AI運算更快速！Intel、Facebook攜手打造 - 3C

高敬原 2017.10.18

積極推展人工智慧的Intel ，宣布與Facebook合作推出首款神經網絡處理系列晶片，預計
可以為許多產業帶來高效率的 AI 運算能力，預計在今年年底出貨，挑戰競爭對手
NVIDIA。

Intel 宣布要與Facebook合作，推出首款專為機器學習設計的「Nervana」神經網絡處理
（NNP）系列晶片，是一款專為人工智慧所設計的快速晶片，提供高效率的AI運算，預計
在今年年底就能出貨。
為更多產業帶來高效率的 AI 運算能力

「我們很興奮在向市場分享這款新世代AI硬體時，能跟 Facebook 密切合作，共同分享技
術見解。」Intel 執行長布萊恩‧科再奇（Brian Krzanich）在《華爾街日報》舉辦的
WSJDLive 全球科技會議上，宣布與 Facebook 合作推出首款神經網絡處理系列晶片，且
將在今年年底前出貨，並表示 Intel 有信心能夠超越去年設定的目標，在2020 年時讓
AI 效能提高100 倍。

科再奇認為透過「Nervana」神經網絡處理器，可以為許多產業帶來高效率的 AI 運算能
力，他也列舉了四項例子，像是在醫療保健 AI 可以讓早期診斷提高精準度、增進癌症、
帕金森病研究；社群媒體可以為客戶提供更個人化的服務；無人車未來能在汽車產業更快
實現；AI 也能幫助研究人員掌握風速、水溫數據，可以有效預測颶風軌跡。
[Nervana-neural-network-processor]
Intel 縮小了Nervana 神經網絡晶片的電路尺寸來減少運算時的耗能，將可以處理更大量
的數據。
Intel
加快深度學習，Facebook：改變對 AI 軟硬體建構的策略

去年八月，Intel 以3.5億美元收購深度學習新創業者 Nervana Systems，這次打造的首
款基於神經網絡處理的 AI 晶片，採用標準緩存層次結構，並使用軟體來管理晶片上的內
存，如此一來便能加快深度學習模型訓練時間。

跟PC晶片不同，Nervana 神經網絡處理晶片是一款特殊的積體電路，是為訓練和執行深度
學習演算法所打造，Intel 縮小了Nervana 神經網絡晶片的電路尺寸來減少運算時的耗能
，將使用可處理大量數據的「Flexpoint」格式達到「大規模雙向數據傳輸」，意思是如
果將大量的晶片連接在一起，就可成為一個巨大的虛擬晶片，能達到更大規模的深度學習
模型，此架構目標，是要打造出能彈性應付深度學習的處理器，當處理高強度運算要求時
，可以更有效率。

科再奇在 WSJ D.Live 科技會議上透露，Facebook 在試用過 Nervana 神經網絡處理晶片
後，認為這可以改變公司對 AI 軟硬體建構的策略。
挑戰 NVIDIA，Intel 曾推出自我學習型晶片Loihi

NVIDIA 過去一直在 AI 硬體發展遙遙領先，目前多數 AI 系統都以 CPU (中央處理器)運
作處理為基礎，但在 NVIDIA 的推動下，許多深度學習應用都將 GPU(圖形處理器) 列為
主要加速應用的基礎，CPU 只用來作為指令運作或系統控制等需求使用。

為了因應產業以GPU為AI系統發展的趨勢，今年九月 Intel 推出一款具備自我學習能力的
處理器晶片「Loihi」，這款晶片採用14奈米製程技術，由13萬組類神經元及超過1.3億組
類神經網絡系統組成，每組類神經元具備學習引擎，能夠彼此溝通，模擬人類的大腦運作
，達到自我學習的效果，不用再額外提供學習數據，只需持續運作就能應付各種不同的運
算模式。
[Loihi]
今年九月 Intel 推出一款具備自我學習能力的處理器晶片「Loihi」。
Intel

Loihi 晶片預計在2018 年上半年與部分大學與研究機構合作，來推動未來 AI 發展。

資料來源：

https://www.bnext.com.tw/article/46584/intel-pioneers-new-technologies-advance-artificial-intelligence

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