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AI+系列|押注AI,英特尔如何抓住下一个大时代?

AI+系列|押注AI,英特尔如何抓住下一个大时代?

编者按: 依托深度学习,人工智能迎来了又一次的科技浪潮, AI也由此成为2016年科技最热词汇之一。聚焦今年热点,网易智能推出「AI+」系列报道,关注人工智能领域从技术到投资、产品、应用等多链条发展,寻找AI与多行业结合的关键人物以及产生一系列化学反应。本文为系列采访第5期,「智能菌」采访了 英特尔公司副总裁、数据中心事业部数据中心解决方案部门总经理 Jason Waxman Jason Waxman阐述了英特尔在人工智能领域的布局方向以及对于Nervana平台寄予的厚望。

在收购数家AI公司之后,英特尔发布了人工智能战略,并推出专门针对人工智能的数据中心计算产品组合英特尔Nervana平台,这也标志着英特尔在人工智能领域开始全面发力。

在Jason Waxman的采访中,智能菌得知,英特尔在完成对Nervana的收购之后,对其产品线和云服务业务进行了微调,未来Nervana将不仅仅是单纯的服务商,而是更加注重技术开发和应用本身的创新平台。Jason Waxman认为,Nervana对整个英特尔人工智能战略来讲非常关键。

具体来说,英特尔将在明年推出代号为“Lake Crest”的全新的解决方案以及产品,这个产品将会结合至强系列处理器和Nervana引擎,加强这两个解决方案以及具体产品后续的集成。Jason Waxman称,未来的产品在可扩展性、整合性、计算能力方面都会非常强大。此前有媒体报道,英特尔旨在在未来三年内,将训练深度学习模型的时间缩短至GPU解决方案的1/100,而且在吞吐量化处理层面上FPGA又将发挥重要的作用。

关于英特尔在人工智能上的总体部署,Jason Waxman从两个角度进行了阐述。从平台的角度,英特尔推出了开源的Nervana Graph(Ngraph)解决方案和Nervana人工智能学院,希望更多的合作伙伴能加入开发平台。这个平台包括全新的芯片产品以及处理器解决方案、即将在明年推出的至强融核系列的Knights Mill产品、Nervana引擎。另一个方面是提供丰富的工具,助力其他的相关方开发自有的解决方案。比如帮助整车厂商打造自动驾驶解决方案;在整个医药领域帮助合作方建立癌症治疗研究平台;另外英特尔还与政府机构、金融机构、金融服务等领域企业合作。

根据英特尔之前的预测,到2020年整个用于AI的计算规模将会比现在提高20倍,整个AI的市场规模将会达到1500亿美金。Jason Waxman称,现有的所有的预测都是基于今天我们对AI的理解,而未来AI将会进入到更加宽泛的领域,也会更加普及,当它全面进入到医疗、零售、政府等等不同的应用领域的时候,它的增长将会比现在加速。未来,英特尔将重点聚焦云计算和人工智能的协同发展。

曾经错失手机时代以及受到GPU制造商的竞争,英特尔在大手笔收购数家名气很大的AI公司之后,开始在人工智能领域深度介入,并且正在谋划下一场计算革命。(小羿)

以下为 Jason Waxman采访实录(经智能菌整理):

Nervana引擎为英特尔AI平台打下基础

问:收购Nervana之后,英特尔对这个初创公司进行了哪些改造?除了整合Engine推出平台化的芯片以外是否还有新的业务?

Jason Waxman: 英特尔完成对于 Nervana的收购,对整个英特尔人工智能战略来讲也是非常的关键。首先,Nervana的系统是非常的独特,有着非常丰富的产品线和云服务产品,同时对于整个单元库来说能够更好的推动软件的发展。Nervana之前的主要战略是想成为深度学习以及云计算的服务商,但从英特尔收购以后,整体的愿景会发生改变。英特尔希望其继续加强技术开发和推动整体创新,在云服务和深度运算的同时,英特尔希望能够更好的关注技术推进以及其本身的应用,而不仅仅是服务商。所以不管是从芯片,还是从整个框架到云服务,我们希望能够对未来的商业模式发展做出简单的微调。

问:有报道称Engine这个芯片处理速度是GPU的10倍,未来训练的深度学习模型的时间缩短至GPU解决方案的百分之一。速度如此之快,明年Lake Crest处理器会集成这个芯片吗?

