Intel планирует ускорить машинное обучение в 100 раз
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Intel, не успевшая возглавить рынок процессоров для смартфонов, не собирается повторить эту ошибку с ещё одной стремительно растущей отраслью — искусственным интеллектом (ИИ).
Корпорация представила перспективный план улучшения производительности ИИ, ключевую роль в котором будет играть Nervana Systems. Эта фирма была куплена Intel всего пару месяцев назад в расчёте на то, что ее технологии помогут ведущему производителю процессоров общего назначения завоевать себе место на рынке ИИ, доминируемом решениями на базе GPU.
Чипы Intel Nervana включают набор аппаратных и программных средств, полностью оптимизированный для уменьшения времени тренировки моделей глубокого обучения.
Оборудование Nervana сначала будет предлагаться в виде карты расширения, устанавливаемой в слот PCIe. Чип Nervana с кодовым наименованием Lake Crest избранные клиенты Intel смогут получить в первой половине 2017 г.
«Мы ожидаем, что технологии Nervana в следующие три года обеспечат прорыв — 100-кратное увеличение производительности тренировки сложных нейросетей», — добавил CEO Intel, Брайан Кржанич (Brian Krzanich).
Intel также обещает, что Knights Mill, следующее поколение процессорного семейства Xeon Phi, позволит увеличить в 4 раза быстродействие глубокого обучения. Скомбинировав Knights Mill с технологиями Nervana можно увеличить достигаемый выигрыш в производительности до нескольких порядков величины.
В своём противостоянии с такими компаниями, как NVIDIA и Google, Intel ставит на то, что в перспективе ее масштабируемая архитектура будет более выигрышна для искусственного интеллекта, чем GPU. «По мере того, как ИИ совершенствуется, как глубокому так и машинному обучению потребуются высокомасштабируемые архитектуры, — заявил Кржанич. — Архитектура Intel может поддерживать более крупные модели… Это тот случай, когда широкий ассортимент продуктов и холистичная экосистема дают стратегическое преимущество».
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев