インテル、マシン学習向けの次のプロセッサをプレビュー

インテルのエグゼクティブバイスプレジデント、ダイアンブライアントは、2016年8月17日にカリフォルニア州サンフランシスコのインテルデベロッパーフォーラムで講演しました。

IntelのエグゼクティブバイスプレジデントのDiane Bryantは、次世代のXeon Phiプロセッサを驚かせました。このプロセッサは、深い学習モデルのパフォーマンスと効率をさらに高めます。

2017年には、プロセッサは現在Knight Millというコードネームになっています。これは、Xeon Phiのオンロードモデルを維持し、GPUの必要性を排除します。この新しいチップは、インテルの単精度性能を向上させ、マシン学習ワークロード用にシリコンを最適化します。

ブライアント氏は、「我々は人工知能のための最適化されたソリューションの非常に長い道のりをお約束します。

インテルプロセッサーはすでにマシンラーニングのワークロードをサポートするために導入されたサーバーの97%に電力を供給しているという。しかし、昨年導入されたサーバーのわずか7%が機械学習を行っているとブライアント氏は指摘する。もちろん、Intelは急速に成長すると予想しています。

NVIDIAは、Xeon PhiがGPUにマッチすることができるかどうかを質問していますが、Intelは、特に開発者の観点からは、オンロードモデルの使用が望ましいと主張しています。 Googleは独自のカスタムチップであるTensor Processing Unit(TPU)を構築していますが、まだXeonチップに投資しています。

ブライアントはまた、インテルが米国エネルギー省のOffice of Scienceの旗艦コンピューティングセンターであるNational Energy Research Scientific Computing Center(NERSC)と提携して、規模の機械学習のフロンティアを進めると発表した。一緒に、彼女は、彼らは宇宙のすべてのオブジェクトをカタログ化するような課題に取り組むと述べた。

Intelの機械学習へのコミットメントもまた最近、Nervanaの買収で説明されました。同社の特定のシリコンIPと深い学習スペースの専門知識は、インテルの人工知能ポートフォリオを強化するのに役立つはずです。

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