Para o trabalho de inteligência artificial, como se sabe, precisam de grande poder de processamento. Agora como componentes eletrônicos são usados muitas vezes mais comuns de acessórios (exceto poderosos sistemas, como o IBM Watson). Como regra geral, as soluções da Intel consumidor Core até o Xeon. Mas todos eles foram criados para várias outras tarefas que não envolvem o trabalho com нейросетями. Portanto, a administração da empresa decidiu desenvolver um processador que será aprisionado é o trabalho com os sistemas de IA.
O Primeiro processador dedicado para AI da Intel recebeu o nome Nervana Neural Processor (NNP), mas o lançamento dos primeiros modelos agendado já para o final deste ano. O novo processador Nervana é um ASIC-chip (application-specific integrated circuit), e preparei a ele em primeiro lugar na execução de tarefas no setor de profundidade de aprendizado de máquina e de auto-aprendizagem. A base do processador mentira barramento de dados que permitem bidirecional grandes quantidades de informação. Assim, você pode combinar vários processadores Nervana em um quase sem perda de eficiência do trabalho. Essa abordagem permite que o processador trabalhar com multinível нейронными redes. Além disso, como disseram os representantes da Intel,
"a Principal característica do processador Nervana NNP é o fato de que a base de seu trabalho repousa matemática com números inteiros baixa precisão Flexpoint. A vantagem de seu uso é o aumento de desempenho durante a execução de tarefas, redução de atrasos e o aumento da velocidade de transmissão de dados externas de pneus. Além disso, Nervana pode executar no nível de hardware, a adição de recursos de matrizes, encontrar interseções e uma série de outras operações. E algoritmos especiais permitem alterar dinamicamente a memória do processador, para que sua arquitetura torna-se ideal para a execução de uma operação específica".
Apesar da enorme experiência da Intel no campo da criação de processadores, quando entrar no mercado de chips para por AI, ela terá que enfrentar gigantes como a Qualcomm, a IBM e a NVIDIA, que já há muito tempo se dedicam à produção de componentes nesta área. Assim, observa que esta corrida vai ser muito interessante.
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