Nnp, dlboost e keem bay, novos chips intel para redes ia e neural

A Intel anunciou novo hardware dedicado em seu evento AI Summit em 12 de novembro, fora do mercado de massa, NNP, DLBoost e Keem Bay. Esses produtos são, sem dúvida, o culminar de mais de três anos de trabalho desde as aquisições da Movidius e Nervana no segundo semestre de 2016 e a criação de seu AI Products Group, liderado por Naveen Rao, cofundador da Nervana.

NNP, DLBoost e Keem Bay, novos chips Intel para IA e redes neurais

Rao observou que a Intel já é uma grande participante no setor de IA e que sua receita em 2019 excederá US $ 3, 5 bilhões, acima dos US $ 1 bilhão em 2017. A Intel já possui hardware diferente para todos. Frentes OpenVINO para IOt, FPGAs Agilex, Ice Lake para PC, DLBoost de Cascade Lake e ainda mais, seus futuros gráficos discretos.

Processadores: DLBoost

A Intel demonstrou a compatibilidade com o bfloat16 no Cooper Lake 56-core, que será lançado no próximo ano como parte de sua gama de funções de IA DLBoost em seus processadores. Bfloat16 é um formato numérico que alcança uma precisão semelhante à do ponto flutuante de precisão única (FP32) no treinamento de IA.

A Intel não forneceu uma estimativa da melhoria de desempenho, mas afirmou que, para fins de inferência, Cooper Lake é 30 vezes mais rápido que Skylake-SP. No lado do PC, o Ice Lake incorpora as mesmas instruções DLBoost AVX-512_VNNI que também estão no Cascade Lake.

Movidius: VPU de Keem Bay

Como parte de sua estratégia para a inteligência artificial, como câmeras inteligentes, robôs, drones e VR / AR, a Intel adquiriu a Movidius em 2016. A Movidius chama seus chips de baixa potência de "unidades de processamento de visão" (VPU). Eles apresentam recursos de processamento de sinal de imagem (ISP), aceleradores de hardware, processadores MIPS e processadores vetoriais programáveis ​​de 128 bits (VLIW) que você chama de núcleos SHAVE.

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A Intel agora detalhou o que chama de VPU Intel Movidius 'Gen 3', codinome Keem Bay. Segundo a Intel, possui um desempenho de inferência 10 vezes maior que o da Myriad X e consome a mesma quantidade de energia.

Processadores de rede neural da Nervana (NNP)

A Intel possui NNPs para treinamento e inferência profunda em redes neurais. O NNP-I da Intel para inferência é baseado em dois núcleos Ice Lake Sunny Cove e doze núcleos aceleradores ICE. A Intel alega que proporcionará excelente desempenho por watt e densidade de computação. Em seu fator de forma M.2, é capaz de 50 TOPS em 12W, o que equivale a 4, 8TOPS / W, conforme anunciado anteriormente. A Intel revelou que o fator de forma da placa PCIe consome 75W e produz até 170 TOPS (com precisão INT8).

A Intel reiterou sua alta eficiência de escala quase linear de 95% para 32 placas, em comparação com 73% na Nvidia.

A Intel preparou uma ampla variedade de chips para todas as frentes, IA, 5G, redes neurais, direção autônoma etc., em um mercado que este ano gerou receitas estimadas em 10 bilhões de dólares. Vamos mantê-lo informado.

Fonte Tomshardware