原标题：【英特尔AI策略彻底解析】延伸四大产品线，提供AI通用与高效能运算架构
【英特尔AI应用主打4种伺服器处理器】若要在资料中心环境当中建构AI系统，英特尔预计将提供4种运算平台：Xeon、Xeon Phi、Xeon搭配FPGA（Arria 10）、Xeon搭配Nervana（Lake Crest），分别主打基本用途、高效能、低延迟与可程式化、类神经网路加速等不同需求。
图片来源:iThome
这一年来，除了云端服务、大数据、行动应用持续走红以外，人工智慧（AI）无疑是下一个即将起飞的热门IT技术，许多人已经开始积极投入机器学习、深度学习的开发与应用，绘图处理器大厂Nvidia今年的营收、获利、股价持续上涨，也与此有关，而同样是处理器大厂的英特尔，现在也对AI的发展寄予厚望，并正式宣布调整以AI为重的策略，全力发展软硬体技术，以支援相关的发展。
在11月18日举行的「Intel AI Day」活动当中，英特尔执行长Brian Krzanich提出了他们的愿景，并期盼能推动AI普及，将AI变得更平民化，进而引领AI运算时代的来临，使英特尔能够成为加速AI发展的催化剂。
而就更实际的产品而言，英特尔在伺服器端处理器平台上，也针对AI有所布局。在2017年，现有的Xeon E5、Xeon Phi处理器平台都将推出新一代产品，同时，除了以Xeon搭配FPGA（Field Programmable Gate Array）晶片Altera Arria 10之外，英特尔也将以Xeon搭配新开发的「Lake Crest」晶片，专攻类神经网路的加速应用。
值得注意的是，Lake Crest的形式是一张基于硅晶片的独立加速卡，技术源自于英特尔今年8月併购的新创公司Nervana Systems，该产品将于2017年第一季问世。之后，英特尔还将推出Xeon结合这种新型态加速AI处理机制的晶片，研发代号称为「Knights Crest」，届时，採用这颗晶片的伺服器直接具有系统开机的能力，无需搭配Xeon处理器。
英特尔AI伺服器平台的发布时程
在2016这一年，英特尔已经推出了FPGA的系统单晶片解决方案Arria 10，以及Xeon Phi x200系列（Knights Landing）。2017年他们将发表新的Xeon Phi（Knights Mill），以及深度学习专用的运算晶片Lake Crest，而在通用伺服器级处理器Xeon系列，基于Skylake微架构的产品也将问世。
强化平行处理与向量处理性能，Xeon与Xeon Phi支援新指令集
英特尔在2017年即将推出的伺服器产品，还包括採用Skylake微架构的新一代Xeon处理器，以及Xeon Phi（代号为Knights Mill）。
以现行的Xeon E5-2600 v4系列处理器而言，根据英特尔提供的效能测试数据，若执行大数据与AI领域经常会运用的Apache Spark软体环境，效能提升的幅度，可望达到18倍之高（以今年推出的Xeon E5-2699 v4搭配MKL 2017 Update 1程式库，对上Xeon E5-2697 v2搭配F2jBLAS程式库）。
英特尔表示，在初期出货给特定云端服务业者的「Skylake」Xeon处理器版本（preliminary version）当中，将会加入更多整合式加速运算的进阶特色。例如，新的进阶向量延伸指令集AVX-512，可针对机器学习类型工作负载的执行，提升相关的推理论断能力。至于Xeon新平台其他增益的功能与组态支援，预计将会在2017年中正式发布时，才会揭露。
若单看AVX-512这套指令集，目前只有今年6月推出的Xeon Phi x200系列处理器（Knights Landing）支援，接下来，英特尔的主力通用伺服器平台Xeon处理器，会在下一代採用Skylake微架构的产品当中支援。
因此，就目前而言，英特尔现有处理器所支援的AVX指令集，总共可分为三代：Sandy Bridge和Ivy Bridge微架构处理器，内建的是第一代AVX，Haswell和Broadwell微架构处理器改为AVX2，而Skylake微架构和Knights Landing是採用AVX512。基本上，前两代的AVX指令集，都是基于128位元SIMD暂存器，可延伸到256位元。
