211service.com
Billigere AI for alle er løftet med Intel og Facebooks nye brikke
Intel
Intel og Facebook jobber sammen om en brikke som skal gjøre det billigere for store selskaper å bruke kunstig intelligens.
Enheten lover å kjøre forhåndstrente maskinlæringsalgoritmer mer effektivt, noe som betyr at mindre maskinvare og mindre energi kreves for at AI skal gjøre nyttige ting.
Intel avslørte den nye AI-brikken, samt samarbeidet med Facebook, på Consumer Electronics Show i Las Vegas i dag. Kunngjøringen viser hvordan sammenvevd AI-programvare og maskinvare blir etter hvert som selskaper ser etter et forsprang i å utvikle og distribuere AI.
Den nye inferens-AI-brikken kan hjelpe Facebook og andre med å implementere maskinlæring mer effektivt og billigere. Det sosiale nettverket bruker AI til å gjøre en lang rekke ting, inkludert å merke folk i bilder, oversette innlegg fra ett språk til et annet og fange forbudt innhold. Disse oppgavene er mer kostbare, når det gjelder tid og energi, hvis de kjøres på mer generisk maskinvare.
Intel vil gjøre brikken tilgjengelig for andre selskaper senere i 2019. Den er for tiden langt bak markedslederen for AI-maskinvare, Nvidia, og møter konkurranse fra en rekke oppkomlinger som lager brikke.
Naveen Rao, visepresident for produktgruppen for kunstig intelligens hos Intel, sa før kunngjøringen at brikken ville være mer effektiv enn alt tilgjengelig fra konkurrenter, selv om han ikke oppga spesifikke ytelsestall.
Facebook bekreftet at de har jobbet med Intel, men nektet å gi ytterligere detaljer om ordningen, eller å skissere sin rolle i partnerskapet. Det ryktes også at Facebook utforsker sine egne AI-brikkedesigner.
Rao sa at brikken vil være kompatibel med all større AI-programvare, men involveringen av Facebook viser hvor viktig det er for de som designer silisium å jobbe med AI-programvareingeniører. Facebooks AI-forskere utvikler en rekke mye brukte AI-programvarepakker. Selskapet har også enorme mengder data for opplæring og testing av maskinlæringskode.
Mike Demler, en senioranalytiker ved Linley Group, som overvåker halvlederindustrien, påpeker at konkurrenter kan ha nye design å sammenligne med Intels når brikken kommer i produksjon senere i år. Han legger til at Intel faktisk henger flere år bak sine rivaler og må vise et stort steg opp med den nye brikken.
Intel ble stående flatfot for et par år siden da etterspørselen etter AI-brikker eksploderte med bruk av dyp læring, en kraftig maskinlæringsteknikk som innebærer å trene datamaskiner til å gjøre nyttige oppgaver ved å mate dem store mengder data.
Med dyp læring mates data inn i et veldig stort nevralt nettverk, og nettverkets parametere justeres til det gir ønsket utgang. Et trent nettverk kan deretter brukes til en oppgave som å gjenkjenne personer i videoopptak.
Beregningene som kreves for dyp læring kjører relativt ineffektivt på databrikker for generelle formål. De fungerer langt bedre på brikker som deler beregninger opp, som inkluderer typene grafikkprosessorer Nvidia lenge har spesialisert seg på. Som et resultat fikk Nvidia en start på AI-brikker og selger fortsatt det store flertallet av avansert maskinvare for AI .
Intel kickstartet utviklingen av AI-brikke ved å kjøpe en oppstart kalt Nervana Systems i 2016. Intel annonserte deretter sin første AI-brikke, Intel Nervana Neural Network Processor (NNP), et år senere.
Intels nyeste brikke er optimalisert for å kjøre algoritmer som allerede er trent, noe som burde gjøre den mer effektiv. Den nye brikken kalles NNP-I (I-en er for slutning).
De siste årene har det vært en dramatisk økning i utviklingen av ny AI-maskinvare. En rekke startups kappløper for å utvikle brikker optimalisert for AI. Dette inkluderer Graphcore , et britisk selskap som nylig samlet inn 200 millioner dollar i investering , og en rekke kinesiske selskaper som f.eks cambrican , Horisont robotikk , og Bitmain (se Kina har aldri hatt en ekte brikkeindustri. Å lage AI-brikker kan endre det).
Intel møter også konkurranse fra slike som Google og Amazon, som begge utvikler brikker for å drive sky AI-tjenester. Google avslørte først at de utviklet en brikke for sin TensorFlow dyplæringsprogramvare i 2016. Amazon kunngjorde i desember i fjor at de har utviklet sine egne AI-brikker, inkludert en dedikert til inferens.
Intel kan være sent ute til spillet, og det kan trenge hjelp fra Facebook, men selskapet har formidabel ekspertise på å produsere integrerte kretser, en nøkkelfaktor i designinnovasjoner og ytelsesforbedringer. Intels ekspertise er i å optimalisere silisium, sier Rao. Dette er noe vi gjør bedre enn noen andre.