IBM、高通(Qualcomm)和谷歌等供应商在人工智能(AI)和面向神经网络的处理器方面进行了大量努力。现在，您可以将英特尔添加到该列表中。该公司正式推出了用于人工智能项目和任务的Nervana神经网络处理器(NNP)。
这不是一个新的英特尔设计。该芯片来英特尔的4亿$收购称为Nervana系统去年深学习启动的了。收购完成后，Nervana CEO纳文饶开始负责英特尔的AI产品群。
“英特尔Nervana NNP是一种专门为深度学习而设计的架构，”Rao在a博客中正式宣布芯片。“这种新的架构的目标是提供必要的灵活性，以支持所有深度学习原语，同时使核心硬件部件尽可能高效。”
他补充说：“我们设计的英特尔Nervana NNP从现有硬件本身的限制，这是不明确的设计AI释放我们。”
这是一个有趣的说法，因为饶可参照x86架构 - 或GPU，因为Nvidia的CEO从来没有避讳，在86狙击。
饶没去成的设计细节，只表示NNP不具有x86的标准高速缓存层次结构，以及片上存储器由软件直接管理。他还表示，这种芯片的设计采用高速片上和芯片互连，使“大规模的双向数据传输。”
采用自学习的芯片来开发应用AI
英特尔公司首席执行官布赖恩·克萨尼奇有他自己的博客文章就此主题而言。
“使用Intel Nervana技术，公司将能够开发的AI应用，最大限度地提高处理的数据量，使客户能够找到更深入的了解全新的类 - 改造自己的业务，”他写道。
Krzanich还透露，Facebook的参与了处理器的设计，虽然他没有详细说明，只是说的Facebook与英特尔合作“密切合作，共享其技术的见解。”
现在，为什么Facebook的照顾？因为对于由Krzanich描述的NNP的潜在用途之一是在社交媒体“提供更加个性化的体验，他们的客户，并提供更有针对性的达到他们的广告客户。”
仿神经芯片是由人脑启发，设计为自我学习，从而为他们的表现，他们在执行它的新方法得到它更好看的任务。
对日本新闻频道最近的一部纪录片NHK世界说明的是，这里是练的游戏百万的AI应用将棋，日本国际象棋般的棋盘游戏，提出了自己的战略，它没有被编入，flabbergasting开发商和人类玩家也全面打得落花流水。它想为自己。
所有这一切都让我想起了在伊恩·马尔科姆的评论侏罗纪公园：“你的科学家们因此与他们是否可以，他们没有，如果他们应该停下来想一想斤斤计较。”