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英特尔最新芯片Xeon Phi到底凭什么来对抗英伟达?

导读: 在数据中心服务市场上,毫无疑问英特尔是老大,IDC认为它的市场份额达到了恐怖的99%。但是在人工智能上,英特尔却没能拔得头筹。在这个领域中,现在正如鱼得水的是图像芯片专家英伟达,它的产品在深度学习神经网络中大受欢迎,被广泛用于像图像识别、语音识别以及自然语言处理等人工智能任务。

  在数据中心服务市场上,毫无疑问英特尔(Intel)是老大,IDC认为它的市场份额达到了恐怖的99%。但是在最新、最热的细分市场——人工智能上,英特尔却没能拔得头筹。在这个领域中,现在正如鱼得水的是图像芯片专家英伟达(NVIDIA),它的产品在深度学习神经网络中大受欢迎,被广泛用于像图像识别、语音识别以及自然语言处理等人工智能任务。

  

  在最新的IDF16开发者大会上,英特尔宣布了其最新专门用于人工智能处理的处理器——第三代Xeon Phi,代号“Knights Mill”,剑指该领域中最大厂商英伟达。

  Xeon Phi处理器将于2017年推出,英特尔宣称在Xeon Phi处理器中添加了许多“浮点”计算,这对于机器学习算法来说十分重要。目前英特尔Xeon处理器已在数据中心被广泛部署,并且也被用于几乎所有的深度学习计算任务。不过,部分用户也部署了用于人工智能任务的辅助处理器。这些辅助处理器大多是来自英伟达的GPU(图形处理单元)。英特尔表示,Xeon Phi处理器产品线比标准Xeon处理器有更多的处理器核心。

  英特尔提到,Xeon Phi处理器可以运行大部分数据分析软件,同时无需用到可能导致分析速度放缓的外部处理器。这是Xeon Phi相对于其他产品的关键优势。英特尔高管还表示,相对基于GPU的方案,Xeon Phi可以搭配更多内存。

  英特尔希望这个芯片能在快速发展(但仍属小众)的机器学习市场获得一席之地,英特尔表示:所有服务器中只有7%的被用来处理有关机器学习的算法,另外只有0.1%是在运行深度神经网络(机器学习的一个分支,模拟神经元和大脑的突触来处理非结构化数据)。特别是时下最热门的深度学习,通过最新发布的Xeon Phi处理器,英特尔希望能在这个市场中后来者居上。

  

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