`

Schneider Electric - Узнайте все про энергоэффективность ЦОД


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 представила следующее поколение чипов для приложений ИИ

0 
 

Intel представила следующее поколение чипов для приложений ИИ

На калифорнийском мероприятии AI Summit, состоявшемся вчера в Сан-Франциско, Intel сообщила о расширении ассортимента оборудования для искусственного интеллекта, уже приносящего этой компании 3,5 млрд долл. в год.

Она представила новое поколение Movidius Vision Processing Unit (VPU), под кодовым именем Keem Bay, а также два чипа в семействе Nervana Neural Network Processor (NNP): Nervana NNP-T1000 для ускорения обучения нейросетей и Nervana NNP-I1000 для логических выводов или умозаключений (inference).

К выпуску Movidius VPU компания приступила в 2017 году. Keem Bay, поставки которого предполагается начать в первой половине 2020 года, по производительности логических выводов превосходит первое поколение в 10 раз. Предварительные тесты Intel показали, что пропускная способность Keem Bay лучше в четыре раза, а энергопотребление — на треть, чем у TX2 SOC производства Nvidia. С Nvidia Xavier SOC новый продукт Intel имеет примерно равную производительность, но обеспечивает пятикратную экономию энергии.

Предназначенный для медиаприложений на границе сети, задач компьютерного зрения и ускорения умозаключений моделей ИИ, новый VPU имеет размер стороны всего 72 мм (у Xavier — 350 мм). Малые габариты делают возможным использование Keem Bay в различных форм-факторах — от робототехники и киосков до полноценных карт PCIe.

NNP-T1000 и NNP-I1000 являются первыми прикладными чипами (ASIC) Intel, созданными для сложных задач глубокого обучения на платформах облачных вычислений и в датацентрах.

NNP-T предназначен для высокоэффективной тренировки реальных приложений глубокого обучения с масштабированием до 95% для Resnet-50 & BERT, измеренном на кластере из 32 карт.

Специализация NNP-I, это выполнение умозаключений на основе большого объема данных почти в реальном времени. Intel недавно опубликовала результаты тестов MLPerf для двух предсерийных процессоров Nervana NNP-I, продемонстрировавших производительность 10567 изображений в секунду в офлайновом и 10263 — в серверном сценариях при классификации массива изображений ImageNet на ResNet-50 v1.5 с использованием ONNX.

NNP-I получит поддержку набора инструментов OpenVINO, служащего для реализации ИИ в приложениях машинного зрения на границе сети. В дополнение к OpenVINO, Intel во вторник также анонсировала Intel DevCloud for the Edge. С его помощью разработчики смогут прототипировать и тестировать ИИ-решения на многих процессорах Intel до покупки оборудования. Более 2700 клиентов Intel уже пользуются услугами DevCloud.


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

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