Nnp, dlboost और keem बे, ia और तंत्रिका नेटवर्क के लिए नए इंटेल चिप्स

इंटेल ने 12 नवंबर को अपने एआई समिट इवेंट में मास मार्केट, एनएनपी, डीएलबॉस्ट और कीम बे से नए समर्पित हार्डवेयर की घोषणा की । ये उत्पाद 2016 की दूसरी छमाही में Movidius और Nervana के अधिग्रहण और Nana के सह-संस्थापक नवीन राव के नेतृत्व में अपने AI उत्पाद समूह के निर्माण के बाद से तीन साल से अधिक के काम की परिणति पर संदेह के बिना हैं।

एनएनपी, डीएलबोस्ट और कीम बे, एआई और तंत्रिका नेटवर्क के लिए नए इंटेल चिप्स

राव ने कहा कि इंटेल पहले से ही एआई क्षेत्र में एक बड़ा खिलाड़ी है और 2019 में इसका एआई राजस्व $ 3.5 बिलियन से अधिक होगा, 2017 में $ 1 बिलियन से अधिक। इंटेल में पहले से ही सभी के लिए अलग हार्डवेयर है। OpenOino IOt, Agilex FPGAs, पीसी पर बर्फ झील, Cascade झील से DLBoost, और आगे भी, इसके भविष्य के असतत ग्राफिक्स के लिए मोर्चें।

प्रोसेसर: DLBoost

इंटेल ने कूपर लेक 56-कोर में bfloat16 के साथ संगतता का प्रदर्शन किया, जो अगले साल अपने प्रोसेसर में अपने DLBoost रेंज एआई कार्यों के हिस्से के रूप में बाहर हो जाएगा । Bfloat16 एक संख्यात्मक प्रारूप है जो AI प्रशिक्षण में एकल परिशुद्धता फ्लोटिंग पॉइंट (FP32) के समान परिशुद्धता प्राप्त करता है।

इंटेल ने प्रदर्शन में सुधार का अनुमान नहीं लगाया है, लेकिन यह बताता है कि, अनुमान के प्रयोजनों के लिए, कूपर झील स्काईलेक-एसपी की तुलना में 30 गुना तेज है। पीसी की तरफ, आइस लेक में वही DLBoost AVX-512_VNNI निर्देश शामिल हैं जो कास्केड झील में भी हैं।

Movidius: कीम बे VPU

स्मार्ट कैमरा, रोबोट, ड्रोन और वीआर / एआर जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दिशा में अपनी रणनीति के तहत, इंटेल ने 2016 में Movidius का अधिग्रहण किया । Movidius अपने लो-पावर चिप्स को "विज़न प्रोसेसिंग यूनिट्स" (VPU) कहता है। वे छवि सिग्नल प्रोसेसिंग (ISP) क्षमताओं, हार्डवेयर एक्सेलेरेटर, MIPS प्रोसेसर और 128-बिट प्रोग्रामेबल वेक्टर प्रोसेसर (VLIW) की सुविधा देते हैं, जिसे आप SHAVE कोर कहते हैं।

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इंटेल ने अब यह विस्तृत कर दिया है कि इसे 'Gen 3' इंटेल Movidius VPU कोडनेम Keem Bay कहा जाता है । इंटेल के अनुसार, इसमें माइरिड एक्स की तुलना में 10 गुना अधिक इंफ़ेक्शन प्रदर्शन है और ऊर्जा की समान मात्रा का उपभोग करता है।

नर्वाना न्यूरल नेटवर्क प्रोसेसर्स (NNP)

इंटेल के पास प्रशिक्षण और गहन तंत्रिका नेटवर्क इंजेक्शन दोनों के लिए एनएनपी है। इंट्रेंस के लिए इंटेल का एनएनपी- I दो आइस लेक सनी कोव कोर और बारह आईसीई त्वरक कोर पर आधारित है। इंटेल का दावा है कि यह प्रति वाट महान प्रदर्शन और घनत्व की गणना करेगा। इसके M.2 फॉर्म फैक्टर में, यह 12W पर 50 TOPS में सक्षम है, जो पहले घोषित किए गए 4.8TOPS / W के बराबर है। इंटेल ने बताया कि PCIe कार्ड का फॉर्म फैक्टर 75W का उपभोग करता है और 170 TOPS (INT8 परिशुद्धता के साथ) का उत्पादन करता है।

एनवीडिया के लिए 73% की तुलना में, इंटेल ने 32 कार्ड के लिए 95% की अपनी उच्च-रैखिक स्केलिंग दक्षता को दोहराया।

इंटेल ने सभी मोर्चों, एआई, 5 जी, तंत्रिका नेटवर्क, स्वायत्त ड्राइविंग, आदि के लिए चिप्स का एक विस्तृत वर्गीकरण तैयार किया है, इस वर्ष बाजार में 10 बिलियन डॉलर का अनुमान लगाया गया है। हम आपको अवगत कराते रहेंगे।

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