Wie Sie wissen, erfordert künstliche Intelligenz eine enorme Rechenleistung. Heutzutage werden die gebräuchlichsten Komponenten häufig als elektronische Komponenten verwendet (mit Ausnahme der leistungsstärksten Systeme wie IBM Watson). In der Regel werden Intel-Lösungen von Consumer Core bis Xeon verwendet. Sie wurden jedoch alle für leicht unterschiedliche Aufgaben erstellt, bei denen nicht mit neuronalen Netzen gearbeitet werden muss. Daher entschied sich das Management des Unternehmens, einen Prozessor zu entwickeln, der speziell für die Arbeit mit KI-Systemen geschärft wird.
Intels erster dedizierter AI-Prozessor heißt Nervana Neural Processor (NNP). Die ersten Modelle sollen noch in diesem Jahr ausgeliefert werden. Der neue Nervana-Prozessor ist ein anwendungsspezifischer ASIC-Chip (Integrated Circuit) und zielt in erster Linie auf die Ausführung von Aufgaben im Bereich des tiefen maschinellen Lernens und des Selbstlernens ab. Der Prozessor basiert auf Datenbussen, die einen bidirektionalen Austausch großer Informationsmengen ermöglichen. Somit ist es möglich, mehrere Nervana-Prozessoren praktisch ohne Effizienzverlust zu einem zu kombinieren. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Prozessor, mit mehrstufigen neuronalen Netzen zu arbeiten. Darüber hinaus sagten Intel-Beamte
„Das Hauptmerkmal des Nervana NNP-Prozessors ist, dass er auf Flexpoint-Integer-Mathematik mit niedriger Genauigkeit basiert. Der Vorteil der Verwendung ist die Steigerung der Leistung bei der Ausführung von Aufgaben, die Verringerung der Latenz und die Erhöhung der Geschwindigkeit der Datenübertragung über externe Busse. Darüber hinaus kann Nervana auf Hardwareebene Matrixaddition, Kreuzungsfindung und eine Reihe anderer Operationen durchführen. Mit speziellen Algorithmen können Sie den Arbeitsspeicher des Prozessors dynamisch ändern, sodass seine Architektur für eine bestimmte Operation optimal wird."
Trotz der großen Erfahrung von Intel auf dem Gebiet der Entwicklung von Prozessoren muss sich Intel beim Eintritt in den Markt für Chips für KI mit Giganten wie Qualcomm, IBM und NVIDIA auseinandersetzen, die seit geraumer Zeit Komponenten in diesem Bereich herstellen. Es wird also sehr interessant sein, dieses Rennen zu sehen.
Vladimir Kuznetsov
