Nnp, dlboost e keem bay, nuovi chip Intel per reti ia e neurali

Intel ha annunciato il nuovo hardware dedicato al suo evento AI Summit il 12 novembre lontano dal mercato di massa, NNP, DLBoost e Keem Bay. Questi prodotti sono senza dubbio il culmine di oltre tre anni di lavoro dalle acquisizioni di Movidius e Nervana nella seconda metà del 2016 e la creazione del loro gruppo AI Products, guidato da Naveen Rao, co-fondatore di Nervana.

NNP, DLBoost e Keem Bay, nuovi chip Intel per reti AI e neurali

Rao ha osservato che Intel è già un grande attore nel settore AI e che le sue entrate AI nel 2019 supereranno i 3, 5 miliardi di dollari, rispetto a oltre 1 miliardo di dollari nel 2017. Intel ha già hardware diverso per tutti. Frontali OpenVINO per IOt, FPGA Agilex, Ice Lake su PC, DLBoost da Cascade Lake, e ancora di più, la sua futura grafica discreta.

Processori: DLBoost

Intel ha dimostrato la compatibilità con bfloat16 a Cooper Lake 56-core che uscirà il prossimo anno come parte della sua gamma di funzioni AI DLBoost nei suoi processori. Bfloat16 è un formato numerico che raggiunge una precisione simile a quella del punto di precisione a virgola mobile (FP32) nella formazione AI.

Intel non ha fornito una stima del miglioramento delle prestazioni, ma ha affermato che, ai fini dell'inferenza, Cooper Lake è 30 volte più veloce di Skylake-SP. Sul lato PC, Ice Lake incorpora le stesse istruzioni DLBoost AVX-512_VNNI presenti anche in Cascade Lake.

Movidius: Keem Bay VPU

Come parte della sua strategia verso l'intelligenza artificiale, come telecamere intelligenti, robot, droni e VR / AR, Intel ha acquisito Movidius nel 2016. Movidius chiama i suoi chip a bassa potenza "unità di elaborazione della visione" (VPU). Sono dotati di funzionalità di elaborazione del segnale di immagine (ISP), acceleratori hardware, processori MIPS e processori vettoriali programmabili a 128 bit (VLIW) chiamati core SHAVE.

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Intel ha ora dettagliato ciò che chiama Intel Movidius VPU 'Gen 3' nome in codice Keem Bay. Secondo Intel, ha prestazioni di inferenza oltre 10 volte superiori a quelle del Myriad X e consuma la stessa quantità di energia.

Nervana Neural Network Processors (NNP)

Intel dispone di NNP per la formazione e l'inferenza della rete neurale profonda. L'NNP-I di Intel per inferenza si basa su due core Ice Lake Sunny Cove e dodici core acceleratore ICE. Intel afferma che fornirà grandi prestazioni per watt e densità di calcolo. Nel suo fattore di forma M.2, è in grado di 50 TOP a 12 W, che equivale a 4.8 TOP / W, come precedentemente annunciato. Intel ha rivelato che il fattore di forma della scheda PCIe consuma 75 W e produce fino a 170 TOP (con precisione INT8).

Intel ha ribadito la sua elevata efficienza di ridimensionamento quasi lineare del 95% per 32 schede, rispetto al 73% per Nvidia.

Intel ha preparato un vasto assortimento di chip per tutti i fronti, AI, 5G, reti neurali, guida autonoma, ecc., In un mercato che quest'anno ha generato entrate stimate a 10 miliardi di dollari. Vi terremo informati.

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