英特尔:新的芯片材料将使人工智能研究取得巨大进展

时间:2019-07-26 来源: 财富要闻

  在洛佩兹研究公司(Lopez Research)最近进行的一项调查中,86%的公司表示,他们认为人工智能对他们的业务具有战略意义,而只有36%的公司认为他们在人工智能方面确实取得了有意义的进展。为什么会出现这种差距?英特尔人工智能产品副总裁兼首席技术官Amir Khosrowshahi和物联网总经理Jonathan Ballon在VentureBeat 2019年旧金山转型大会上分享了他们的想法。

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  Khosrowshahi说,毫无疑问,人工智能应用的障碍比过去要低得多。他认为,发生变化的是,“每个行业”的初创企业和开发人员不仅仅是学术界和大公司现在除了在生产中实现机器学习所需的工具和培训之外,还可以访问大量数据。

  这一观点与Gartner今年1月的一份报告相吻合。该报告发现,人工智能的实现在过去四年里增长了270%,仅去年一年就增长了37%。这一比例高于2015年的10%,根据一些人的估计,到2022年,企业人工智能市场的价值将达到61.4亿美元,但这并不足为奇。

  Khosrowshahi表示,对一些项目来说确定正确的工具仍然是一个拦截器。“如果你在做一些基于云的事情,你就可以使用大量的计算资源、电力和冷却,以及所有这些你可以用来执行特定任务的东西。但我们发现,几乎一半的部署和全球一半的数据都位于数据中心之外,因此客户希望能够在数据创建之初就访问这些数据。”

  人们对“边缘人工智能”日益增长的兴趣,在一定程度上已经超过了硬件,而大部分的硬件实际上无法更好的完成数据中心的任务。如果没有谷歌的批量处理单元和英特尔即将推出的用于训练的Nervana神经网络处理器(也称为NNP-T 1000)等尖端云芯片的帮助,训练最先进的人工智能模型将会耗费无限的时间。

  Khosrowshahi说:“处理器冷却基础设施、软件框架等等已经真正启用了(这些人工智能模型),这是一种巨大的计算量。”“(一切都是关于)扩大处理计算的规模,并在专用硬件基础设施上运行所有东西。”

  “碎片化也没有帮助”,Khosrowshahi说。尽管谷歌的TensorFlow和Open Neural Network Exchange(一种用于在不同框架之间交换神经网络模型的开放容器格式)等工具的大量涌现,但开发人员的体验并没有得到特别的简化。

  巴隆说:“当你看到与实际部署人工智能模型相关的工作流时,从数据科学家(和)应用程序开发人员(那里)抽象出硬件体系结构的程度需要走很长的路。”“我们还没有做到这一点,在达到这一点之前,我认为软件开发人员有责任了解各种硬件选择的优缺点。”

  虽然没有什么灵丹妙药,但巴隆和科斯罗沙希都认为,硬件创新有潜力让强大的人工智能进一步民主化。

  Khosrowshahi看好新型晶体管,这种晶体管依靠多铁材料和拓扑材料来运行机器学习算法。所谓的MESO设备有望比目前主要基于互补金属氧化物半导体(CMOS)的微处理器节能10到100倍。

  更不用说光芯片只需要有限的能量(因为光产生的热量比电少),而且不太容易受到环境温度、电磁场和其他噪声的影响。在功耗“数量级”较低的情况下,光子设计的延迟比硅设计的延迟提高了1万倍,在初步测试中,某些矩阵-向量乘法的速度比最先进的电子芯片快100倍。

  Khosrowshahi说:“我们可以为数据中心计算的未来开发一些新的材料,我认为这就是未来。”“这并不一定是科幻小说我认为围绕人工智能的所有兴奋将真正加速这一艰难的领域,并将这些新材料纳入产品当中。

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