據國外媒體報道,，人工智能是科技行業(yè)的下一個重大領域,。大數(shù)據和物聯(lián)網的發(fā)展促使從IBM到Facebook在內的科技巨頭開發(fā)人工智能技術，利用未來物聯(lián)網設備收集的海量數(shù)據,。IBM稱之為認知計算,，F(xiàn)acebook和谷歌稱之為機器學習或人工智能,。

　　在對人工智能技術的討論中，有一點被忽略了,，那就是它運行的硬件,。例如，最適合運行谷歌TensorFlow人工智能軟件的不是英特爾X86芯片,，而是圖形處理器,，英偉達是一家主要的圖形處理器供應商。

　　英偉達周二新發(fā)布了兩款圖形加速器，幫助Facebook,、百度和谷歌等公司開發(fā)新的深度學習模式,，并在無需大規(guī)模服務器農場的情況下部署這些模式。這兩款芯片,，以及配套的軟件工具,，是半導體行業(yè)開發(fā)能完成人工智能任務芯片努力的一部分。

　　英偉達的兩款芯片中包含TeslaM40,，能為研究人員“訓練”他們的神經網絡提供強大的處理能力,；另外一款被稱作TeslaM4的芯片處理能力稍弱，面向谷歌,、Facebook或亞馬遜等公司使用的服務器,。

　　人工智能技術需要圖形處理器而非傳統(tǒng)英特爾芯片的原因是，圖形處理器更適合處理并行任務,。一個圖形處理器集成有數(shù)百個不同的運算內核,，英特爾至強芯片集成有至多18個內核。訓練神經網絡要求大量更簡單和重復性的步驟,，更適合在圖形處理器上運行,。

　　今年早些時候，F(xiàn)acebook人工智能研究主管雅恩·樂坤解釋稱,，在訓練神經網絡方面,，圖形處理器是更合適的芯片，但表示仍然面臨一些挑戰(zhàn),。例如,，由于管理軟件功能不夠強大，在一個神經網絡上配置多個圖形處理器仍然相當困難,。英偉達開發(fā)的新軟件工具能把多塊顯卡捆綁在一起,，幫助樂坤等研究人員解決了難題。

　　但是,，英偉達并非是開發(fā)人工智能芯片和軟件工具的唯一一家公司,。例如，IBM的沃森(Watson)最初在自家的PowerPC芯片上運行,，但也可以運行在SoftLayer的云計算環(huán)境中,，SoftLayer采用基于X86和圖形處理器的服務器。IBM還公布了新的PowerPC特性,，能更好地滿足人工智能研究人員的需求,。

　　IBM和高通還在考慮把人工智能技術移植到智能手機,。高通提出了Zeroth技術,，在一個芯片上運行神經網絡，例如利用手機中的數(shù)字信號處理器提供圖像識別功能,。

　　IBM的戰(zhàn)略聽起來更具野心,。IBM希望開發(fā)一款模擬人腦功能的芯片,，能在智能手機上完成人工智能任務。它以人腦為模型,，因為人腦是迄今為止我們已知的效率最高的計算機,，能耗僅為20瓦。相比之下,，英偉達新款低配版圖形處理器的能耗為50-75瓦,。

　　IBM、英偉達,、高通,，甚至美光都投資開發(fā)人工智能和深度學習芯片，英特爾沒有什么動作,？英特爾上個月收購人工智能創(chuàng)業(yè)公司Saffron引起軒然大波,，但總體而言它很少公開討論在深度學習方面的努力。英特爾8月份曾表示,，它可以綜合利用Altera的可編程芯片和至強芯片運行專用算法,，例如用于訓練神經網絡的算法。

　　鑒于芯片技術的進步通常需要數(shù)年時間的孕育,，相對的沉默意味著麻煩,。英特爾的新技術通常能給人們帶來驚喜，但在芯片社區(qū)中,，缺乏深度學習產品被認為是英特爾產品線的一大空白,。半導體研究公司TiriasResearch首席分析師吉姆·麥克格雷格說，“在芯片產業(yè),，廠商必須提前2-4年規(guī)劃新產品,，因此必須提前判斷哪些是關鍵應用。英特爾錯過了手機,，不想再錯過人工智能,。”