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1.英特爾計劃年底推出首款神經網路處理器Nervana;
英特爾在本周的WSJDLive全球技術座談會上揭露首款Nervana神經網路處理器, 代號為Lake Crest, 是英特爾專為機器學習打造的處理器, 且英特爾也提出新數字格式Flexpoint, 以增加Nervana工作吞吐量. 另外, Nervana處理器預計今年年底正式上市.
英特爾 (Intel) 執行長Brian Krzanich在本周由華爾街日報主辦的WSJDLive全球技術座談會上揭露, 首款專為機器學習打造的Nervana神經網路處理器 (Nervana Neural Network Processor, Nervana NNP) , 代號為Lake Crest, 預計在今年年底正式上市.
Nervana處理器與英特爾在2016年買下的機器學習新創公司Nervana Systems大有關係, 當時英特爾收購Nervana Systems就是為了進軍人工智慧市場布局, 並用Nervana的引擎及晶片技術, 來提升英特爾的人工智慧產品.
而Nervana處理器除了強化記憶體管理來提升運算效能, 以增加神經網路工作的吞吐量之外, 英特爾也發明了一個新的數字格式Flexpoint, Flexpoint能以定點 (Fixed-Point) 乘法和加法進行純量運算 (Scalar Computation) , 同時也能用共用指數 (Shared Exponent) 進行大量動態範圍運算.
另外, Nervana處理器也透過縮小晶片電路尺寸, 來提升每個晶粒 (Die) 的平行運算能力, 同時降低每次運算的功率. 在Nervana的應用方面, 英特爾表示, Nervana處理器將能應用在醫療診斷, 社群媒體廣告, 汽車, 天氣預測等領域.
此外, 英特爾還計劃, 未來將投資大規模運算應用所需的技術, 而目前英特爾正在研究神經元 (Neuromorphic) 和量子運算.
2.英特爾與Mobileye提出驗證自動駕駛汽車安全性的公式;
今天, Mobileye首席執行官兼英特爾高級副總裁Amnon Shashua教授在韓國首爾舉辦的世界知識論壇中發表了主旨演講, 他為自動駕駛行業提供了一種能證明自動駕駛汽車安全性的辦法. 這一解決方案發布在Amnon Shashua教授的學術論文以及通俗總結論文中, 論文提出了一個正式的數學公式來驗證自動駕駛汽車能夠以負責任的方式行駛, 不會因為自動駕駛汽車的過錯而導致交通事故.
英特爾子公司Mobileye是自動化技術的領導廠商, 也是全球最大的先進駕駛輔助系統 (ADAS) 攝像頭供應商. 憑藉在汽車自動化領域的豐富經驗以及從ADAS向全面自動化的演化, Shashua教授和他的同事研發出一個數學公式, 能夠確認在沒有人類駕駛員時事故的責任方和過錯方.
他們所提出的責任敏感安全模型為人類的責任概念提供了具體, 可衡量的參數, 同時界定了 '安全狀態' . 在 '安全狀態中' , 無論其他車輛做出何種反應, 自動駕駛汽車都不可能引發事故.
在演講中, Shashua教授呼籲行業和決策者們 '合力制定一個標準來明確事故責' , 以便在人類駕駛和自動駕駛汽車不可避免地發生衝突時使用. 他解釋道, 當今的所有規章制度都是圍繞人類駕駛員控制汽車的理念而制定的, 而自動駕駛汽車需要新的參數.
Shashua教授表示: 明確責任過錯的能力十分重要. 就像世界上最嫻熟的駕駛員一樣, 自動駕駛汽車也沒辦法避免控制範圍之外的行為而導致的事故. 但是, 最負責, 最敏銳, 最謹慎的駕駛員不太可能因為人為失誤導致事故, 尤其是如果他們擁有了無人駕駛汽車一樣的360度視野和閃電般的反應時間.
根據業界和監管者一致認可的明確責任定義, RSS模型能確保自動駕駛汽車只在定義為 '安全' 的框架中運行及行駛.
