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NVIDIAのパフォーマンスは、過去2年間上昇し、株式市場は、一般的に、2年前に$ 30からロケットを行っているAI人工知能、CEOジェン・スン・フアンは、非常に重要な理由は、NVIDIAが深い学習の新興分野で先に滞在するということである、$ 250に上昇している跳ね上がっ一部のメディアは、アップ「AIはゴッドファーザー」と呼ばれます。
これとは対照的に、AMDはゲーム市場では、過去2年間に苦労しているが、最近のインタビューで語ったAMD CTO、 AMDは、AIエンジンとデータセンター、エッジ・コンピューティング市場向けの総合的な機械学習戦略を持っています。
EEtimesは最近、AMDは、AIの戦略について話しました、マーク・Papermarster AMD最高技術責任者をインタビューし、7nmでベガ、禅2プロセッサおよび将来のプロセス技術の選択やその他の問題。
しかし、企業秘密の厳守、新製品、新技術、新技術と世界最高の素材を言及しなかった他の問題のために、Papermarsterを安心、もっと重要なのはコンテンツがAI市場向けのAMD壮大な計画になることを確認することです。
マークPapermarster AMDは、データセンター、エッジ・コンピューティングのためのAIエンジンを提供し、企業が包括的機械学習戦略を持っていると主張しています。
しかし、具体的な詳細がなくなって、最終的にAMDは、AIの市場で使用されている製品のどのようなことでしょうか？、AIを提供し、最適化を行うためにどのような学習の深さを計算するのでしょうか？これらの質問にはノーと言っています。
EEtimesは早くも2016として挙げ、AMDが深い学習用GPUアクセラレーションを導入し、これはRadeonの本能MI25ベガ・アーキテクチャの新世代を使用するのRadeon本能促進剤である、NCU部の64セットと、変換が4096を超えるSPストリーム処理であります単精度も12.3TFLOPSながらデバイスは、HBM2メモリ484 GB / sの最大16ギガバイトのメモリ帯域幅と、半精度浮動小数点性能は大幅に、24.6TFLOPに達し、改善されています。
その後、Googleはハードウェアアクセラレーション深い学習計算にMAC（積和演算ユニット）を添加すること、深い学習用TensorFlow処理を開始した。2017年5月NVIDIAは、MACユニットに参加する最初のものであるボルタグラフィックスカードを発売しましたNVIDIAのTensorユニットと呼ばれるグラフィックスカード。
Intelは今年、買収したMovidiusアクセラレータ・ユニットをWindows MLを搭載したPCプラットフォームに移行する予定で、アナリストはIntelが最終的にMovidiusユニットをCPUに統合すると考えている。
マークPapermarsterはベガAMDは、来年早々にリリースされ、操作部7nmでのZen2プロセッサを追加したり、MACするかどうかを今年後半にリリースされる予定確認されていないが、彼は、16ビットの浮動小数点演算のための今後のベガGPUのサポートが予期しないと述べました。
これは実際にはニュースではありません。リリース前に、AMDは7nm Vegaが新しい学習方法を追加し、8ビット動作をサポートしていると述べました。
ARMは8ビットコンピューティングをML Coreに、NVIDIAはすでに2ビット演算に、Intelはユニット演算を計画しています。
