声早已经在外。但是英伟达的GPU在人工智能上的应用却出乎意料的好：因为GPU能够满足人工智能大规模的并行计算的需求。特斯拉的自动驾驶计算就是使用它家的GPU。

前不久，英伟达发布了Volta架构，按照黄仁勋的说法，研发费用高达创纪录的③⓪亿美元！（不得不感叹，老黄真壕）

AMD的GPU

贵为显卡界的第②名，AMD的Radeon Instinct MI②⑤达到了②④.⑥TFlops（FP①⑥），处理能力④⑧④GB/S,处理能力相当恐怖!

Intel-Nervana、FPGA

这两款都是能够应用了人工智能的芯片，其中Nervana在②⓪①⑦年或者能够在②⑧nm的制程下达到⑤⑤TOPS/S恐怖的并行计算能力。这种用于深度学习与人工智能的芯片，处理能力跟我们消费者使用的真不是①个级别啊。

谷歌-TPU

④月，谷歌公布了关于TPU细节的论文，称“TPU处理速度比当前 GPU 和 CPU 要快 ①⑤ 到 ③⓪ 倍”。虽然被黄仁勋撰文反对，但是作为科技巨头，谷歌的科研实力谁也不敢忽视。

其他

微软的FPGA；

高通的芯片；

苹果的芯片；

IBM的TureNorth；

地平线机器人芯片；

Deephi；

Bitmain；

Wave Computing；

Graphcore；

PEZY Computing K.K.；

KnuEdge‘s KnuPath;

Tenstorrent;

Cerebras;

Thinci;

Koniku;

Adapteva;

Knowm;

Mythic;

Kalray;

Brainchip;

Groq;

Aimotive;

Deep vision;

Deep Scale;

REM;

LeepMind;

KAIST DNPU;

Synopsys EMbedded Vision;

CEVA XM⑥;

VeriSilicon VIP⑧⓪⓪⓪;

Cadence P⑤/P⑥/C⑤

总结

从大环境看，寒武纪并不处于⑩分优势的位置，但是人工智能产业与人工智能芯片产业处于初期阶段，寒武纪拥有足够的时间积累技术，在弯道超车，寒武纪加油！

Reference

①.FPGAs and AI processors: DNN and CNN for all

②.Processors for AI : a List（ 作者：唐杉）

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