Jason Waxman: Lake Crest的确是我们下一代即将会推出的全新的解决方案以及产品,而作为Nervana目前采用的是台积电的28纳米的制程技术。Lake Crest未来发展的具体细节还在内部的商讨中,但是整体的愿景就是希望能够结合英特尔至强系列处理器以及Nervana引擎强有力的双方的能力,加强这两个解决方案以及具体产品后续的集成。在这个过程当中,Lake Crest不管是计算密度还是整体的优化都会实现大幅度的提升,我们可以充分利用这两项技术,最新的技术能力实现非常好的整合,而在未来我们即将推出并会正式实现全新的产品线,整个CPU来讲都是如此,我们希望打造这样一套成熟的产品,未来的路线图,它的可扩展性,包括整合性,包括计算能力都会实现的非常的强。

问:过去几年英特尔在人工智能领域有非常多的收购,包括自身也有比较通用的芯片以及推出了至强融核的系统,这些收购以及本身的产品在整个策略里面,各个的定位怎么样,整个的策略是怎么样的?

Jason Waxman: 问到这个问题的话,首先我们要介绍一下英特尔对于整个人工智能市场的理解。对人工智能来讲目前为止谈的最多的就是机器学习,作为机器学习有两种转换方式,第一种是通过回归方式,另外一种是通过深度学习的方式,而英特尔提供的至强系列处理器是其中最有效的支持,也是最有效的解决方案。而在 2017年我们也将推出全新的Skylake系列,Skylake也将成为整个AI系统发展包括机器智能发展有力的推动因素。

谈到深度学习我们会进一步优化 IA计算领域所需要的工作负载,而在这个过程中我想分两个层面介绍一下。第一个部分是在深度学习中的训练阶段, 这个过程需要非常强大的计算能力作为支持,而在这个领域英特尔的至强融核系列就可以提供非常大的强有力的动力上的保障。我们 2017年将发布全新的Knights Mill,这将为整个系统提供非常强有力的支持,同时还有一系列的处理器产品,这也将会为我们的产品线添加一些全新的成员。提到更加深度的机器学习应用,Nervana会扮演重要的角色,将在英特尔至强融核处理器的基础上添加另外一个非常重要的计算模块。

而在机器学习以及深度学习的推理阶段,这就需要考虑具体的工作负载。 比如说一家基于网络的服务供应商,主要是进行大批量的图形处理,在这些层面 Nervana Engine 可发挥重要作用。同时特别提一下,像实时的吞吐量化处理,这些层面上 FPGA将会发挥重要的作用。英特尔在过去不管是通过收购,还是通过内部的研发和开发,每个产品在人工智能领域都有非常重要的意义。

做平台和工具,发力自动驾驶、医疗、金融等多个领域

问:人工智能将会用到各行各业不同的领域,英特尔在明年重点发力的领域有哪些?

Jason Waxman: 我想从两个不同的层面回答这个问题。

第一,从平台的角度,基于平台上的话,我们希望与更多的相关方展开合作。可以举几个例子,包括开发出更多的全新的芯片产品以及处理器解决方案,包括明年我们将全面推出至强融核系列的Knights Mill产品,同时还有Nervana引擎,通过这两个全新技术的整合,我们将会为AI实现更加强有力的助力。我们将会打造一个开源的Ngraph解决方案,它可以更好的用于优化,基于英特尔架构的一些相关技术以及具体时应用场景。除此之外我们还打造了一个Nervana人工智能学院,通过整个这一个培训的过程我们可以更好的加速Nervana引擎的快速应用以及具体的实现。

从第二个层面上来看,我们会提供更多丰富的工具,助力其他的相关方开发自有的解决方案。可以拿自动驾驶来举个例子,我们与很多的整车厂商包括其他的机构都有合作,通过在数据中心的解决发展能力,以及整车厂的了解,我们可以进一步的推动自动驾驶整个领域解决方案的打造。同时在整个医药领域,我们将会与不同的机构展开合作,建立起一个癌症治疗研究的平台,通过我们与一家机构的合作,它们主要负责一些基因序列分析以及处理,通过这项分析以及具体解决方案的应用,我们可以进一步推动靶向药物的研发,同时也可以加速个性化和精准医疗的实现。除此之外我们和政府机构、金融机构、金融服务等等都有非常丰富的合作。

简而言之,英特尔将会集中两个方向,一是平台的角度,二是提供相应的工具,帮助所有相关的用户更好的开发出自己的解决方案,不管是在体育、零售、金融还是其他各个领域。

问:英特尔在人工智能领域会推出类似Alloy的原形产品吗,比如说是否会推出自动驾驶测试汽车?

