英特尔调整其Mega芯片进行机器学习
英特尔希望通过改进其Xeon Phi Mega-Chips的机器学习计算中的谷歌“S张解器处理单元和NVIDIA的GPU。
本公司将为Xeon Phi添加新功能来调整机器学习，Intel机器学习总监Nidhi Chappell表示。机器学习，一种时尚的技术，允许培训软件，以便更有效地进行图像识别或数据分析。
英特尔在将添加新功能时披露，但下一个版本的Xeon Phi将于2018年到来。英特尔在机器学习中已经陷入芯片竞争对手，因此可能需要加快下一个Xeon Phi发布。
英特尔发布了最新的Xeon Phi Chip，称为骑士着陆 - 上周最多可达72个核心。芯片仍在进行机器学习测试，但该公司认为它可以在某些机器学习模型中占GPU。
Xeon Phi可以是主要CPU或协处理器，但目前，它专为超级计算而设计，而不是与其矢量处理器和果汁的机器学习的机器学习。
Chappell表示，Xeon Phi减少了卸载机器学习的机器学习的需要。GPU今天执行许多机器学习任务。谷歌在5月宣布了TPU。
Chappell说，Xeon Phi可以用快速的互连加快机器学习，加快机器学习。英特尔正在尝试将其Xeon Phi与OmniPath互连链接，这允许剥离服务器之间的数据的快速移动。
Chappell表示，英特尔还将增加对更多开源机器学习软件的支持。英特尔正在建立围绕Caffe，一个开源包装的机器学习模型。Xeon Phi Chips最终可能支持Tensorflow，Google的开源机器学习软件。
英特尔认为它可以在医学和图像处理等领域使用的IT芯片，其中学习模型可以有助于了解数据感。例如，芯片可以帮助识别疾病，或者它可以通过分析像素来帮助分类图像。
Chappell说，目标是减少培训特定模型的时间并使计算更快地进行计算。
