Nervana Systems發布了深度學習云，同時開發了一款為人工智能設計的芯片。

　　經過兩年的努力和超過2400萬美金的投資，Nervana Systems發布了其深度學習云，因此任何企業都能夠創建會學習的計算機模型了。早已蓄勢待發的消費者們使用它來幫助創造農場型人工智能機器人，利用照片尋找有可能的原油分布點，以及找出欺詐交易活動。

　　這家創建了一種深度學習專用芯片的創業公司Nervana是由Naveen Rao（他也是高通人工智能芯片項目的前主管）和另外兩人（也是從這家移動芯片公司出身的）一起成立的。他們的目標是建立一種新的處理器，能夠給人類大腦的能力進行建模。但首先他們以提供云服務和日常圖片處理器作為開始，以此賺錢并測試軟件。

　　今天，Nervana的云是基于購買自Nvidia的圖像處理器，但Nervana創始人希望在2016年年底時，用他們自己設計的專用芯片來替代這一根本性硬件。到那時，創始人會重新設計Nvidia芯片使用的固件，并建造他們自己的軟件框架，從而使得深度學習能夠在他們的云上運行得更快。

　　這一軟件框架叫做Neon，將與Torch和Caffe，以及谷歌（TensorFlow）、微軟（CNTK）等提供的軟件進行競爭。Rao堅信他的軟件在Nvidia NVDA硬件上運行將快十倍，甚至比Nvidia自己的軟件框架運行得更快。這一速度至關重要是因為訓練某一神經網絡并將之進行運行，通常需要花費數周甚至數月時間。因此任何速度上的大幅度提升，甚至時間減半，都將是非常有效的改善。

　　Steve Jurvetson是DFJ的合伙人，隸屬于Nervana董事會，他相信深度學習的進化對企業而言是必要的，甚至使他們收集的數據有了意義。這也是Nervana在近期能夠有所建樹的領域。「世界正處于大數據時代，」他表示。「想想吧，衛星圖讓你能夠數清停車場的每棵樹或者每輛車，再想想，每一天由人來數清每輛車或每棵樹，這數據量大的，人類難以處理。而這就是深度學習的領域。」

　　Naveen Rao，Nervana聯合創始人兼CEO

　　獲取數據表，這就是《財富》的技術通訊

　　比如，Nervana的客戶之一，Paradigm開發了原有探索軟件，將谷歌用于訓練深度學習網絡學習如何辨識一只貓的計算機視覺應用于尋找原油。這家公司找來了幾千張地震圖像，并訓練神經網絡來尋找默認的原油可能會集中成片的特定類型區域。一旦經過訓練，他們就能將他們的圖像上傳至Nervana云，并得到反饋結果，知道哪里值得鉆取。這種費力的搜索在過去可能會花費地質學家幾年的時間。

　　這就是現在的成果。然而Rao考慮的更超前。想很多其他人一樣，他意識到人工智能領域的開發要求新的芯片架構。因此Nervana的長期目標就是建造一種新型的半導體，而這種半導體將從人腦獲取一些設計元素。

　　因此，像是IBM之類的，創造硅基大腦的長期工作受到了硅這種材料的性質限制，而硅是目前半導體的根本元素。在人類大腦中，信息是由突觸傳導給神經元的，而每個神經元有上千個突觸。在硬件中再現這樣的信息傳遞結構需要太多連線了。因此芯片制造者轉向軟件來創造我們所知的芯片上的I/O。

　　通過采取控制互聯網的大型路由運行軟件，Nervana試圖利用軟件從統計學方面給復雜的信息傳遞進行建模，而不是物理的連線方式。深度學習芯片另一個重要元素就是并行運行工作的能力，這也是一些圖像處理器所擅長的。這也是談及深度學習Nvidia處于領先地位的原因，但是，正如很多其他創業公司所指出的，Nvidia沒有I/O。

　　將這兩者結合起來也是研究員、創業公司、像是IBM這樣的大型公司正在嘗試的事情，這樣他們就能創造出可以更好地容納人工智能的硬件。與此同時，在云端，Nervana將會和Minds.ai競爭，后者也開發了一款芯片，并提供深度學習云；以及IBM沃森；MetaMind（圖像識別）；Skymind（提供深度學習應用）等等。

　　Nervana Systems由DFJ、DCVC、Allen & Company、AME Cloud Ventures、Andy Rubin’s Playground Global、CME Group、Fuel Capital、Lux Capital以及 Omidyar Network支持。目前為止的客戶包括Chicago Mercantile Exchange、農用機器人創造企業Blue River Technology以及Paradigm。