Informasi

Intel Mengungkapkan Dua Chip Berfokus AI Baru di Konferensi Hot Chips

Intel Mengungkapkan Dua Chip Berfokus AI Baru di Konferensi Hot Chips

Dalam upaya untuk mempercepat pelatihan dan kesimpulan yang diambil dari model kecerdasan buatan (AI), Intel telah meluncurkan dua prosesor barunya. Kedua chip ini adalah bagian dari pemilihan Nervana Neural Network Processor (NNP).

Chip yang berfokus pada AI akan diberi nama Spring Crest dan Spring Hill, seperti yang diungkapkan pada hari Selasa di Konferensi Hot Chips, yang diadakan di Palo Alto, California.

The Hot Chips Conference adalah simposium teknologi tahunan yang diadakan setiap tahun di bulan Agustus.

TERKAIT: INTEL MENGEMBANGKAN AI CHIP YANG BERTINDAK SEPERTI OTAK MANUSIA

Mengapa chip ini penting?

Pekerjaan yang berfokus pada AI berkembang setiap tahun. Dengan pemikiran tersebut, memiliki kemampuan untuk mengubah data menjadi informasi, dan kemudian menjadi pengetahuan membutuhkan perangkat keras dan casing, memori, penyimpanan, dan teknologi tertentu yang dapat saling terkait, berkembang dan mendukung penggunaan baru dan kompleks serta teknik AI.

Di # HotChips31, Intel mendorong #AI di mana-mana: https://t.co/jbDsZSvZa0pic.twitter.com/y7bVBXwJxv

- Intel News (@intelnews) 20 Agustus 2019

Ini dua chip baru dan akselerator, sebagai bagian dari Intel Nervana NNPs, dibangun dari nol, dengan fokus pada AI untuk memberi pelanggan kecerdasan yang tepat pada saat yang tepat.

"Dalam dunia yang diberdayakan AI, kami perlu menyesuaikan solusi perangkat keras menjadi kombinasi prosesor yang disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu," kata Naveen Rao, Wakil Presiden Intel untuk Kelompok Produk Kecerdasan Buatan.

Rao melanjutkan, "Ini berarti melihat kebutuhan aplikasi tertentu dan mengurangi latensi dengan memberikan hasil terbaik sedekat mungkin dengan data."

Apa yang akan dilakukan chip?

Prosesor Jaringan Saraf Tiruan Nervana untuk Pelatihan dibuat untuk mengelola data untuk beberapa model pembelajaran mendalam yang berbeda dalam anggaran daya. Selain itu, ia melakukannya sambil memberikan kinerja tinggi dan meningkatkan efisiensi memori.

Mereka dibangun dengan mempertimbangkan fleksibilitas, bekerja dengan keseimbangan komputasi, komunikasi, dan memori.

Mereka secara khusus dibuat untuk inferensi, dan untuk mempercepat penerapan pembelajaran mendalam dalam skala besar. Mudah diprogram, dengan latensi pendek, porting kode cepat, dan mendukung semua kerangka kerja deep learning utama, chip ini akan mencakup berbagai kemampuan.


Tonton videonya: The End of Moores Law?! Shrinking The Transistor To 1nm (Oktober 2021).