5月下旬，在英特爾首屆AI開發(fā)者大會（Intel AI DevCon 2018）上，其全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Naveen Rao表示，英特爾正在開發(fā)第一個商用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器產(chǎn)品英特爾Nervana NNP-L1000（Spring Crest），計劃在2019年發(fā)布。據(jù)他表示，該芯片相較于去年10月推出的代號為“Lake Crest”專用人工智能芯片NNP優(yōu)化實現(xiàn)3-4倍的訓(xùn)練性能。

本月初，英偉達(dá)正式發(fā)布了全新AI芯片“Jetson Xavier”，在CEO黃仁勛看來：“這臺小電腦，將成為未來機(jī)器人的大腦”，將該芯片的使用范圍清晰定義在機(jī)器人領(lǐng)域。

AMD近日公開了全球首款7納米制程，名為“Radeon Vega”的GPU芯片原型。

IBM在近日提出了全新的芯片設(shè)計，可以通過在數(shù)據(jù)存儲的位置執(zhí)行計算來加速全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

英特爾：深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練性能提升100倍

對于英特爾來說，想要在巨頭扎堆的AI芯片戰(zhàn)場上站穩(wěn)腳跟并不容易。PC時代，英特爾以90%的市場份額幾乎完全壟斷了CPU市場，但隨著GPU和各類可替代處理器的不斷推陳出新，CPU的市場開始萎縮。

正是發(fā)現(xiàn)了這一趨勢，英特爾也開始依托產(chǎn)業(yè)平臺轉(zhuǎn)型，爭取搭上人工智能的未來浪潮。收購“Nervana”便是濃墨重彩的一筆。

2014年4月，Nervana以打造“深度學(xué)習(xí)專用硬件”為主營業(yè)務(wù)正式成立，從成立之初到三輪共2050萬美元融資，到被英特爾收購。三年半時間，終于去年10月公布了Nervana NNP系列初代芯片“Lake Crest”，于去年年底開始出貨。

據(jù)了解，這款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的設(shè)計目的是為了快速解決AI應(yīng)用遇到的數(shù)學(xué)問題，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是目前比較流行的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分支。

在此基礎(chǔ)上，本次AI開發(fā)者大會上Naveen Rao公開了英特爾新一代AI芯——英特爾Nervana NNP-L1000，代號為“Spring Crest”的專用人工智能芯片，與“Lake Crest”只供應(yīng)給一小部分英特爾合作伙伴不同，“Spring Crest”成為英特爾第一款商用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，并計劃在2019年發(fā)布。

英特爾的目標(biāo)是，到2020年將深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的性能提升100倍，具體實現(xiàn)路徑是通過Crest的家族，與前代相比，新一代芯片將實現(xiàn)3-4倍的訓(xùn)練性能。

英偉達(dá)：Titan+DRIVE+Jetson

去年12月，英偉達(dá)推出了重磅產(chǎn)品“Titan V”PC GPU，該款GPU擁有110萬億次浮點運算性能，是其去年4月份公布的架構(gòu)Titan Xp的9倍，和用于數(shù)據(jù)中心的英偉達(dá)Tesla V100 GPU一樣，Titan V也更加清晰地面向AI。

據(jù)黃教主介紹說，“Volta”系列的“創(chuàng)生”主要為推動高性能計算和人工智能的極限：“我們用新的處理器架構(gòu)、指令、數(shù)字格式，以及存儲器架構(gòu)等打開新的局面�！�

在自動駕駛領(lǐng)域，英偉達(dá)的“DRIVE”系列也是各個性能爆表。去年10月，發(fā)布了“DRIVE PX Pegasus”自動駕駛平臺，載了兩顆Xavier芯片，以及Volta架構(gòu)GPU，高配置讓其擁有了高達(dá)320 TOPS的深度學(xué)習(xí)處理能力，這個數(shù)值是上一代DRIVE PX平臺的數(shù)倍。而僅僅在兩個月后的“CES 2018”上，黃教主在主題演講中展示了NVIDIA最新的自動駕駛技術(shù)“DRIVE XAVIER”，在各種“核彈”級參數(shù)下，這款芯片在2018年Q1開始流片。

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AMD此次公開展示的全球首款7納米制程的GPU芯片原型是對這個預(yù)言的應(yīng)驗。這款含有32GB高帶寬內(nèi)存的芯片，專為人工智能和深度學(xué)習(xí)設(shè)計，用于工作站和服務(wù)器。

據(jù)了解，Vega性能相比上一代節(jié)點（14納米）性能提高35％，能效提高兩倍，密度也翻了一番。

IBM：DNN算力是GPU100倍

IBM在最近發(fā)表在Nature上的一篇論文中表示說，IBM Research AI團(tuán)隊用大規(guī)模的模擬存儲器陣列訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），達(dá)到了與GPU相當(dāng)?shù)木�度�?/p>

用GPU運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法近年來已經(jīng)通行人工智能領(lǐng)域，然而兩者的組合其實并不完美。IBM 研究人員希望專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計一種新芯片，使前者運行能夠更快、更有效，據(jù)研究人員稱，IBM全新芯片可以達(dá)到GPU 280倍的能源效率，并在同樣面積上實現(xiàn)100倍的算力。