7 月 3 日舉行的百度 AI 開發者大會，發表鴻鵠晶片及多台智慧音箱新品，更宣布與華為麒麟合作，智慧小程式也進入新連線。 
英特爾副總裁兼人工智慧產品事業部總經理 Naveen Rao 出席現場，宣布與百度於 AI 重磅合作──結合本身專業知識，共同打造用於訓練 AI 的 Nervana 神經網路處理器（NNP，Neural Network Processor）。
聯手開發強大的 AI 加速器英特爾表示，這款與百度合作開發的處理器簡稱 NNP-T，代號為「Spring Crest」；意味著 AI 模型硬體發展進入「新階段」，因它可加速大規模分散式訓練；還為影像辨識最佳化，刪去標準的快取階層（cache hierarchy），晶載記憶體（on-chip memeory）直接由軟體管理。
據 VentureBeat 報導，NNP-T 有 24 個計算集群，32GB 的高頻寬記憶體（HBM2）和區域 SRAM，因此，即將推出的處理器在 AI 訓練方面比同類產品要強最多 10 倍，比英特爾首款 Nervana NNP 晶片 NNP-L 1000（代號 Lake Crest）效能強 3~4 倍（註：2016 年，英特爾收購人工智慧公司 Nervana，2017 年，英特爾推出專為機器學習設計的 Nervana NNP 系列晶片）。 
英特爾也聲明，AI 並非單一工作負載，而是一種廣泛、強化所有手機或大型資料中心應用效能的強大能力；然而，不同應用對效能和功耗有不同要求，因此單一 AI 硬體無法滿足一切需求。
在 AI 方面，英特爾認為不僅要提供優越的硬體選擇，還要透過軟體最大化釋放硬體效能，幫助用戶順利執行 AI 應用，無論數據多麼複雜。而英特爾選擇與百度合作，能確保英特爾開發部門始終緊跟用戶對訓練硬體的最新需求。
Naveen Rao 表示：
未來幾年，人工智慧模型的複雜性會激增，對大規模深度學習計算的需求也會激增。英特爾和百度正專注於長達十年的合作，建立全新硬體，支援軟體協同設計，這將隨著不斷變幻的現實情況發展。我們稱之為 AI 2.0。
英特爾與百度是長期好夥伴近年來，英特爾與百度已建立許多基於 AI 應用的解決方案。 
自 2016 年英特爾就為百度 PaddlePaddle 深度學習框架最佳化 Xeon Scalable processor，今後，NNP-T 最佳化也將專注於 PaddlePaddle 應用，專注於神經網路的分散式訓練，以完成其他類別的 AI 應用。
Constellation 研究公司的首席分析師兼副總裁 Holger Mueller 表示：
處理器架構和平台需要最佳化才能發揮作用，無論目前還是即將推出的處理器，這解釋了英特爾與百度合作的重要性。
兩家公司探討整合百度 PaddlePaddle 和英特爾 nGraph DNN（Deep Nerual Network）編譯器，有了 nGraph 的助力，資料科學家只需編寫一次程式碼就可讓 DNN 模型在各平台有效執行，無需調整其他。
百度也藉助英特爾 Optane 資料中心級持久記憶體的高效能，向數百萬用戶提供個性化行動內容，並透過百度 AI 建議引擎獲得更高效的用戶體驗。
資料安全方面，百度和英特爾去年推出 MesaTEE，是基於英特爾 SGX （Software Guard Extension，軟體保護延伸技術）的 FaaS 計算框架；MesaTEE 使金融、自動駕駛和醫療等安全敏感服務能安全於遠端平台處理。 今年稍早，百度和英特爾還推出全新硬體產品 BIE-AI-BOX。這款產品融合百度智慧邊緣技術，連線鏡頭進行車內視訊監控和分析。
小結儘管百度與英特爾長期保持緊密合作，但本次兩家公司聯手打造 AI 加速處理器也十分重要，因為即便硬體效能再強大，也需要軟體不斷磨合，才能最大化發揮 AI 的優勢。
總而言之，百度與英特爾各取所長，開發和最佳化這款加速處理器，不僅能把大規模神經網路的訓練步驟化繁為簡，還能一定程度加速 Naveen Rao 所說的 AI 2.0 到來。
（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：英特爾） | 
