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rendimiento NVIDIA aumentó en los últimos dos años, las acciones han generalmente hecho un cohete desde $ 30 hace dos años, saltó elevó a $ 250, una razón muy importante es que NVIDIA para mantenerse a la vanguardia en el campo emergente de aprendizaje profundo, inteligencia artificial IA, CEO Jen-Hsun Huang son Algunos medios se llaman 'AI Padrino'.
Por el contrario, AMD ha tenido problemas en el mercado de juegos durante los últimos dos años, pero AMD CTO dijo en una entrevista con los medios hace unos días. AMD tiene una estrategia integral de aprendizaje automático que proporcionará un motor de inteligencia artificial para los mercados de centros de datos y de informática de punta.
A veces entrevisté recientemente a Mark Papermarster, director de tecnología de AMD, sobre la estrategia de AI de AMD, procesador 7nm Vega, Zen 2 y opciones de procesos futuros.
Sin embargo, todos pueden estar seguros de que Papermarster no mencionó nuevos productos, nuevas tecnologías y nuevos procesos. Los secretos de la empresa se cumplen estrictamente. El contenido más importante es confirmar que AMD logrará grandes logros en el mercado de la IA.
Mark Papermarster afirma que AMD tiene una estrategia integral de aprendizaje automático que proporcionará un motor de IA para centros de datos, informática de punta y más.
Pero los detalles específicos se han ido. ¿Qué tipo de productos proporcionará AMD para el mercado de IA? ¿Qué optimizaciones se harán para la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo, etc.? Estas preguntas no deben ser dichas.
EETimes menciona ya en 2016, AMD introdujo la aceleración GPU para el aprendizaje profundo, este es el acelerador Radeon instinto, que utiliza una nueva generación de arquitectura Radeon Instinct MI25 Vega, con 64 conjuntos de unidad NCU, la conversión es más de 4096 de procesamiento de flujo SP dispositivo, con la memoria HBM2, ancho de banda de memoria de 16 GB hasta 484 GB / s, el rendimiento de punto flotante medio precisión ha mejorado mucho, alcanzando 24.6TFLOP, mientras precisión simple también 12.3TFLOPS.
Después de eso, Google lanzó un procesador TensorFlow para el aprendizaje profundo, añadiendo MAC (unidad de multiplicar-acumular) en la aceleración por hardware de computación aprendizaje profundo. De mayo de 2017 NVIDIA lanzó la tarjeta gráfica Volta, que es el primero en unirse a la unidad MAC La tarjeta gráfica, llamada unidad Tensor por NVIDIA.
A principios de este año, Intel planea transferir su unidad aceleradora Movidius adquirida a una plataforma de PC que ejecute Windows ML. Los analistas creen que Intel finalmente integrará la unidad Movidius en la CPU.
Mark Papermarster no confirmó si AMD lanzará la unidad MAC en el Vega que se lanzará a fines de este año o el procesador Zenn de 7nm lanzado a principios del próximo año, pero dijo que la próxima GPU Vega admite operaciones accidentales de coma flotante de 16 bits.
Esto en realidad no es noticia. Antes del lanzamiento, AMD mencionó que 7nm Vega ha agregado nuevas instrucciones de aprendizaje profundo y operaciones compatibles de 8 bits.
Ahora las principales compañías están investigando algoritmos que aceleran el aprendizaje profundo. ARM ha agregado computación de 8 bits a ML Core, NVIDIA ya está trabajando en operaciones de 2 bits, e Intel está planificando operaciones de la unidad.
