Эта статья была воспроизведена Supernet. Другие перепечатки СМИ подлежат одобрению Supernet.
Производительность NVIDIA возросла за последние два года, а акции также увеличили ракеты с более чем 30 долларов США два года назад до 250 долларов США. Одна из важных причин заключается в том, что NVIDIA является лидером в таких новых областях, как глубокое обучение и искусственный интеллект AI. Генеральный директор Хуан Ренсюн Некоторые СМИ называются «Крестный отец».
Напротив, AMD боролась на игровом рынке последние два года, но AMD CTO сказал в интервью СМИ несколько дней назад. AMD имеет всеобъемлющую стратегию машинного обучения, которая обеспечит механизм AI для центров обработки данных и периферийных компьютеров.
Недавно EEtimes провела интервью с главным директором AMD по стратегии Марка Папермарстера, о стратегии AI в области AMD, процессоре 7nm Vega, Zen 2 и будущих вариантах выбора.
Тем не менее, каждый может быть уверен, что Papermarster не упоминает о каких-либо новых продуктах, новых технологиях и новых процессах. Секреты компании строго соблюдаются. Более важный контент - это подтверждение того, что AMD достигнет больших успехов на рынке ИИ.
Марк Папермарстер утверждает, что у AMD есть всеобъемлющая стратегия машинного обучения, которая будет предоставлять двигатели AI для центров обработки данных, краевые вычисления и многое другое.
Но конкретные детали ушли. Какие продукты AMD будет предоставлять для рынка ИИ? Какие оптимизации будут сделаны для ИИ, глубокое обучение и т. Д. Эти вопросы не следует говорить.
EETIMES упоминается еще в 2016 году, компания AMD представила ускорение GPU для глубокого обучения, это ускоритель Radeon Инстинкт, который использует новое поколение архитектуры Radeon Инстинкт MI25 Vega, с 64 наборами блока NCU, преобразование составляет более 4096 SP обработки потока С 16 ГБ памяти HBM2 пропускная способность памяти составляет до 484 ГБ / с, а производительность с плавающей запятой с полуточной точностью значительно улучшена, достигнув 24.6TFLOP, а одинарная точность - 12.3TFLOPS.
После этого Google запустил процессор TensorFlow для глубокого изучения, добавляя MAC (умножения с накоплением блока) в аппаратном ускорении глубокого изучения вычислительной технике. Май 2017 NVIDIA выпустила видеокарту Вольты, которая является первой присоединиться блок MAC Графическая карта, названная NVIDIA модулем Tensor.
Intel в начале этого года планирует перенести приобретенный ускоритель Movidius на платформу ПК под управлением Windows ML. Аналитики считают, что Intel в конечном итоге интегрирует модуль Movidius в CPU.
Марк Папермарстер не подтвердил, что AMD выпустит блок MAC на Vega, который будет выпущен в конце этого года, или процессор 7nm Zen2, выпущенный в начале следующего года, но он сказал, что предстоящий Vega GPU поддерживает 16-битные случайные операции с плавающей запятой.
На самом деле это не новость. Перед выпуском AMD упомянула, что 7nm Vega добавила новые глубокие обучающие инструкции и поддерживала 8-битные операции.
В настоящее время крупные компании изучают алгоритмы, которые ускоряют глубокое обучение. ARM добавила 8-битные вычисления в ML Core, NVIDIA уже работает над 2-битными операциями, а Intel планирует работу с блоком.
