إنتل تكشف عن شريحة ذكاء اصطناعي جديدة للتنافس مع وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia

التفاصيل نادرة، لكن إنتل تقول إن الرقائق الجديدة ستعمل على تحسين أوقات التدريب على التعلم العميق.

عندما انفجر الذكاء الاصطناعي، لم تستجب شركة إنتل. والآن، يحاولون إعادة تأكيد مكانتهم في عالم السيليكون من خلال الكشف عن خط شرائح جديد، مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي، يسمى معالج Intel Nervana Neural Network أو NNP للاختصار.

يشبه خط شرائح NNP الاستجابة للحاجة إلى التعلم الآلي ووجهته هي مراكز البيانات، وليس أجهزة الكمبيوتر.

قد تكون وحدات المعالجة المركزية من إنتل عملاقة في مجال الخوادم (وفقا لأحد التقديرات، تمتلك إنتل حصة سوقية تبلغ 96٪ في مراكز البيانات)، ولكن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الحالية لا تزال تهيمن عليها معالجات الرسومات. وتأتي الرسومات أو وحدات معالجة الرسومات من شركات مثل نفيديا أو أرم. ونتيجة لذلك، يتزايد الطلب على رقائق هذه الشركات. (ارتفعت إيرادات نفيديا من العام الماضي إلى العام المقبل بنسبة 56٪).

وتدخلت شركة جوجل لتصميم شريحة Tensor Processing Unit الخاصة بها لدعم الحوسبة السحابية، في حين تحاول شركات جديدة مثل Graphcore في المملكة المتحدة أيضًا سد الفجوة.

رد إنتل هو شراء مواهب أجهزة الذكاء الاصطناعي. لقد اشتروا شركة Vision Mobileye في مارس، وشركة Movidius لصناعة الرقائق (التي تصنع رقائق للطائرات ذاتية القيادة التابعة لشركة DJI)، في سبتمبر الماضي، وشركة Nervana Systems الناشئة للتعلم العميق في أغسطس/آب 2016.

تستثمر شركة Intel بشكل كبير في المتخصصين في أجهزة شرائح الذكاء الاصطناعي

منذ ذلك الحين، ظلوا مشغولين بمعالج الشبكة العصبية، المعروف سابقًا باسم Lake Crest. تعد شريحة NNP نتيجة مباشرة للاستحواذ على Nervana وتركز على الخبراء لتحقيق "أوقات تعلم أسرع لنماذج التعلم العميق". (وقالت إنتل أيضًا إنها تلقت نصيحة من فيسبوك بشأن تصميم الرقائق لكنها لم تقدم تفاصيل).

ولم تحدد إنتل مدى سرعة نموذج التعلم العميق الخاص بهم. بينما تروج جوجل لشريحة TPU الجديدة من خلال تقديم اختبارات المقارنة مع المنافسين، https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/05/an-in- Deep- look-at-googles-first-tensor- وحدة المعالجة-TPU قالت إنتل فقط إنها تسير على الطريق الصحيح وستحقق هدفها المتمثل في تسريع التعلم العميق 100 مرة بحلول عام 2020.

لا يزال من غير الواضح متى ستصل شريحة NNP إلى المستخدمين.