Intel представляет новый AI-чип, способный конкурировать с графическими процессорами Nvidia

Подробностей мало, но Intel заявляет, что новые чипы позволят сократить время обучения глубокому обучению.

Когда ИИ взорвался, Intel не отреагировала. Теперь они пытаются подтвердить свои позиции в мире кремния, представив новую линейку чипов, разработанную специально для искусственного интеллекта, под названием Intel Nervana Neural Network Processor или сокращенно NNP.

Линейка чипов NNP — это ответ на потребность в машинном обучении, и ее предназначением являются центры обработки данных, а не компьютеры.

Процессоры Intel могут быть гигантами на рынке серверов (по некоторым оценкам, доля Intel на рынке центров обработки данных составляет 96%), но в текущих рабочих нагрузках ИИ по-прежнему доминируют графические процессоры.Графика или графические процессоры производятся такими компаниями, как Nvidia или ARM. В результате спрос на чипы этих компаний растет. (Выручка NVIDIA с прошлого года по следующий год выросла на 56%).

Google вмешался, разработав собственный чип Tensor Processing Unit для поддержки облачных вычислений, в то время как новые компании, такие как Graphcore в Великобритании, также пытаются сократить этот разрыв.

Ответ Intel — покупать специалистов по аппаратному обеспечению искусственного интеллекта. В марте они купили компанию Mobileye, производящую микросхемы Movidius (производящую чипы для беспилотных самолетов DJI), в сентябре прошлого года и стартап глубокого обучения Nervana Systems в августе 2016 года.

Intel вкладывает значительные средства в специалистов по аппаратному обеспечению для ИИ-чипов

С тех пор они продолжают работать над Neural Network Processor, ранее известным как Lake Crest. Чип NNP является прямым результатом приобретения Nervana и ориентирован на экспертов, чтобы добиться «более быстрого обучения моделей глубокого обучения». (Intel также сообщила, что получила совет от Facebook по поводу дизайна чипа, но не уточнила».

Насколько быстрее будет их модель глубокого обучения, Intel не уточнила. Пока Google продвигает свой новый чип TPU, предлагая сравнительные тесты с конкурентами, https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/05/an-in-eep-look-at-googles-first-tensor- Processing-unit-tpu Intel лишь заявила, что идет по правильному пути и достигнет своей цели по ускорению глубокого обучения в 100 раз к 2020 году.

Пока еще очень неясно, когда чип NNP дойдет до пользователей.