Intel、NvidiaのGPUと競合する新しいAIチップを発表

詳細は明らかになっていないが、Intelは新しいチップによりディープラーニングのトレーニング時間が短縮されると述べている。

AIが爆発的に爆発したとき、インテルは反応しなかった。彼らは現在、Intel Nervana Neural Network Processor（略してNNP）と呼ばれる、人工知能専用に設計された新しいチップラインを発表することで、シリコンの世界での自社の地位を再確認しようとしている。

NNP チップラインは機械学習のニーズに応えるものであり、その目的地はコンピューターではなくデータセンターです。

Intel の CPU はサーバー分野では巨人かもしれません (ある推定によると、Intel はデータセンターで 96% の市場シェアを持っています)、現在の AI ワークロードは依然としてグラフィックス プロセッサによって支配されており、グラフィックスや GPU は Nvidia や ARM などの企業から提供されています。その結果、これらの企業のチップに対する需要が増加しています。(昨年から来年にかけての Nvidia の収益は 56% 増加しました)。

Googleもクラウドコンピューティングをサポートする独自のTensor Processing Unitチップを設計して参入しており、英国のGraphcoreのような新興企業もギャップを埋めようとしている。

Intelの対応は、AIハードウェアの人材を買収することだ。彼らは3月にビジョン企業Mobileyeを買収し、昨年9月にチップメーカーMovidius（DJIの自動運転航空機用チップを製造している）を買収し、8月には深層学習スタートアップのNervana Systemsを買収した。

インテルは AI チップのハードウェア専門家に多額の投資を行っています

それ以来、彼らはニューラル ネットワーク プロセッサ (以前は Lake Crest として知られていました) に忙しく取り組んできました。NNP チップは Nervana 買収の直接の成果であり、「深層学習モデルの学習時間の短縮」を達成するために専門家に焦点を当てています。(インテルはチップ設計に関してフェイスブックからアドバイスを受けたとも述べたが、詳細は明らかにしなかった。)

ディープラーニングモデルが正確にどれくらい高速になるかについて、インテルは明らかにしていない。Google は競合他社との比較テストを提供することで新しい TPU チップを宣伝していますが、https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/05/an-in- Depth-look-at-googles-first-tensor- process-unit-tpu Intel は、計画は順調に進んでおり、2020 年までにディープ ラーニングを 100 倍高速化するという目標を達成するとのみ述べました。

NNPチップがいつユーザーに届くのかはまだ非常に不透明だ。