英特尔2019年的AI战略：不仅仅是芯片搭配

【中国新闻】机器学习社区中有很多人会告诉你深度学习（DL）是死路一条。可是Gadi Singer并不这样认为。他认为深度学习刚刚开始，事实上他认为我们即将进入的下一个阶段，而深度学习是其中的前沿部分。

Singer是英特尔人工智能产品集团架构总经理兼副总裁。他的艰巨任务是确定公司的人工智能愿景的下一步是什么。与的人工智能未来学家Ray Kurzweil不同，Singer更典型性感甜心的打扮不禁让人联想起那位 年过半百 依然前凸后翘、胸大腿长的时尚偶像多地关注该公司人工智能计划的细节。所以他的预测不是针对遥远的未来——而是针对2019年和2020年。

机器学习社区中有很多人会告诉你深度学习（DL）是死路一条

他表示，英特尔的人工智能策略是一种三管齐下的方法，包含所有类型的机器学习。他说，深度学习刚刚开始成熟，因此他的公司需要做好准备，为它的前沿实际应用提供解决方案。

这种三管齐下的方法很复杂，但是它可以分解为一些非常简单的想法：

1.开发各种芯片以满足各种需求

2.获取人才并开发新技术

.在其产品中提供智能化、一致性的软件层

大多数人工智能周期运行在GPU上，但Singer认为这个说法也是错的。他表示：

基本上，深度学习中有两种不同的任务：训练和推理。Nvidia执行了很多训练周期。但是Nvidia主要关注训练。在2015年，我们估计推理周期与训练周期的比率为1：1。而今天这个比例是5:1，而且正在朝着10:1的方向发展——大多数推理任务都在CPU上运行，在英特尔的CP竞争必须要量力而行U上——大多数计算周期都在我们的架构上运行。

英特尔在2019年和2020年对人工智能——特别是深度学习的愿景是帮助其脱离早期实验阶段，进入世界上几乎所有的物理对象。英特尔希望其硬件被掌握在研究人员手中，内置于各种小工具和可穿戴设备中，并满足企业和开发人员的需求。无论你打算在深度学习中做什么，英特尔都计划提供满足这些需求的芯片组和软件环境。

在最近一波深度学习的发展过程，英特尔一直在吞并像Movidius和Nervana这样的人工智能创业企业，以求突破它在人工智能芯片方面的局限。该公司从内到外重新设计了自己的CPU，为机器学习提供更多动力。它开始开发软件解决方案，将其在人工智能方面的雄心壮志结合在一起。