`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Intel планирует ускорить машинное обучение в 100 раз

0 
 
Intel планирует ускорить машинное обучение в 100 раз

Intel, не успевшая возглавить рынок процессоров для смартфонов, не собирается повторить эту ошибку с ещё одной стремительно растущей отраслью — искусственным интеллектом (ИИ).

Корпорация представила перспективный план улучшения производительности ИИ, ключевую роль в котором будет играть Nervana Systems. Эта фирма была куплена Intel всего пару месяцев назад в расчёте на то, что ее технологии помогут ведущему производителю процессоров общего назначения завоевать себе место на рынке ИИ, доминируемом решениями на базе GPU.

Чипы Intel Nervana включают набор аппаратных и программных средств, полностью оптимизированный для уменьшения времени тренировки моделей глубокого обучения.

Intel планирует ускорить машинное обучение в 100 раз

Оборудование Nervana сначала будет предлагаться в виде карты расширения, устанавливаемой в слот PCIe. Чип Nervana с кодовым наименованием Lake Crest избранные клиенты Intel смогут получить в первой половине 2017 г.

«Мы ожидаем, что технологии Nervana в следующие три года обеспечат прорыв — 100-кратное увеличение производительности тренировки сложных нейросетей», — добавил CEO Intel, Брайан Кржанич (Brian Krzanich).

Intel также обещает, что Knights Mill, следующее поколение процессорного семейства Xeon Phi, позволит увеличить в 4 раза быстродействие глубокого обучения. Скомбинировав Knights Mill с технологиями Nervana можно увеличить достигаемый выигрыш в производительности до нескольких порядков величины.

В своём противостоянии с такими компаниями, как NVIDIA и Google, Intel ставит на то, что в перспективе ее масштабируемая архитектура будет более выигрышна для искусственного интеллекта, чем GPU. «По мере того, как ИИ совершенствуется, как глубокому так и машинному обучению потребуются высокомасштабируемые архитектуры, — заявил Кржанич. — Архитектура Intel может поддерживать более крупные модели... Это тот случай, когда широкий ассортимент продуктов и холистичная экосистема дают стратегическое преимущество».

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT