Cet article a été reproduit par le Supernet Les autres réimpressions sont soumises à l'approbation de Supernet.
La performance de NVIDIA a augmenté au cours des deux dernières années et les stocks ont également augmenté de plus de 30 dollars US il y a deux ans à 250 dollars US, une raison importante étant que NVIDIA est leader dans les domaines émergents tels que l'intelligence artificielle. Certains médias sont appelés 'AI Parrain'.
En revanche, AMD a connu des difficultés sur le marché du jeu ces deux dernières années, mais AMD CTO a déclaré dans une interview avec les médias il y a quelques jours. AMD dispose d'une stratégie complète d'apprentissage automatique qui fournira un moteur AI pour les marchés des centres de données et de l'informatique de pointe.
EEtimes a récemment interviewé Mark Papermarster, directeur de la technologie chez AMD, à propos de la stratégie d'AMD sur l'IA, du 7nm Vega, du processeur Zen 2 et des choix de processus futurs.
Cependant, tout le monde peut être sûr que Papermarster n'a pas mentionné de nouveaux produits, de nouvelles technologies et de nouveaux procédés.Les secrets de l'entreprise sont strictement respectés.Le plus important est de confirmer qu'AMD réalisera de grandes réalisations sur le marché de l'IA.
Mark Papermarster affirme qu'AMD dispose d'une stratégie complète d'apprentissage automatique qui fournira des moteurs IA pour les centres de données, l'informatique de périphérie et plus encore.
Mais les détails spécifiques sont partis Quel type de produits AMD fournira-t-il au marché de l'IA? Quelles optimisations seront faites pour l'IA, l'apprentissage en profondeur, etc.? Ces questions ne sont pas à dire.
EETimes mentionné dès 2016, AMD introduit l'accélération GPU pour l'apprentissage en profondeur, ceci est l'accélérateur Instinct Radeon, qui utilise une nouvelle génération de l'architecture Vega Radeon Instinct MI25, avec 64 ensembles d'unité NCU, la conversion est supérieure à 4096 SP traitement de flux dispositif, avec la mémoire HBM2, la bande passante mémoire de 16 Go jusqu'à 484 Go / s, demi-précision des performances en virgule flottante a été grandement améliorée, atteignant 24.6TFLOP, tout simple précision aussi 12.3TFLOPS.
Après cela, Google a lancé un processeur tensorflow pour l'apprentissage en profondeur, en ajoutant MAC (unité de multiplication-accumulation) dans le calcul de l'apprentissage en profondeur de l'accélération matérielle. Mai 2017 NVIDIA a lancé la carte graphique Volta, qui est le premier à rejoindre l'unité MAC carte, est connue sous le nom unité Tensor NVIDIA.
Intel prévoit transférer son unité d'accélérateur Movidius acquise à une plate-forme PC fonctionnant sous Windows ML, les analystes pensent qu'Intel intégrera éventuellement l'unité Movidius dans le processeur.
Mark Papermarster n'a pas confirmé si AMD sortira l'unité MAC sur le Vega à la fin de l'année ou le processeur Zenn 7nm lancé au début de l'année prochaine, mais il a déclaré que le futur GPU Vega prend en charge les opérations accidentelles à 16 bits.
AMD a mentionné que 7nm Vega a ajouté de nouvelles instructions d'apprentissage en profondeur et pris en charge les opérations 8 bits.
Aujourd'hui, de grandes entreprises étudient des algorithmes qui accélèrent l'apprentissage en profondeur: ARM a ajouté l'informatique 8 bits à ML Core, NVIDIA travaille déjà sur des opérations à 2 bits et Intel planifie des opérations unitaires.