參與Navigant Research '交通效率' 項目的高級研究分析師Sam Abuelsamid表示: 全球監管機構和決策者都正努力在鼓勵創新的前提下來管理自動駕駛車輛部署, 利用一種通用, 開放的方式來評估技術功效看起來是一個不錯的開始. Mobileye提出的責任敏感安全模型則是開啟對話的一個好方法, 至少, 作為一種評估手段, 它並沒有把任何人限制在特定技術中, 同時為控制系統內的決策流程提供了一個良好的框架. 知 IN
3.英特爾推更簡便FPGA 加快打入數據中心;
當前的尖端科技如人工智慧(AI)和機器學習(machine learning)需要處理能力強大, 速度相當快的晶片, 除了繪圖處理器(GPU)之外, 現場可編程閘陣列(FPGA)也相當符合要求, 但需要複雜的專業技術輔助, 英特爾(Intel)計劃讓FPGA變得更簡便, 讓它們加速打入數據中心伺服器應用. FPGA可以隨著不同的任務被重新改配置, 長久以來被電信設備, 工業系統, 汽車, 軍事和航太產業所使用. 但新式FPGA有大型的閘陣列, 存儲器區塊, 以及快速的I/O, 適合更廣泛的應用. 微軟(Microsoft)伺服器已經使用Altera的FPGA來支援Bing搜尋, Cortana語音辨識和自然語言翻譯等許多服務背後的神經網路, Azure也將採用FPGA來進行推論. 此外, 百度正為自己的數據中心開發FPGA, 亞馬遜(Amazon)的AWS則使用賽靈思(Xilinx)Virtex UltraScale+ FPGA. FPGA優點之一是相當靈活, 但這也是最大的挑戰, 需要動用大量的硬體和軟體工程資源. 英特爾則致力於簡化FPGA, 以便作為數據中心的伺服器加速器之用, 英特爾近日為採用Xeon處理器的伺服器發布Programmable Acceleration Card(PAC)標準, 以及讓它們可以簡單寫程式的軟體. 此外, 英特爾同時也與合作夥伴為各種應用打造各式各樣的功能, 包括加密, 壓縮和資料庫加速等. PAC是標準PCI Express Gen3擴充卡, 可以插入任何伺服器內. 第一張卡結合Arria 10 GX, 是由台積電20納米製程製造的中階FPGA, 有8GB DDR4存儲器和128MB快快閃記憶體儲器, 目前仍在製作樣本階段, 預定2018年上半出貨. 英特爾表示未來也將提供採用高階Stratix 10的PAC, 由自家廠房14納米製造, 但並未透露此版本何時開始供應. 除了PAC之外, 英特爾也提供一款多晶片封裝(MCP), 內含Skylake Xeon Scalable處理器和一個FPGA, 此為英特爾收購Altera之後一直醞釀推出的產品, 預定2018年下半正式推出. 基本上這與Altera和賽靈思採用安謀(ARM)CPU的SoC沒什麼太大的差異, 但x86處理器應該會有較高的性能, 英特爾可能利用專利互連技術和現正開發的2.5D封裝技術. 雖然推出硬體和軟體標準不保證能達成加速數據中心處理的任務, 但至少可讓FPGA有機會接觸到更多的使用者, 2018年前, FPGA加速堆疊將會出現在英特爾, 賽靈思, Xeon Scalable處理器, PCIe卡等獨立晶片, 或許會支援微軟Azure或AWS, 或者被戴爾EMC(Dell EMC)伺服器所採用. 然而, 真正的決勝負的關鍵似乎是架構和快速演化的演算軟體, NVIDIA曾表示, 過去10年來投注數10億美元開發CUDA平台, 英特爾FPGA必須達到相同的密度, 才能從跨越少數大型雲端業者, 抵達更廣泛的數據中心市場. DIGITIMES
4.Intel自曝未來兩代10nm: 主流首次支援AVX-512指令集;
Coffee Lake處理器為主流案頭市場首次帶來六核心之後, Intel 14nm工藝也被發揮到了極致, 10nm終於要到來了, 官方此前已經確認10nm也會連續用三代產品, 其中前兩代是Cannon Lake(CNL), Ice Lake(ICL), 後邊據說是Tiger Lake. Intel在最新的一份架構指令集擴展開發文檔中, 就赫然提到了Cannon Lake, Ice Lake, 明確標註它們都將支援更先進的AVX-512指令集.
AVX(高級向量擴展指令集)最早是在2008年提出的, 2011年的二代酷睿Sandy Bridge中首次支援, AMD推土機架構也加入支援.
目前, Intel七代酷睿Kaby Lake, 八代酷睿Coffee Lake均支援AVX2指令集, 整數操作為256位, 還有FMA指令集作為擴充; 發燒級的Skylake-X則從Xeon平台上引來了AVX-512, 也就是512位整數操作.
Cannon Lake則將成為第一款支援AVX-512的主流產品.
根據官方文檔, Cannon Lake將會支援的新指令會有AVX512F, AVX512CD, AVX512DQ, AVX512BW, AVX512VL, AVX512_IFMA, AVX512_VBMI, 以及SHA-NI, UMIP, 基本上和伺服器上最新的Xeon Scalable差不多了.
Ice Lake則會進一步加入AVX512_VPOPCNTDQ, AVX512_VNNI, AVX512_VBMI2, AVX512_BITALG, 以及GFNI, VAES, VPCLMULQDQ等新指令.
