Согласно Engadget, приложения для глубокого обучения, такие как компьютерное зрение и распознавание речи, обычно требуют матричных вычислений на больших массивах, которые не являются долговременными для общих чипов, таких как Intel Core или Xeon. Intel стремится компенсировать разницу в AI с предстоящим NNP , И приглашены для участия в глубоком обучении и выставке искусственного интеллекта Facebook, участвующих в разработке чипов.
В дополнение к сильным приложениям для социальных сетей в Facebook, Intel планирует выпустить свои чипы AI, чтобы включить здравоохранение, автомобилестроение и метеорологию.
Nervana NNP - это специализированная интегральная схема (ASIC), которая позволяет обучать и выполнять алгоритмы глубокого обучения при экстремальной вычислительной эффективности. Intel отбрасывает общие кэши на процессорах и специальных алгоритмах специального назначения Управление памятью, надеясь вывести плотность и производительность чипов на новый уровень.
Nervana NNP также может поддерживать большое количество двунаправленной передачи данных через высокоскоростное соединение внутри и снаружи микросхемы, а если вы подключаете несколько чипов NNP, вы можете создать огромный виртуальный чип, чтобы справиться со шкалой модуля глубокого обучения.
Стоит отметить, что NNNNN использует менее точный формат Flexpoint. Нейвен Рао, вице-президент Intel AI, сказал, что нейронные сети имеют довольно высокий уровень толерантности к шуму на основе данных и могут даже помочь Нейронная сеть объединяет новые решения, а более низкая точность Flexpoint помогает увеличить системный параллелизм, уменьшить задержку и увеличить пропускную способность.
До того, как Intel инвестировала в развитие ИИ, NVIDIA сделала первый шаг по параллельной вычислительной мощности графического процессора для захвата рынка, но графический процессор был хорош в алгоритмическом обучении, а не в исполнении. С другой стороны, крупнейший конкурент Intel, Qualcomm, Разработка программного обеспечения AI.
Чип Intel NNP также нацелен на обучение и выполнение ИИ и будет выпускать новые версии подряд, в дополнение к новому нейроморфному чипу Loihi, а также Myriad X R & D.
Так же, как Intel изо всех сил пыталась догнать, NVIDIA также запустила приложения V100 для AI и взяла Клемента Фарабея в качестве вице-президента AI Architecture, надеясь повысить способность своих чипов выполнять программы глубокого обучения.
Тем временем Google создал чип Tensor Processing Unit (TPU) для своих приложений для центров обработки данных, а IBM выпустила нейроморфный чип True North.