Menu Close

Intel przejmuje firmę sztucznej inteligencji AI

„Głębokie uczenie się” (ang. Deep lerning) było w bieżącym roku wiodącym tematem w związku z  głośnymi zapowiedziami podjęcia intensywnych prac nad tym w takich firmach jak IBM, Facebook, Google, Nvidia, Qualcomm i T-Mobile. Teraz Intel wrzuca swoje trzy grosze do tej kompanii kupując
oprogramowanie „głębokiego uczenia się” i sprzęt komputerowy programistów “Nervana Systems”. “Nervana Systems” posiada sztuczną inteligencję AI w chmurze, którą sprzedaje klientom, chcącym dostosować głębokie uczenie się do swoich szczególnych przypadków użytkowych. Dysponuje również własną strukturą GPU specyficznie określaną “Neon”. Ten trzeci produkt nie jest jeszcze faktycznie dobrze znany,  ale być może to właśnie on był zasadniczą motywacją zakupu tej firmy. Silnik Nervana jest typu ASIC – koncentruje się na mocnych stronach GPU, w odróżnieniu od niemałej ilości sprzętu, który ostatecznie nie jest użyteczny do rozwiązywania tego typu problemów. Powodem, dla którego stacje graficzne są szczególnie przydatne do tego rodzaju zastosowań, są ogromne tablice rdzeni, które mogą być wykorzystywane do rozwiązywania złożonych problemów związanych z “głębokim uczeniem się”. Zasoby takie jak ROP (jednostki renderujące), struktura pamięci podręcznej i FP64 (floatng point) (lub nawet FP32) nie są szczególnie ważne dla głębokiego uczenia się. Dlatego 16bitowy tryb pół precyzji Pascala był czymś o czym Nvidia wspominała gdy zaprezentowano GP100 na początku tego roku. Silnik Neon Nervany istnieje już i działa na sprzęcie Nvidia, ale decyzja Intela by kupić firmę prawdopodobnie położy kres bardziej liberalnym rozwiązaniom licencyjnym.

Dlaczego Intel tego chce?
Obecnie Intel tkwi w ciasnym zaułku. Przychody konsumpcyjne spółki spadły w związku ze spowolnieniem na rynku PC, ale jego centrum danych i rynek HPC (High Performance Computing) pozostają zupełnie zdrowe. Intel przeoczył cały rynek telefonii komórkowej i tabletów i zmuszony był zrezygnować ze swoich planów  stworzenia nowego biznesu w tych dziedzinach. To wykracza poza niechęć do przegapienia rynków wschodzących. Intel nabywa spółki z linii produktów i rynków, które rozciągają się poza jego własną dominację centrów danych, produktów konsumenckich i wydajnych rynków komputerowych. Podczas gdy produkt taki jak Xeon Phi teoretycznie może być używany do głębokiego uczenia się, to jednak  Xeon Phi jest przeznaczony do wykonywania skomplikowanych obliczeń wektorowych, a nie operacji półprecyzyjnych dominujących w sieci zastosowań “głębokiego uczenia się”. Umieszcza również znacznie mniej rdzeni aniżeli w przypadku rdzeni Tesla NVIDIA, a nawet równoważnych kart AMD, aczkolwiek przestrzec tu należy przed traktowaniem ilości rdzeni jako podstawy efektywności wyników “głębokiego uczenia się”. Jeśli jest ono kluczowe dla przyszłości sztucznej inteligencji i informatyki, jak twierdzą przedstawiciele przemysłu  wchodząc na rynek z przejęciem spółki z wyspecjalizowanym sprzętem  ASIC i sprawdzonymi wzorami, to jest doskonałym sposobem dla Intela zapewnienia, że pozostaje w grze, ponieważ informatyka będzie się nadal gwałtownie rozwijać. Może to być również odczytywane jako milczące uznanie, że Intel niekoniecznie jest pewien, na rozwój jakich mikroprocesorów powinien kłaść dalej nacisk. Intel po prostu bierze pod uwagę prawo Moore’a – istnieją bowiem zasadnicze granice inżynierii krzemu, których nie da się obejść. Ruchy takie jak ten mogą być odczytane jako oznaczające, że nawet Intel przyznaje, że era wielkich osiągnięć wydajności obliczeniowej ogólnego przeznaczenia powoli się kończy. Maszyny będą czerpać coraz mniej energii i będą nieco bardziej wydajne w czasie – ale ostatnim poważnym krokiem dla procesorów Intela był po Nehalem, Sandy Bridge. Haswell i Skylake maja już znacznie skromniejsze ulepszenia. Poruszanie się po takich rynkach daje Intelowi możliwość poznania innych rodzajów architektur obliczeniowych, ale  nie jako zamienniki dla x86, lecz suplementy o wysokiej wydajności do nich.

Wg. Joel Hruska
ExtremeTech

Leave a Reply

Your email address will not be published.