英特爾首屆AI開發(fā)者大會(huì)發(fā)布了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)軟件工具，并宣布包括其首款商用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器產(chǎn)品將于2019年推出。英特爾在舊金山舉辦第一屆AI開發(fā)者大會(huì)（AI Dev Con），英特爾人工智能負(fù)責(zé)人Naveen Rao做了開場(chǎng)演講。

Rao此前是Nervana的CEO和聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司于2016年被英特爾收購(gòu)。

Naveen Rao

在會(huì)上，Rao發(fā)布了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)軟件工具，并宣布英特爾新一代產(chǎn)品，其中包括其首款商用NNP產(chǎn)品NNP-L1000，將于2019年推出。

以下從軟件和硬件兩個(gè)方面介紹AI Dev Con的重點(diǎn)。

MKL-DNN是用于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)內(nèi)核庫(kù)。它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見組件的數(shù)學(xué)程序列表，包括矩陣乘數(shù)、批處理規(guī)范、歸一化和卷積。該庫(kù)針對(duì)在英特爾CPU上部署模型進(jìn)行了優(yōu)化。

nGraph開發(fā)者選擇不同的AI框架，它們都有各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。為了使芯片具有靈活性，后端編譯器必須能夠有效地適應(yīng)所有的芯片。

nGraph是一個(gè)編譯器，它可以在英特爾的芯片上運(yùn)行。開發(fā)人員可能想要在英特爾的Xeons處理器上訓(xùn)練他們的模型，然后使用英特爾的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NNP)進(jìn)行推理。

BigDL是Apache Spark的另一個(gè)庫(kù)，它的目標(biāo)是通過(guò)分布式學(xué)習(xí)在深度學(xué)習(xí)中處理更大的工作負(fù)載。應(yīng)用程序可以用Scala或Python編寫，并在Spark集群上執(zhí)行。

OpenVINOA軟件工具包用于處理“邊緣”(即攝像頭或移動(dòng)電話)視頻的模型。開發(fā)人員可以實(shí)時(shí)地做面部識(shí)別的圖像分類。它預(yù)計(jì)將在今年晚些時(shí)候開放，但現(xiàn)在可以下載了。

再來(lái)看硬件部分。

英特爾在這方面比較沉默，沒(méi)有透露更多的細(xì)節(jié)。

“幾年前Xeons不適合AI，但現(xiàn)在真的已經(jīng)改變了。”Rao強(qiáng)調(diào)，增加的內(nèi)存和計(jì)算意味著自Haswell芯片以來(lái)性能提高了100倍，并且推理的性能提高了近200倍。

“你可能聽說(shuō)過(guò)GPU比CPU快100倍。這是錯(cuò)誤的。”他補(bǔ)充說(shuō)，“今天大多數(shù)推理都是在Xeons上運(yùn)行的。”

Rao沒(méi)有提到Nvidia，他解釋說(shuō)GPU在深度學(xué)習(xí)方面起了個(gè)好頭，但受限于嚴(yán)重的內(nèi)存限制。 Xeon擁有更多的內(nèi)存，可以擴(kuò)展到批量大的內(nèi)存，因此它更適合推理。

在現(xiàn)場(chǎng)，ZIVA CEO James Jacobs還介紹了如何將Xeons用于3D圖像渲染。

左邊的獅子是沒(méi)有使用AI，右邊的獅子使用了AI，效果很棒。

他也簡(jiǎn)要地談到了FPGA加速的問(wèn)題，并表示英特爾正在研發(fā)一種“離散加速器”（discrete accelerator）進(jìn)行推理，但沒(méi)有透露更多細(xì)節(jié)。

同時(shí)，還介紹了Intel Movidius的神經(jīng)計(jì)算棒。它是一個(gè)U盤，可以運(yùn)行使用TensorFlow和Caffe編寫的模型，耗電量大約一瓦。去年，英特爾公司決定終止其可穿戴設(shè)備，如智能手表和健身腕帶。

