满足实际算力刚需,光靠硬件为什么不行?丨解读英特尔软件创新之路

计算硬件的发展帮助 AI 解开了算力的“无形枷锁”,但是,在一些业内人士看来,这或许会造成新的困局。近日,Facebook 的人工智能副总裁 Jerome Pesenti 在公开场合表示了其对 AI 算法开发过于依赖硬件算力的担忧。

 

根据他的观点,机器的计算能力已经较之前有了较大的提升。然而,这一轮的硬件算力进化还能保持多久的强劲势头?现有的 AI 对硬件算力形成的强依赖性,可能会成为新的增长阻力。

 

应对 AI 对算力强依赖性的一个思路是,软件和硬件实现协同优化。这是未来半导体行业新的发展趋势。毕竟我们现在处于一个软件定义的时代,软硬协同可以更好地满足用户的需求。

 

很多以计算硬件为主的公司,如英特尔,也早已意识到软硬件协同创新对性能增长的重要作用。英特尔拥有超过 15,000 名软件工程师,在新近提出的六大技术支柱中,软件也是其中之一。

 

“软件定义”几乎支配了现代硬件设备的智能化演进,尤其是在消费电子上,带来智能手机、PAD、智能汽车等一系列产品的问世,这个趋势同样也在影响上游的半导体领域。

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