인텔, 엔비디아 GPU와 경쟁할 새로운 AI 칩 공개

세부 사항은 부족하지만 Intel은 새로운 칩이 딥 러닝 훈련 시간을 향상시킬 것이라고 말합니다.

AI가 폭발하자 인텔은 대응하지 않았다. 이제 그들은 인공 지능을 위해 특별히 설계된 새로운 칩 라인인 Intel Nervana 신경망 프로세서(NNP)를 공개하여 실리콘 세계에서 자신의 위치를 ​​재확인하려고 노력하고 있습니다.

NNP 칩 라인은 기계 학습의 필요성에 대한 대응과 같으며 그 목적지는 컴퓨터가 아닌 데이터 센터입니다.

Intel의 CPU는 서버 공간에서 거대할 수 있지만(한 추정에 따르면 Intel은 데이터 센터에서 96%의 시장 점유율을 보유하고 있습니다.) 현재 AI 워크로드는 여전히 그래픽 프로세서에 의해 지배되고 있습니다. 그래픽이나 GPU는 Nvidia나 ARM과 같은 회사에서 생산됩니다. 이에 따라 이들 업체의 칩 수요도 늘어나고 있다. (지난해부터 내년까지 엔비디아의 매출은 56% 증가했습니다.)

Google은 클라우드 컴퓨팅을 지원하기 위해 자체 Tensor 프로세싱 유닛 칩을 설계했으며 영국의 Graphcore와 같은 새로운 회사도 격차를 좁히기 위해 노력하고 있습니다.

인텔의 대응은 AI 하드웨어 인재를 구매하는 것이다. 이들은 지난 3월 비전 기업 모빌아이(Mobileye), 지난해 9월 칩 제조사 모비디우스(DJI의 자율주행 항공기용 칩을 만드는 업체), 8월 딥러닝 스타트업 너바나 시스템즈(Nervana Systems)를 인수했다./2016.

인텔, AI 칩 하드웨어 전문가에 막대한 투자

그 이후로 그들은 이전에 Lake Crest로 알려진 신경망 프로세서를 사용하여 바쁜 시간을 보냈습니다. NNP 칩은 Nervana 인수의 직접적인 결과이며 "딥 러닝 모델에 대한 더 빠른 학습 시간"을 달성하기 위해 전문가에 중점을 둡니다. (인텔은 또한 칩 설계에 관해 페이스북으로부터 조언을 받았지만 자세히 설명하지는 않았다고 말했습니다."

인텔은 딥 러닝 모델이 정확히 얼마나 빨라질지는 명시하지 않았습니다. Google은 경쟁업체와의 비교 테스트를 제공하여 새로운 TPU 칩을 홍보하고 있지만 https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/05/an-in-length-look-at-googles-first-tensor- processor-unit-tpu 인텔은 2020년까지 딥 러닝을 100배 가속화하겠다는 목표를 달성할 수 있을 것이라고만 밝혔습니다.

NNP 칩이 언제 사용자에게 도달할지는 아직 매우 불분명합니다.