บทความนี้ได้รับการตีพิมพ์ซ้ำโดย Supernet สื่ออื่น ๆ ที่ได้รับการอนุมัติจาก Supernet
ประสิทธิภาพการทำงานของ NVIDIA เพิ่มขึ้นที่ผ่านมาสองปีที่ผ่านมาหุ้นได้กระทำโดยทั่วไปจรวดจาก $ 30 สองปีที่ผ่านมาเพิ่มขึ้นเพิ่มขึ้นถึง $ 250 เป็นเหตุผลที่สำคัญมากคือ NVIDIA อยู่ข้างหน้าในสนามใหม่ของการเรียนรู้ลึก AI ปัญญาประดิษฐ์ซีอีโอ Jen-Hsun Huang เป็น สื่อบางอย่างเรียกว่า 'AI Godfather'
ในทางตรงกันข้ามเอเอ็มดีมีความพยายามที่ผ่านมาสองปีในตลาดเกม แต่เอเอ็มดี CTO เมื่อเร็ว ๆ นี้กล่าวในการให้สัมภาษณ์ เอเอ็มดีมีกลยุทธ์ในการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องจักรอย่างครบถ้วนซึ่งจะเป็นเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลสำหรับศูนย์ข้อมูลและตลาดคอมพิวเตอร์ระดับสูง
เมื่อเร็ว ๆ นี้ EEtimes สัมภาษณ์มาร์ค Papermarster เอเอ็มดีประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีเอเอ็มดีได้พูดคุยเกี่ยวกับกลยุทธ์ของ AI ที่ 7nm Vega เซน 2 โปรเซสเซอร์และอนาคตการเลือกเทคโนโลยีการผลิตและปัญหาอื่น ๆ
อย่างไรก็ตามทุกคนสามารถมั่นใจได้ว่า Papermarster ไม่ได้กล่าวถึงผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ เทคโนโลยีใหม่ ๆ และกระบวนการใหม่ ๆ ความลับของ บริษัท ได้รับการปฏิบัติอย่างเคร่งครัดเนื้อหาที่สำคัญยิ่งคือเพื่อยืนยันว่าเอเอ็มดีจะประสบความสำเร็จอย่างมากในตลาด AI
Mark Papermarster อ้างว่าเอเอ็มดีมีกลยุทธ์การเรียนรู้แบบครบวงจรที่จะช่วยให้เครื่องยนต์ AI สำหรับศูนย์ข้อมูลคอมพิวเตอร์ขอบและอื่น ๆ
แต่รายละเอียดที่เฉพาะเจาะจงหายไปแล้ว AMD จะจัดหาผลิตภัณฑ์อะไรให้กับตลาด AI? การเพิ่มประสิทธิภาพจะทำอย่างไรกับ AI การเรียนรู้ลึก ๆ ฯลฯ คำถามเหล่านี้ไม่ได้กล่าว
EEtimes กล่าวถึงเป็นช่วงต้นปี 2016 เอเอ็มดีแนะนำเร่ง GPU สำหรับการเรียนรู้ลึกนี้เป็นตัวเร่ง Radeon สัญชาตญาณซึ่งใช้คนรุ่นใหม่ของสถาปัตยกรรม Radeon สัญชาตญาณ MI25 Vega กับ 64 ชุดของหน่วย NCU แปลงที่มีมากกว่า 4096 SP ประมวลผลสตรีม อุปกรณ์มีหน่วยความจำ HBM2 แบนด์วิดท์ของหน่วยความจำ 16GB ขึ้นไป 484 GB / s ครึ่งแม่นยำประสิทธิภาพจุดลอยตัวได้รับการปรับปรุงอย่างมากถึง 24.6TFLOP ในขณะที่ความแม่นยำเดียวยัง 12.3TFLOPS
หลังจากที่ Google เปิดตัวหน่วยประมวลผล TensorFlow สำหรับการเรียนรู้ลึกเพิ่ม MAC (หน่วยคูณสะสม) ในฮาร์ดแวร์เร่งการประมวลผลการเรียนรู้ลึก. พฤษภาคม 2017 NVIDIA เปิดตัวกราฟิกการ์ด Volta ซึ่งเป็นครั้งแรกที่จะเข้าร่วมหน่วย MAC บัตรเป็นที่รู้จักกันเป็นหน่วย Tensor NVIDIA
ปีก่อนหน้านี้อินเทลมีแผนจะซื้อหน่วยเร่ง Movidius จะโอนไปยังเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ใช้แพลตฟอร์ม Windows ML นักวิเคราะห์เชื่อว่าอินเทลจะได้ Movidius หน่วยบูรณาการเข้าไปในซีพียู
มาร์ค Papermarster ไม่ได้ยืนยันเวก้าเอเอ็มดีจะถูกปล่อยออกมาในปีนี้ว่าจะเพิ่มหรือ MAC หน่วยประมวลผลการดำเนินงาน 7nm Zen2 ปล่อยออกมาในต้นปีหน้า แต่เขาบอกว่าจะเกิดขึ้นในการสนับสนุน GPU Vega สำหรับ 16 บิตการดำเนินงานจุดลอยที่ไม่คาดคิด
นี้เป็นจริงไม่ได้เป็นข่าวนานก่อนที่จะปล่อยเอเอ็มดีกล่าว 7nm เวก้าเพิ่มความลึกของคำสั่งใหม่ในการเรียนรู้และการสนับสนุนสำหรับการดำเนินงาน 8 บิต
ตอนนี้ บริษัท ใหญ่อยู่ในขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ลึกเพื่อเร่งการวิจัย ARM เข้าร่วมการดำเนินงานที่แปดใน ML แกน NVIDIA ได้รับการศึกษาในสองการดำเนินงานอินเทลวางแผนหน่วยในการดำเนินงาน
