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　　【新智元导读】2016年11月17日，英特尔终于对外公布了自己的人工智能战略布局：英特尔® Nervana? 平台成为重点，此外，英特尔还会在明年推出首款深度学习芯片、深度学习性能提升4倍的至强融合处理器。英特尔还邀请到Bengio作为创始会员，创立英特尔Nervana 人工智能委员会、与谷歌合作、成立人工智能学院、与Coursera合作、举办Kaggle比赛……英特尔打出的这一组组合拳究竟会在人工智能业内产生多大影响？

　　2016年11月17日，英特尔公司宣布推出一系列涵盖从前端到数据中心的全新产品、技术及相关投资计划，旨在拓展人工智能(AI)的发展空间并加速其发展速度。

　　英特尔首席执行官科再奇近期分享了英特尔对人工智能的前景及复杂性的洞察，他指出，人工智能需要众多的领先技术的支撑，以及一个可超出初期采用者范围的更大规模的生态系统。随着目前的算法日益复杂以及所需数据集的不断增加，科再奇表示，英特尔深刻知道如何满足需求且完全有能力提供所需的技术来驱动这一计算转型。

　　战略要点：英特尔® Nervana? 平台

　　英特尔宣布将推出业内最全面的人工智能产品组合——英特尔® Nervana? 平台。该产品组合旨在提高人工智能应用的速度和易用性，是构建高度优化的人工智能解决方案的绝佳基础，可帮助更多的数据专家在基于行业标准的技术上解决世界上最大的挑战。

　　目前，从已有的资料可知，在深度学习上，英特尔与Nervana首先会推出一个名为Nervana Graph（ngraph）的深度学习开放框架开发库。目前在Github上可获取的预览版包含三个部分：

一个用于创建计算 ngraphs 的API。

两个更高水平的前端API（TensorFlow 和 Neon），可在常用的深度学习工作流（workflows）上利用ngraph API。

一个用于转换的API，用于编译这些图形，并在GPU和CPU上执行。

　　Nervana官方网站介绍说，Theano 和 TensorFlow 计算图要求使用者在创建图形的同时要推论潜在的向量形状。这相当枯燥，并且容易出错。另外，这种方法还会削弱一个编译器重新排列坐标轴和与特定的硬件平台相匹配的能力。

　　ngraph的一个原理，就是能在一个足够高的抽象层中运行，其中转化器能在不需要一个“足够高效的智能编译器”的情况下执行命令，同时也能允许用户和前端更加容易地把这些块（block）组合在一起。

　　2017年上半年测试首款深度学习芯片（代号Lake Crest）

　　据介绍，当前，英特尔支持着世界上97%的运行着人工智能工作负载的数据中心服务器，同时提供最为灵活、性能最优化的解决方案产品组合，其中包括英特尔®至强®处理器、英特尔®至强融核? 处理器、为工作负载优化的加速器如FPGA以及从Nervana收购的技术创新。

　　昨天，英特尔还公布了如何将Nervana的突破性技术集成至现有产品路线图的更多细节。英特尔将于2017年上半年测试第一款芯片（代号为Lake Crest），并在下半年向主要客户发售。此外，英特尔还在路线图中增加了一款新产品（代号为Knights Crest），它将紧密集成最高配置的英特尔至强处理器与Nervana创新技术。此外，Lake Crest处理器专门针对神经网络进行了优化，可为深度学习提供极高性能，并可通过高速互连网络提供前所未有的计算密度。

　　“我们期待英特尔Nervana 平台能够带来突破瓶颈的性能优势，从而大幅缩短训练复杂神经网络所需的时间”，英特尔执行副总裁兼数据中心事业部总经理柏安娜女士表示：“英特尔有望在未来十年内将性能提高100倍，从而大大加快新兴深度学习领域的创新步伐。”

　　下一代深度学习至强融合处理器：深度学习性能提高4倍