現(xiàn)場(chǎng)還展示了一段用計(jì)算棒來(lái)進(jìn)行AI作曲的DEMO，人類演奏者演奏一段曲子，AI能夠在這段曲子的基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)作。

英特爾去年宣布神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP）芯片。雖然沒(méi)有發(fā)布任何基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果，但英特爾表示將會(huì)有可供選擇的客戶。

Rao也沒(méi)有透露多少細(xì)節(jié)。不過(guò)，大家所知道的是，它包含12個(gè)基于其“Lake Crest”架構(gòu)的內(nèi)核，總共擁有32GB內(nèi)存，在未公開的精度下性能達(dá)到40 TFLOPS，理論上的帶寬不足800納秒，在低延遲的互連上，每秒2.4兆的帶寬。

最后介紹了NNP L1000，Rao對(duì)它的介紹更少，這將是第一個(gè)商業(yè)NNP模型，并將在2019年推出。它將基于新的Spring Crest體系結(jié)構(gòu)，預(yù)計(jì)將比之前的Lake Crest模型快3到4倍。

開發(fā)者大會(huì)的當(dāng)天，英特爾官網(wǎng)發(fā)出一篇Rao的署名文章，對(duì)英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP）進(jìn)行了介紹。

Nervana NNP有一個(gè)明確的設(shè)計(jì)目標(biāo)，可實(shí)現(xiàn)高計(jì)算利用率和支持多芯片互連的真模型并行。

行業(yè)里討論了很多關(guān)于最大的理論性能，然而，實(shí)際情況是，除非體系結(jié)構(gòu)有能夠支持這些計(jì)算元素的高利用率的儲(chǔ)存器子系統(tǒng)，否則大部分計(jì)算都是沒(méi)有意義的。此外，行業(yè)發(fā)布的大部分性能數(shù)據(jù)使用的是大型矩陣，這些矩陣通常在現(xiàn)實(shí)世界的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中并不常見。

英特爾專注于為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建一個(gè)平衡的架構(gòu)，它還包括低延遲的高芯片到芯片帶寬。NNP系列的初始性能基準(zhǔn)在利用率和互連方面顯示出強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)力。具體包括：

使用A(1536, 2048)和B(2048, 1536)矩陣進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算的一般矩陣，在單個(gè)芯片上實(shí)現(xiàn)了96.4個(gè)百分點(diǎn)的計(jì)算利用率。這代表了在單個(gè)芯片上的實(shí)際(非理論)性能的38TOP/s。支持模型并行訓(xùn)練的多芯片分布式GEMM操作實(shí)現(xiàn)了A（6144,2048）和B（2048,1536）矩陣大小的接近線性縮放和96.2％的縮放效率，使得多個(gè)NNP能夠連接在一起，并將我們從其他架構(gòu)的內(nèi)存限制中釋放出來(lái)。

我們測(cè)量了89.4 %的單方向芯片到芯片的效率，理論上的帶寬小于790ns(納秒)的延遲，并且將其應(yīng)用于2.4Tb/s的高帶寬、低延遲互連。

所有這些都在單芯片總功率范圍內(nèi)低于210瓦的情況下進(jìn)行，這只是英特爾Nervana NNP（Lake Crest）原型。

英特爾將在2019年提供第一個(gè)商用NNP產(chǎn)品——英特爾Nervana NNP-L1000（Spring Crest）。

預(yù)計(jì)英特爾Nervana NNP-L1000的性能將達(dá)到第一代Lake Crest產(chǎn)品的3-4倍。

在英特爾Nervana NNP-L1000中，還將支持bfloat16，這是一種業(yè)界廣泛用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字格式。

隨著時(shí)間的推移，英特爾將在其AI產(chǎn)品線上擴(kuò)展bfloat16支持，包括英特爾Xeons處理器和英特爾FPGA。