Los detalles son escasos, pero Intel dice que los nuevos chips mejorarán los tiempos de entrenamiento en aprendizaje profundo.
Cuando la IA explotó, Intel no respondió. Ahora, están tratando de reafirmar su posición en el mundo del silicio presentando una nueva línea de chips, diseñada específicamente para inteligencia artificial, llamada Intel Nervana Neural Network Processor o NNP para abreviar.
La línea de chips NNP es como una respuesta a la necesidad de aprendizaje automático y su destino son los centros de datos, no las computadoras.
Las CPU de Intel pueden ser un gigante en el espacio de los servidores (según una estimación, Intel tiene una participación de mercado del 96% en los centros de datos), pero las cargas de trabajo actuales de IA todavía están dominadas por los procesadores gráficos, que provienen de compañías como Nvidia o ARM. Como resultado, la demanda de chips de estas empresas está aumentando. (Los ingresos de Nvidia del año pasado al próximo aumentaron un 56%).
Google ha intervenido y ha diseñado su propio chip Tensor Processing Unit para soportar la computación en la nube, mientras que nuevas empresas como Graphcore en el Reino Unido también están intentando cerrar la brecha.
La respuesta de Intel es comprar talento en hardware de IA. Compraron la empresa de visión Mobileye en marzo, el fabricante de chips Movidius (que fabrica chips para los aviones autónomos de DJI) en septiembre pasado y la startup de aprendizaje profundo Nervana Systems en agosto de 2016.
Intel invierte fuertemente en especialistas en hardware de chips de IA
Desde entonces, se han mantenido ocupados con el procesador de red neuronal, anteriormente conocido como Lake Crest. El chip NNP es un resultado directo de la adquisición de Nervana y se centra en los expertos para lograr "tiempos de aprendizaje más rápidos para modelos de aprendizaje profundo". (Intel también dijo que recibió asesoramiento de Facebook sobre el diseño de chips, pero no dio más detalles".
Intel no especificó exactamente cuánto más rápido será su modelo de aprendizaje profundo. Mientras Google promociona su nuevo chip TPU ofreciendo pruebas comparativas con la competencia, https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/05/an-in- Depth-look-at-googles-first-tensor- Processing-unit-tpu Intel solo dijo que va por buen camino y logrará su objetivo de acelerar el aprendizaje profundo 100 veces para 2020.
Todavía no está muy claro cuándo llegará el chip NNP a los usuarios.
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