當然, 對於這些指令集的調用和發揮, 都有賴於第三方開發者的支援和優化, 這也正是Intel如此之早就放出相關文檔的原因. 快科技
5.英特爾朝多元化發展 尋求後PC時代榮景;
英特爾(Intel)是矽谷和科技產業的先驅廠商, 1981年8月IBM宣布其個人電腦(PC)將採用英特爾的8088和8086處理器, 讓英特爾成為過去30多年來推動PC產業成長的重要力量. 根據時代雜誌(Time)報導, 傳統PC銷售量在2005年左右達到巔峰, 全球共售出近4億台, 但到了2011年, PC出貨量開始從最高點下滑, 每年銷售約3.2億台, 預計2017年將進一步下滑至2.7億~2.9億台, 儘管PC和筆記型電腦(NB)的需求依然穩定, 桌機銷售量甚至開始回溫, 但已無法重回每年3.5億台的巔峰. 因應PC市場下滑, 英特爾積極投入5G, 自駕車, 物聯網和3D存儲器技術的研發. 法新社由於各種複雜原因, 英特爾錯失平板電腦和智能手機使用的移動處理器市場, 只好將精力放在開發更強大, 更節能的PC處理器上, 實現更輕, 更薄的PC和NB設計. 近80%的PC伺服器使用英特爾最強大的處理器, 該公司的存儲器業務也持續成長, 但是股東和產業觀察家對於英特爾無法進入高達數十億台的智能手機市場, 始終耿耿於懷, 擔心英特爾以PC為主的商業模式將逐漸式微. 儘管PC需求永遠不會消失, 伺服器處理器的需求持續成長, 但任何想要成功的公司, 未來都必須朝多元化發展. 英特爾已開始探索其他成長領域, 並投入數十億資金研發5G, 自駕車, 物聯網(IoT)和3D存儲器這四個領域的技術. 5G移動上網將帶來一個數量級的轉變, 因為5G覆蓋的區域更廣, 連線速度比目前家用中速寬頻上網套餐快得多. 2020年代初期, 都會區的無線上網速度更可能高達每秒10Gbit, 讓目前受限於網速的應用程式和服務能夠進一步發展. 英特爾也組成了一支強大的領導團隊負責推動5G策略, 包括利用專業知識提供5G後端交付網路以及部署於智能城市, 智能家庭和智能車輛的終端技術所需的性能, 這將對製造業, 金融市場以及任何以資料和通訊為主的產業帶來巨大影響. 不過5G只是英特爾修正後成長策略的開端. 該公司最近投資153億美元收購以自駕車技術聞名的Mobileye, 目的是打造用於自駕車的主要運算基礎設施. 雖然自駕車領域將面臨NVIDIA和高通的激烈競爭, 但這項投資應有助英特爾成為運輸業典範轉移中的重要供應商. 此外, 英特爾也與半導體公司美光(Micron)合作, 打造結合美光XPoint 3D存儲器媒介和英特爾存儲器和儲存控制器的新世代儲存裝置Intel Optane. 這款存儲器比目前的NAND Flash快1,000倍, 可滿足伺服器, 即時遊戲系統及虛擬實境(VR), 擴增實境(AR)應用程式的需求. 物聯網也是英特爾另一個關鍵投資領域, 並為此成立一個專註於打造汽車, 零售, 工業和智能視訊連線及應用程式的大型團隊. 英特爾的策略調整, 新投資及強大的管理團隊應可彌補下滑的PC銷售, 讓自己成為更有力的競爭者. DIGITIMES
6.英特爾楊旭: 創新共贏助力建設創新型國家
經濟日報陳頤
我們英特爾員工18號上午收看了中國共產黨第十九次全國代表大會實況轉播, 感受到習近平總書記講話的高屋建瓴和高瞻遠矚, 備受鼓舞!
在砥礪奮進的過去5年中, 我們越來越看到中國經濟新舊動能的轉換. 我們認為, 正是技術創新尤其是全球領先的技術創新推動了新動能的發展. 我們欣喜地看到, 在習近平總書記領導下, 中國過去5年取得了曆史性成就, 例如報告中提到的天宮, 蛟龍, 天眼等, 還有高鐵, 移動支付等.
十九大報告明確指出, 中國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾, 要求把人民對美好生活的嚮往作為奮鬥目標. 縱觀世界, 全球經濟正邁向智能互聯時代, 英特爾作為一家數據公司, 致力於拓展科技疆界, 讓最精彩體驗成為可能. 科技創新可以推動平衡, 充分的發展, 實現人民的美好生活. 我們作為一家科技公司, 可以在這之中發揮我們的作用——繼續通過攜手創新, 合作共贏, 響應人民對美好生活的追求.
我們還讀到報告中專門論述了創新是引領發展的第一動力, 要加快建設創新型國家, 尤其是提出了要推動互聯網, 大數據, 人工智慧和實體經濟深度融合. 這些科技前沿領域, 恰好是英特爾的專長所在. 作為在華高科技領域最大外國投資企業之一, 我們擁有除美國總部之外最全面的業務布局. 我們將繼續以全球領先的創新科技和廣泛的產業生態合作, 助力中國夥伴釋放數據的價值, 支援中國產業邁向中高端水平; 並繼續深化我們培養本地創新, 創業人才的計劃和努力, 助力中國躋身創新型國家前列.
我們將進一步深化承諾, 與產業夥伴發展更多互動型, 互補型, 互融型合作, 做到你中有我, 我中有你, 通過創新共贏, 一起參與到建設創新型國家的偉大事業中.