如今关于人工智能、深度学习神经网络以及机器学习这些词语已经成为了硅谷地区的高频词。但作为全球最大的芯片制造厂商，英特尔在这些尖端科技领域似乎一直显得有些保守，不过这一情况现在已经迎来了改变。

当地时间本周三，英特尔数据中心集团执行副总裁戴安-布莱恩特（Diane Bryant）宣布公司已经在开发针对人工智能技术的高端服务器芯片Xeon phi。而且，中国互联网企业百度已经确定会在旗下针对深度学习平台的数据中心中启用 Xeonphi 系列芯片。

到 2020 年，服务器最主要工作便是数据分析，且这一工作比例会超过其他所有的任务。布莱恩特说道。

此前，英特尔芯片几乎一直都是芯片业内的黄金标准，但近年来英伟达所推出的多款 GpU 芯片却被证明在专注于神经网络的服务器中更加实用，因为这些 GpU 芯片可以更加轻松的处理诸如视频、演讲或者快速识别需要处理内容中的固定模式。

对此，英特尔就在近年来投入了更多资金和资源在深度学习领域的 CpU 产品开发工作中。据悉，这款内部代号为Knights Mill的Xeon phi针对横向扩展分析功能进行了优化，并将包含用于深度学习训练的关键增强功能，而其正式推出日期则预计在 2017 年。

英特尔表示，Xeon phi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，而这也恰恰是 Xeon phi 相对于其他产品的关键优势所在。

需要指出的是，英特尔不久前宣布以 3.5 亿美元的价格收购专注于深度学习芯片和软件的初创企业 Nervana Systems。Nervana Systems 两年前成立于美国加利福尼亚州圣地亚哥，主要专注于将硬件和软件相结合来帮助机器像人脑一样进行思维。比如，企业可以通过 NervanaSystems 的云服务来利用一系列应用程序进行深度学习，在海量数据中进行图像和样式识别等。

在收购正式达成后，英特尔将获得该公司的软件、云计算服务和硬件，从而使产品更好地适应人工智能的发展。

对于这笔交易，布莱恩特表示：我们认为，将开发英特尔至强和 Xeon phi 处理器的工程师与 Nervana 团队进行整合将推动行业更快地发展。我们将继续投资领先的技术，补充及加强英特尔的人工智能产品线。

此外，英特尔不久前还宣布同国家能源研究科学计算中心（National Energy ResearchScientificComputing Center）达成了合作关系，双方将携手从宏观的角度进一步优化机器学习技术。

济宁IT新闻