211service.com
Ar Intel un Facebook jauno mikroshēmu sola lētāku AI ikvienam
Intel
Intel un Facebook strādā kopā pie mikroshēmas, kas lielajiem uzņēmumiem padarītu mākslīgā intelekta izmantošanu lētāku.
Ierīce sola efektīvāk palaist iepriekš apmācītus mašīnmācības algoritmus, kas nozīmē, ka AI ir nepieciešams mazāk aparatūras un mazāk enerģijas, lai veiktu noderīgas lietas.
Intel šodien Lasvegasā Consumer Electronics Show ietvaros atklāja jauno AI mikroshēmu, kā arī sadarbību ar Facebook. Paziņojums parāda, kā AI programmatūra un aparatūra kļūst savstarpēji saistītas, uzņēmumiem meklējot priekšrocības mākslīgā intelekta izstrādē un ieviešanā.
Jaunā secinājuma AI mikroshēma varētu palīdzēt Facebook un citiem efektīvāk un lētāk izvietot mašīnmācīšanos. Sociālais tīkls izmanto mākslīgo intelektu, lai veiktu dažādas darbības, tostarp atzīmētu cilvēkus attēlos, tulkotu ziņas no vienas valodas citā un uztvertu aizliegtu saturu. Šie uzdevumi laika un enerģijas ziņā ir dārgāki, ja tie tiek veikti ar vispārīgāku aparatūru.
Vēlāk 2019. gadā Intel šo mikroshēmu padarīs pieejamu citiem uzņēmumiem. Pašlaik tā ievērojami atpaliek no AI aparatūras tirgus līdera Nvidia, un tai ir jākonkurē ar daudziem mikroshēmu ražošanas jaunpienācējiem.
Navēns Rao, Intel mākslīgā intelekta produktu grupas viceprezidents, pirms paziņojuma sacīja, ka mikroshēma būs efektīvāka nekā jebkas, kas pieejams no konkurentiem, lai gan viņš nesniedza konkrētus veiktspējas skaitļus.
Facebook apstiprināja, ka ir sadarbojies ar Intel, taču atteicās sniegt sīkāku informāciju par vienošanos vai izklāstīt savu lomu partnerībā. Tiek baumots, ka Facebook pēta arī savus AI mikroshēmu dizainus.
Rao teica, ka mikroshēma būs saderīga ar visu galveno AI programmatūru, taču Facebook iesaistīšanās parāda, cik svarīgi ir tiem, kas izstrādā silīciju, sadarboties ar AI programmatūras inženieriem. Facebook AI pētnieki izstrādā vairākas plaši izmantotas AI programmatūras pakotnes. Uzņēmumam ir arī milzīgs datu apjoms, lai apmācītu un pārbaudītu mašīnmācības kodu.
Maiks Demlers, Linley Group, kas uzrauga pusvadītāju nozari, vecākais analītiķis norāda, ka konkurentiem var būt jauns dizains, ko salīdzināt ar Intel līdz brīdim, kad mikroshēma sāks ražot vēlāk šogad. Viņš piebilst, ka Intel faktiski vairākus gadus atpaliek no saviem konkurentiem un ir jāparāda liels solis uz priekšu ar jauno mikroshēmu.
Intel pirms pāris gadiem palika bezcerīgi, jo pieprasījums pēc AI mikroshēmām strauji pieauga, izmantojot dziļo mācīšanos — jaudīgu mašīnmācīšanās paņēmienu, kas ietver datoru apmācību veikt noderīgus uzdevumus, ievadot tiem lielu datu apjomu.
Izmantojot dziļo mācīšanos, dati tiek ievadīti ļoti lielā neironu tīklā, un tīkla parametri tiek pielāgoti, līdz tas nodrošina vēlamo izvadi. Pēc tam apmācītu tīklu var izmantot tādiem uzdevumiem kā cilvēku atpazīšana video materiālos.
Aprēķini, kas nepieciešami dziļai apguvei, darbojas salīdzinoši neefektīvi, izmantojot vispārējas nozīmes datoru mikroshēmas. Tie darbojas daudz labāk ar mikroshēmām, kas sadala aprēķinus, kas ietver tādus grafikas procesorus, kuros Nvidia jau sen ir specializējies. Tā rezultātā Nvidia ir iedarbojies AI mikroshēmās un joprojām pārdod lielāko daļu augstākās klases AI aparatūras. .
Intel sāka savu mākslīgā intelekta mikroshēmu izstrādi, 2016. gadā iegādājoties jaunuzņēmumu Nervana Systems. Pēc tam gadu vēlāk Intel paziņoja par savu pirmo AI mikroshēmu — Intel Nervana neironu tīkla procesoru (NNP).
Intel jaunākā mikroshēma ir optimizēta, lai darbinātu jau apmācītus algoritmus, kas to padara efektīvāku. Jauno mikroshēmu sauc par NNP-I (I ir paredzēts secinājumiem).
Pēdējos gados jaunas AI aparatūras izstrāde ir piedzīvojusi dramatisku pieaugumu. Daudzi jaunuzņēmumi sacenšas, lai izstrādātu MI optimizētas mikroshēmas. Tas iekļauj Graphcore , Lielbritānijas uzņēmums, kas nesen piesaistīja 200 miljonus dolāru investīcijās , un virkne Ķīnas uzņēmumu, piemēram, kembrikānis , Horizon Robotics , un Bitmain (sk. Ķīnai nekad nav bijusi īsta mikroshēmu industrija. AI mikroshēmu izgatavošana to varētu mainīt ).
Intel arī saskaras ar konkurenci, piemēram, Google un Amazon, kas abas izstrādā mikroshēmas mākoņa AI pakalpojumu nodrošināšanai. Google pirmo reizi atklāja, ka 2016. gadā izstrādā mikroshēmu savai TensorFlow dziļās apmācības programmatūrai. Amazon pagājušā gada decembrī paziņoja, ka ir izstrādājusi savas AI mikroshēmas, tostarp vienu, kas paredzēta secinājumu veikšanai.
Intel var kavēties ar spēli, un tai var būt nepieciešama palīdzība no Facebook, taču uzņēmumam ir milzīgas zināšanas integrālo shēmu ražošanā, kas ir galvenais dizaina inovāciju un veiktspējas uzlabojumu faktors. Rao saka, ka Intel zināšanas ir saistītas ar silīcija optimizēšanu. Tas ir kaut kas, ko mēs darām labāk nekā jebkurš cits.