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        Intel/微軟/谷歌/IBM最新動向 巨頭們都在忙什么

        作者: 時間:2016-11-21 來源:開源資訊 收藏
        編者按:機器學習和人工智能,正迅速成為重塑企業IT支柱和讓企業成為頂尖公司的方式。

          在今年9月份的時候,微軟、谷歌、Facebook、和微軟等巨頭宣布一起建立 AI 合作組織。現在,他們正在大量投資 ML / AI 的硬件設計,旨在大大加速下一代應用。以下是他們的堆疊計劃:

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201611/340485.htm

          英特爾

          它在做什么:世界上最知名的芯片制造商最近推出了專門針對ML應用的新的CPU系列:Knights Mill。 它還提到計劃將其CPU與可重新編程的FPGA處理器融合在一起,這是一種功能強大但尚未完全開發的英特爾技術。

          為什么這樣做:隨著PC市場繼續“融化”,像北極冰川,英特爾一直在尋找方法來彌補差額。 服務器產品本身不會做到這一點,因此英特爾已經擴大了其包括用于加速ML功能的主處理器和協處理器的需求。

          但是,英特爾不太可能提供自己的GPU用于ML工作。 英特爾與GPU的努力從未達到其他處理器制造商的水平,但它總是認為其CPU特定的改進可以勝過GPU。 畢竟,英特爾只想創造一個環境,其CPU單獨 - 不與另一家公司的GPU混合 - 為未來提供動力。

          微軟

          它正在做什么:在為特定設計的FPGA設計Microsoft Azure云后,為其集群添加機器學習加速功能,Microsoft正在談論允許客戶直接對設備進行編程,以便在云中啟用更強大的機器學習工具。

          為什么這樣做:Microsoft已經提供了在Azure內外的ML / AI工具。 但現在微軟正在考慮一種為云客戶提供機器學習硬件的新方法。 困難的部分是FPGA對于編程是復雜的,并且對于ML作為GPU還不是很了解。

          谷歌

          它正在做什么:Google已經在軟件方面對TensorFlow等框架進行了深入的機器學習,但現在提供了一個硬件補充 - Tensor處理單元 - 來加速特定的機器學習功能。

          為什么這樣做:像微軟一樣,Google希望其云成為ML應用的首要目的地。 谷歌已經明確表示,它想要脫穎而出更容易使用,所以它不太可能考慮低級訪問ML硬件。 如果人們想要在熟悉的環境中直接訪問機器學習硬件,那么總是有Google Cloud的全新GPU實例。可能性是兩個硬件產品將協同工作。

          

          它正在做什么:的新機器學習工具集PowerAI運行混合使用IBM的Power處理器和Nvidia GPU,使用新的專用硬件連接在一起,設計用于盡可能緊密地連接CPU和GPU。

          為什么這樣做:IBM已經有一個家喻戶曉的ML / AI項目:Watson。 但是Watson被設想和提供主要作為一套黑盒子服務。 PowerAI是一個硬件套件,而不是特定的處理器或GPU,針對高端客戶,他們希望自己的能力和如何使用它的全面控制。 它符合IBM針對Power處理器系列的計劃,該處理器系列圍繞機器學習工作負載所應用的大數據和云應用程序。



        關鍵詞: Intel IBM

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