ZD至顶网服务器频道 11月18日 新闻消息: 就在收购Nervana的两个月时间内,英特尔将这个家深度学习初创公司的技术融入了自己的产品路线图。英特尔公司表示,新的Nervana平台将成为业界面向AI最完整的产品组合,针对速度和易用性进行了设计。

“我们预计英特尔Nervana平台在性能方面取得突破,大幅度缩短培训复杂神经网络的时间,”英特尔高级副总裁、数据中心总经理Diane Bryant这样表示。“在这个十年结束之前,英特尔将实现性能的100倍提升,这将加速在深度学习新兴领域的创新步伐。”
英特尔将在2017年上半年测试首个硅芯片(代号Lake Crest),并在2017年晚些时候提供给少量的客户。至强5适用于更普遍的机器学习工作负载,而这款产品将专注于深度学习,实现新的AI创新。
“我们在这里提供的是前所未有的计算密度和高带宽互连,”Nervana创始人、英特尔副总裁Naveen Rao这样表示。“这是完全从零开始针对深度学习设计的。通用架构通常要做很多方面的妥协,而我们这款独特的产品是不需要的。”
此外,新款代号为Knights Crest的新产品将把至强处理器与Nervana的技术进行紧密集成。
Nervana技术带来的重大进展只是英特尔近日有关人工智能所做的公告之一。英特尔还表示,他们将会向选定的大型云提供商出货下一代至强处理器(Skylake)的初步版本。新产品是英特尔最近十年最大的至强平台升级。此外,下一代至强Phi处理器——Knights Mill产品——将在2017年推出,并且英特尔承诺说,这款产品比目前的产品线在深度学习表现上提升4倍。此外,英特尔还宣布与Google达成一项战略合作关系,加速企业云的采用,此举将让企业能够运行更多工作负载例如AI应用。
实现这些性能上的提升,是英特尔完善开发和广泛采用人工智能战略的第一步。
“你看一看目前业界的变革,从个人计算机到互联网再到云计算,我们扮演了重要的角色,打造一款面向这个领域的平台,并加速这个领域的转型,”英特尔副总裁Jason Waxman这样表示。“我相信人工智能是下一个重大的计算热潮,因此我们要把很多资产聚合到一起。”
人工智能将给各行各业带来变革,从工业制造和车辆,到医疗保健和欺诈检测。但是首先要客户计算性能和可负担性方面的瓶颈,Waxman这样表示。英特尔将Nervana技术集成到自己的计划中以打破这些瓶颈的步调是很重要的。Waxman称其“可能是我们新收购案例中卖出第一步最成功的一次”。
英特尔的目标是让AI无处不在,已经扩展到了芯片领域之外。通过收购认知计算公司Saffron,英特尔提供了一个平台,使用各种不同的机器学习技术为企业提供洞察,例如关联学习和基于记忆的推理。与此同时,通过收购Movidius英特尔将视觉处理单元集成到自己的产品路线图中,以补充英特尔的RealSense技术。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。