英特爾推出新人工智慧晶片與英偉達 GPU 競爭

細節很少，但英特爾表示新晶片將縮短深度學習訓練時間。

當AI爆炸時，英特爾沒有做出回應。現在，他們正試圖透過推出專為人工智慧設計的新晶片系列（稱為英特爾 Nervana 神經網路處理器，簡稱 NNP）來重申自己在晶片領域的地位。

NNP晶片系列就像是對機器學習需求的回應，其目的地是資料中心，而不是電腦。

英特爾的CPU可能是伺服器領域的巨頭（據估計，英特爾在資料中心擁有96%的市場佔有率），但目前的人工智慧工作負載仍由圖形處理器主導，圖形或GPU來自Nvidia或ARM等公司。因此，對這些公司晶片的需求正在增加。（英偉達的營收從去年到明年成長了56%）。

谷歌已經介入，設計了自己的張量處理單元晶片來支援雲端運算，而英國的 Graphcore 等新公司也在試圖縮小差距。

英特爾的回應是購買AI硬體人才。他們在 3 月收購了視覺公司 Mobileye，於去年 9 月收購了晶片製造商 Movidius（為大疆自動駕駛飛機生產晶片），並於 2016 年 8 月收購了深度學習新創公司 Nervana Systems。

英特爾大力投資AI晶片硬體專家

從那時起，他們一直致力於神經網路處理器（以前稱為 Lake Crest）的研究。NNP 晶片是 Nervana 收購的直接成果，專注於專家實現「深度學習模式的更快學習時間」。（英特爾還表示，它收到了 Facebook 關於晶片設計的建議，但沒有詳細說明。”

英特爾沒有具體說明他們的深度學習模式到底會快多少。雖然Google透過提供與競爭對手的比較測試來推廣其新的 TPU 晶片，https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/05/an-in-deep-look-at-googles- first-tensor- processing-unit-tpu英特爾僅表示正在步入正軌，並將在 2020 年實現將深度學習加速 100 倍的目標。

目前還非常不清楚NNP晶片何時能到達用戶手中。