Jason Waxman: 英特尔希望与不同的供应商以及所有的相关方进行非常有效的合作,英特尔通过和他们的合作可以进一步激发技术的活力以及创新的愿景,包括我们与很多整车厂包括服务供应商都有很多的配合。英特尔在这个过程中的角色更多的是起到一个助力和推动的作用,作为不同的相关方他们的思维方向以及定位都是非常不一样的。拿自动驾驶汽车举例子,我们和谷歌和百度都在这些领域合作已久,我们更多的是会助力技术的推动以及创新,希望能够协调各相关方不同的愿景以及关系,并且起到一个催化剂的作用,让他们更好的实现一个好的合作。

AI让计算规模暴增,英特尔暂不会设立AI事业部

问:您如何看待目前人工智能目前的发展?

Jason Waxman: 八年前我是负责英特尔整个云服务供应商的业务,那个时候我担任总经理的职位,那个时候经常会被问到这样的问题,您预测三年内云服务的发展会实现什么样的情况?那时候我们的预测总是错的,因为我们总是低估这个科技发展的速度,以及它的增长为什么可以实现这么快。而在今天回到这个问题,我们一开始的也说过,到 2020年整个用于AI的计算规模将会比现在提高20倍,同时到2020年之前整个AI的市场规模将会达到1500亿美金,这也是目前为止我们的预测,现有所有的预测都是基于今天我们对AI的理解,并且我们 可以看一下 AI的现状,绝大多数都是由大型企业应用的,像百度、谷歌,但是当未来AI将会进入到更加宽泛的领域,也将会更加的普及,当它全面进入到医疗、零售、政府等等不同的应用领域的时候,它的增长将会比现在加速。

除此之外,现在部署AI解决方案的复杂性是非常强大的,同时它的成本也是非常的高,我们也是希望能解决这个问题,能够快速普及AI解决方案的整体应用。所以从明年开始,英特尔将会计划打造这样一个开源的平台,继续鼓励AI技术的创新,并且更好的加速创新的活力,我们也希望针对AI的具体应用打造不同的用户场景,作为实际的一些展示,不管是自动驾驶还是精准医疗等等。我们坚信随着我们的推动AI的增长速度将会进一步的加快。

问:我今年参加了很多英特尔的会议,关于Cloud for all、创客、物联网,但是下半年英特尔突然在谈AI,这样似乎很突然,为什么会出现这样的变化?

Jason Waxman: Cloud for all在英特尔是个很成功的战略,不管是私有云还是其他的云服务的部署,都是取得了很大进展,这得益于我们的投入的不断加强。在整个OpenStack,包括与VMVare,Redhat的合作,我们在这个领域的增长是巨大的。我们认为整个过程将会继续加强,并继续强化我们在相关领域的投资。我们一直有一个开放的目标和愿景,我们会发出不断的新的讯号,Cloud for all是我们近期的关注要点,要更好的增加在基础设施上的投资,同时,在应用方面也十分关键,这体现在英特尔架构解决方案强大的分析能力,这两者是协同发展。而人工智能就是一个很好的在数据分析领域的应用。软件定义基础设施,也是英特尔的重要战略。两者会更好的实现协同发展。

问:过去,我们发现很多公司都是专门针对人工智能设立专门的部门,比如说IBM、微软。在英特尔内部也有相类似的部门?还是现在为时尚早?

Jason Waxman: 是否要设立单独的事业部,我们还在讨论,从平台角度来看,数据中心事业部已经针对 AI打造了很多相关的解决方案,但是该部门还是站在数据中心的角度来思考,如何更好的使用人工智能。同时,不管是新设备还是物联网领域,他们都将AI作为重要的解决方案。通过这种方案,我们可以打造一个针对数据中心的AI计划,未来究竟是否会有单独的人工智能事业部,我们还在讨论当中。

我们的数据分析团队和人工智能团队,与英特尔其他团队紧密合作,这种解决方案就可以针对人工智能的需要量身打造。如果把AI和其他事业部分开的话,可以将AI当做一种服务单独提供给用户,这是不错的选择;但是如果希望将AI打造成现有平台的一部分的话,单独将AI分开不见得是一个正确的决定。英特尔是希望打造一个整合的平台,因此我们将AI的不同的团队分开在不同的事业部中。

那么在物联网事业部,我们是如何很好的推动AI解决方案的开发的呢?现在我们有很多包括自动驾驶这样的大项目,每周都会召开例会,提及新的规划和解决方案,这样的我们的团队就能了解数据中心的需求和具体设备的需求,这样我们才能打造一个整体的解决方案。

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原文  http://tech.163.com/16/1206/18/C7KF7A1S00097U80.html
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