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叫板英伟达的GPU英特尔信心从何来?
2021-03-16 [52582]

众所周知,目前主流的深度自学都是用在NVIDIA GPU上。这是因为深度自学必须训练,训练所需的计算量是不可思议的,而且用传统CPU计算需要很长时间,而GPU擅长并行处理数据,可以大大增加深度自学训练的时间。由此,深度自学成为推动GPU发展的好机会。NVIDIA是一家在图像处理领域有着深厚积累的硬件制造商,已经和传统计算制造商英特尔一样成为该领域的领导者。

现在的谷歌,国外的Facebook,百度,阿里,腾讯等。国内无一例外都在积极从事NVIDIA GPUs的深度自学研究,NVIDIA已经成为该领域唯一的供应商。

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英特尔对人工智能发展的反击,尤其是CPU在深度自学领域地位的下降,可能会让英特尔的行业地位丧失。移动战略结束后,英特尔赌上了人工智能,并确信它代表了企业数据中心的下一次根本性变革。

2016年8月,英特尔斥资近4亿美元收购深度自学公司Nervana,该公司成立近两年,只有48名员工。Nervana是由高通前研究员NaveenRao创立的。其主要业务是销售基于深度自学任务的各类硬件,利用自身硬件设施获取深度自学云计算服务。

值得注意的是,Nervana在2015年开发并向行业开放了一款深度自学软件Neon,在行业内享有一定的声誉。一些研究人员甚至声称,内尔瓦纳的Neon软件的性能低于众所周知的深度自学工具,如Facebook的Torch7和NVIDIA的cuDNN。

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对于英特尔这样的芯片制造商来说,收购Nervana之后,可以利用其强大的硬件基础,让其需要将所有的机器学习技术映射到芯片中,而不是仅仅让软件在任何一个显卡芯片组上运行,这样可以大大提高机器学习的训练速度。英特尔收购了该公司,它还可以使用其预计将于2017年上市的深度自学习加速器芯片作为自己的处理器,从而挑战英伟达在人工智能市场的主导地位。英特尔新芯片在今年的英特尔开发者大会上,英特尔宣布将于2017年发布专门为人工智能深度自学设计的英特尔至强处理器,代号为奈特米尔,称其计算能力比丢失的开普勒GPU系列产品慢两倍以上。

英特尔CEO回应称,图形芯片在人工智能方面没有独特的优势,也不是唯一的解决方案。根据计划,英特尔将在2017年上半年测试基于Nervana技术的加速处理器芯片,并在2017年下半年发布该芯片。

相信LakeCrest芯片是专门为神经网络优化的,可以为深度自学习获得极高的性能,并且可以通过内部高速点对点比特率获得前所未有的计算密度。在操作神经网络任务时,LakeCrest芯片在一定的能耗水平下会比目前顶尖的图形处理芯片有更好的性能。相信LakeCrest芯片将用于TSMC的28nm制程生产,可以加快各种神经网络的训练过程,比如谷歌的TensorFlow。

LakeCrest芯片包含在一个所谓的处理集群数组中,该数组处理被称为活动点的修改后的数学运算。这种方法比浮点运算的计算量大得多,因此性能提高了10倍。

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通过大进化,到2020年,英特尔芯片将把神经网络训练的性能提高100倍。在软件方面,英特尔将在2017年宣布并开源一款用于Nervana的图形编译器。

与此同时,英特尔也在优化运行在x86处理器上的主流人工智能框架,包括在今年年底前发布一个版本的TensorFlow,用于深度自学的SDK将于明年1月发布。结论英特尔虽然号称是自己开发的新芯片产品,性能领先目前主流GPU芯片数倍,但英特尔之前也反驳过英特尔的说法,有传言称评测基准并不完全一致。 另外,在推出市场之前,所有的挑战都是无力的。

英特尔必须尽快销售有竞争力的产品,挽救目前在深度自主学习芯片市场不断下滑的地位。从这个角度来看,英特尔还有很长的路要走。

但对于人工智能的从业者来说,另一种芯片架构的竞争对手的重新进入,会给整个行业带来更多的自由选择,而价格低廉、性能强大的处置芯片会给人工智能领域带来更好的创作机会。_四川快乐12手机版官网首页。

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