至于Xeon Phi的下一代产品 「Knights Mill」，英特尔表示，会把深度学习的应用效能，提升到现有Xeon Phi处理器（7290）的4倍，并同样具备直接记忆体存取（Direct Memory Access）的能力——最高可存取到400GB（Knights Landing是以384GB的DDR4记忆体，搭配16GB的MCDRAM）。
同时，在横向扩展到32节点的系统环境当中，目前的Xeon Phi也已经能大幅缩短机器学习的训练时间，成效差距可达到31倍之大。
基于FPGA可程式化硬体运算技术，推出深度学习加速卡DLIA
FPGA则是另一个英特尔近年来极力发展的重点，他们在2015年併购了专攻FPGA技术的Altera公司，并以此成立新的业务单位──可程式化解决方案事业群（Programmable Solutions Group）。
针对高效能运算（HPC）领域当中也相当热门的AI应用，英特尔在今年11月稍早举行的Supercomputing 2016大会期间，也宣布将于2017年初推出基于FPGA的AI加速解决方案，名为Deep Learning Inference Accelerator（DLIA），可用于影像辨识应用，并且具备大量的资料吞吐能力与高度的能源效益。
DLIA的硬体是英特尔FPGA 系列产品当中的Arria 10的介面卡，晶片之间传输率，最高可达到25.78 Gbps，最大浮点运算效能为1,500 GFLOPS，可因应卷积神经网路（CNN）的部署架构，提供最佳化效能。而且，Arria 10本身所採用的处理器，是20奈米製程的ARM系统单晶片（SoC）Cortex-A9 MPCore，比起前一代FPGA与SoC晶片，号称能节省4成的电力。
同时，由于DLIA是基于FPGA技术而成，所以秉持了可程式化的特性，用户能从远端对DLIA进行韧体更新，以便随时因应AI技术的改变，而且也能直接运用深度学习的软体开发框架，例如英特尔自己维护、发行的Caffe，以及MKL-DNN（Math Kernel Library for Deep Neural Networks）等程式库。
专为深度学习应用所设计的Crest系列晶片，预计将在2017年问世
英特尔2016年併购Nervana公司后，预计在2017年推出运算晶片Nervana Engine。
这颗代号为Lake Crest的处理器，是专为深度学习的工作负载所设计的，将提供极高的运算密度，大幅超越现行GPU的运算能力。
在资料存取的方式上，Lake Crest本身也配置了新一代的高速频宽记忆体技术HBM2，搭配的总容量为32GB，存取速度高达8Tb/s。而晶片之间进行互相沟通时，Lake Crest提供12个双向的连结通道，有助于在彼此互连的架构下，进行高速资料传输。
英特尔强调，Lake Crest能支援真正的资料模型平行处理作业，因为在这样的运算架构当中，每一个运算节点，都会配置专用的记忆体介面，如此一来，系统能够存取的资料模型大小较不受限，同时也可以藉此增进记忆体I/O效率。
而在Lake Crest之后，英特尔打算师法Xeon Phi x200系列处理器的作法，推出更进一步整合Xeon与Nervana加速技术的晶片，研发代号为Knights Crest。展望AI运算平台的未来目标，他们希望将现行AI应用耗费在深度学习训练的时间，尽可能地缩短，在2020年能做到即时训练，达到节省幅度100倍的目标。
Lake Crest的深度学习处理架构
Lake Crest是基于多维度资料阵列（tensor-based）的处理架构，而且，提供Flexpoint的作法，所能支援的平行处理层级是现行技术的10倍。这颗晶片内建的记忆体也很特别，是HBM（High Bandwidth Memory）的第二代技术，记忆体频宽是目前DDR4的12倍。
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