来自国外技术网站“technologyreview”的消息，英特尔和Facebook将联合推出一款芯片，目标是在现有AI芯片的基础上提高运算效率、降低芯片价格，让更多的人工智能公司可以用到更好的芯片。
该设备承诺将更有效地运行经过预先训练的机器学习算法，这意味着让AI做有用的事情所需的硬件更少，所需的能耗也更少。
英特尔与Facebook：核心技术与大数据的联合英特尔(Intel)今天在拉斯维加斯的消费电子展(ConsumerElectronicsShow)上公布了新的人工智能芯片，以及与Facebook的合作。这份声明展示了随着公司在人工智能的开发和部署中寻求优势，人工智能软件和硬件是如何交织在一起的。
新的“推理”人工智能芯片可以帮助Facebook和其他人更有效、更便宜地部署机器学习。这个社交网络使用人工智能来做各种各样的事情，包括在图像中标记人，将帖子从一种语言翻译到另一种语言，以及捕捉被禁止的内容。如果在更通用的硬件上运行，这些任务在时间和精力方面要花费更多。
抢占芯片市场，英特尔2019年有一盘大棋
英特尔将在2019年晚些时候将该芯片提供给其他公司。目前英特尔远远落后于人工智能硬件市场领先者NVIDIA，并面临着来自众多芯片制造新贵的竞争。
英特尔(Intel)人工智能产品集团副总裁纳文·拉奥(Naveen Rao)在宣布这项消息时表示，该芯片将比竞争对手提供的任何产品更快，尽管他没有提供具体的性能数据。
Facebook证实，它一直在与英特尔合作，但拒绝提供更多细节，也不愿透露其在合作中扮演的角色。据传Facebook也在探索它自己的人工智能芯片设计.
拉奥说，该芯片将与所有主要的人工智能软件兼容，但Facebook的参与表明，设计AI与人工智能软件工程师合作是多么重要。Facebook的人工智能研究人员开发了许多广泛使用的人工智能软件包。该公司还拥有大量用于培训和测试机器学习代码的数据。
英特尔能够在AI时代打个翻身仗吗几年前，由于对人工智能芯片的需求随着深度学习(一种功能强大的机器学习技术)的使用而激增，英特尔落后了时代（人工智能主要依赖算法，这方面比较强的是GPU,英伟达是其中的翘楚）。通过向计算机提供大量数据来训练计算机执行有用的任务.
通过深入学习，将数据输入到一个非常大的神经网络中，并对网络的参数进行调整，直到它提供所需的输出。然后，一个经过训练的网络就可以用于像识别视频片段中的人这样的任务。
在通用计算机芯片上，深度学习所需的计算效率相对较低.它们在将计算分开的芯片上运行得更好，这些芯片包括Nvidia长期以来专门从事的图形处理器的种类。其结果是，NVIDIA公司在人工智能芯片上起步迅速，并且仍然为人工智能销售绝大部分高端硬件。
英特尔于2016年收购了一家名为Nervana Systems的初创公司，从而启动了其人工智能芯片开发。一年后，英特尔宣布了其第一款人工智能芯片-英特尔Nervana神经网络处理器(NNP)。
英特尔最新的芯片是为运行已经训练过的算法而优化的，这将使其更有效率。新芯片名为NNP-I(“i”表示“推理”)。
在过去的几年里急剧上升开发新的人工智能硬件。许多初创公司都在竞相开发适合人工智能的芯片。这包括石墨芯，一家英国公司最近筹集了2亿美元的投资，以及一系列中国公司，如寒武纪, 地平线机器人，和比特曼(见“中国从来没有真正的芯片产业。制造人工智能芯片可以改变这种状况”).
英特尔还面临着谷歌(Google)和亚马逊(Amazon)等公司的竞争，这两家公司都在开发芯片，为云人工智能服务提供动力。谷歌在2016年首次披露，它正在为TensorFlow深度学习软件开发一款芯片。亚马逊去年12月宣布，它已经开发了自己的人工智能芯片，其中包括一个专门用于推理的芯片。
英特尔可能会迟到，但该公司在集成电路制造方面拥有无与伦比的专业知识，这仍然是推动设计创新和提高性能的关键因素。“英特尔的专长是优化硅，”拉奥说。“这是我们比任何人都做得更好的事情。”
