揭秘英特尔Lake Crest芯片产品线，GPU劲敌

提升具体的数字我暂时不能透露给您。但是可以说的是，与其他系列产品相比，我们利用度是非常高。

记者：说起Lake Crest上市或者测试的时间，之前有消息称应该是在今年上半年，但是为什么推迟到下半年，中间是遇到了什么困难吗？

Andres Rodriguez： 因素是多方面的，其中有一个最主要的原因是在英特尔进一步的整合Nervana平台之后，对于Nervana芯片必须进行更加严格的测试，才能让它更好的满足英特尔目前对芯片质量的要求，同时也能够满足英特尔在全产品质量以及全平台系列的高标准。 正是基于这一个要求，我们必须要做很多的测试工作。

记者：Lake Crest或者是Crest家族的芯片是如何支持像Caffe、Torch、TensorFlow这些比较流行的人工智能框架？

Andres Rodriguez： 不管是Lake Crest、至强还是Movidius、FPGA，我们对其他框架提供支持的方式，整体流程都是比较一致的。

首先用户会把自己的模型写入他所替代的框架当中，在整个框架底部会有专门针对深度学习所打造的内容库，针对不同的内容库我们会对架构进行优化。

这里我可以拿TensorFlow举个例子，TensorFlow有一个量身定制的算法，同时至强处理器、FPGA都有专门的单元库。不管你使用的哪个框架、哪种不同的硬件，我们都会针对具体内容对它的单元库进行优化，整个的方法相对来讲是比较一致的。

记者：Crest家族的芯片适用于哪些具体的应用场景？

Andres Rodriguez： 整个Crest芯片家族的系列产品，都是针对深度学习不同类型的负载而打造的，不管是之前所说的物品检测、物体识别，同时还有视频处理、图像识别、图像处理，还有语音处理、自然语言的处理。整个深度学习的通用功能都是非常支持的，这都是它所适用的领域。

除此之外还有训练和推理，以及在数据中心当中的使用，也是Crest系列家族产品所支持的。同时，具体的应用领域还是很广泛的，不管是像现在的基因测序、金融领域以及自动驾驶领域，Crest系列的产品都可以使用；同时它的训练模型取决于具体的环境，我们也可以把它用在推理过程中，包括数据中心，如果你要做推理，我们的Crest家族系列产品也是可以支持的。

记者：如果现在你自己有一个训练神经网络的需求，你会怎么为自己选择一款芯片呢？

Andres Rodriguez： 其实不管像我自己还是现在很多市面上的客户，可能都是跟我处在一样的情况中，就是有大量可用的至强处理器去考虑。在这种情况下，我可能不需要特意买其他的专门为深度学习打造的硬件，因为在至强处理器上可以完成所有的工作。

对比六个月之前，我们的性能已经提高了一百多倍，所以我们没有必要考虑其他的解决方案。另外在整个训练的过程当中，我的工作负载所需要的时间可以大幅度的缩短，在处理深度学习训练过程中，所有的工作负载是被分布到不同的核上同时完成的，这个可以大量的降低时间。

记者：你刚才提到Lake Crest是在今年年底发布，中国市场和美国市场同步吗，都是在同一时间拿到产品？

Andres Rodriguez： 作为Lake Crest具体的硅片的话，今年年底我们会公布具体的细节。但实际的投产包括大规模的量产还是要等到2018年上半年。作为整个Lake Crest，会集成在Nervana Cloud当中，客户在Nervana Cloud对它进行测试。我们一些非常紧密的合作伙伴，不管是美国还是中国的，都可以直接在Lake Crest进行测试。

当然，我们具体的测试也是分成两个不同类型的合作伙伴群体。对于有大量需求的客户，我们是只对一些合作非常紧密的合作伙伴开放，他们可能考虑会在未来把我们的Crest部署在他们的数据中心。如果作为一个通用的测试，那么开放范围会更加广一点。

记者未来AIPG在AI芯片技术方面的计划是什么样的，或者有没有一个产品路线图？

Andres Rodriguez： 答案是肯定的，路线图我们有一个既定的规划，除了传统的计算以及训练和推理之外，我们还会建立起更加完善的深度学习生态系统的规划。 但是我们关注的并不仅仅是训练以及推理本身，我们还有其他很多的详细产品的规划，但具体的内容包括细节我们只会跟我们签署了保密协议的客户去分享。

关于AIPG目前的情况：团队相比之前的Nervana有了很大扩张

记者：关于你个人的工作状态，因为现在Nervana刚被英特尔收购，现在你在英特尔或者在AIPG工作的状态跟原来在Nervana的时候有什么不同吗？

Andres Rodriguez： 可以说目前为止英特尔人工智能产品事业部的整个领导层跟我们之前Nervana 系统没有什么太大的变化。 我们现在的GM也是整个英特尔的VP，是我