【.com快译】四大科技巨头正在积极打造相关硬件，旨在补充和加速机器学习和人工智能的软件端发展。机器学习、人工智能——随便你怎么称呼，都将很快成为重塑企业IT的中流砥柱，让曾经屹立不倒的行业巨头保住。作为科技领域最具影响力的四大巨头，英特尔、谷歌、IBM和微软都在投资机器学习/AI的硬件设计方案，希望加速下一代应用的开发。目前在英特尔的工作：这家全球最知名的芯片制造商最近发布了专门用于机器学习应用的新CPU系列：KnightsMill。英特尔还表示，它计划将CPU与可重新编程的FPGA处理器相结合。具体原因：随着PC市场的持续萎缩，英特尔一直在寻求新的业务突破口。仅有服务器产品是不够的，因此英特尔转向主处理器和协处理器以加速机器学习功能。但是，英特尔不太可能开发自己的机器学习GPU。Intel的GPU方案一直没有得到市场的认可，一直认为自己的CPU改进方案可以打败GPU产品。毕竟，在CPU方面，英特尔独树一帜，但如果努力扩大GPU生态，其他竞争者也将从中受益。微软目前的工作：在使用专门设计的FPGA集成到微软Azure云中实现集群机器学习加速能力后，微软开始考虑让客户直接对设备进行编程，从而打造更强大的机器学习工具，基于碧云。具体原因：微软在Azure内外发布了多种机器学习/AI工具（更不用说非营利组织OpenAI已将Azure列为其云合作伙伴）。不过，目前微软也在考虑一种新的方式，为拥有一定硬件资源的云客户提供机器学习解决方案。最难的是工作周期长，而且FPGA编程难度极大，在机器学习领域没有像GPU一样有更广泛的受众。谷歌目前的工作：谷歌已经全面涉足机器学习软件，拥有自己的框架，如TensorFlow，并计划发布一套互补的硬件——张量处理单元——以加速特定的机器学习功能。理由：与微软一样，谷歌希望其云成为机器学习应用程序的主要选择。谷歌已经明确表示，它希望在易用性上脱颖而出，因此它不像微软那样考虑低级硬件访问。当然，如果您熟悉机器学习硬件并希望直接访问，则可以使用GoogleCloud中的新GPU实例。IBM目前的工作：IBM的新机器学习工具集PowerAI在其Power处理器和NvidiaGPU的混合硬件基础上运行，使用新的专利硬件设计使CPU和GPU尽可能接近。具体原因：IBM已经有了家喻户晓的机器学习/AI解决方案：Watson。但沃森主要负责提供一系列的黑盒服务。PowerAI是一个硬件套件——不与特定的处理器或GPU配对——面向想要开发和控制自己的机器学习项目的高端客户。PowerAI是IBM的Power处理器产品线计划之一。该产品系列主要围绕大数据和云应用工作负载展开，当然也适用于机器学习任务。原标题：IBM、Intel、Google、Microsoftprepnext-genhardwareforAI原作者：SerdarYegulalp
