На очередной встрече разработчиков, использующих среду Intel, корпорация объявила о запуске новой волны приборов с искусственным интеллектом (ИИ) и поддержкой обновления продуктов, предназначенных для ускорения разработки и развертывания систем ИИ, ориентированных на широкий диапазон применений – ​от облачных до краевых вычислений. В частности, были представлены процессоры нейронных сетей Intel® Nervana™ (NNP) с возможностью машинного обучения (NNP-T1000) и формулирования логических выводов (NNP-I1000). Это первые специализированные ИС Intel для комплексного глубокого обучения, обеспечивающие высокую эффективность работы в облачных вычислениях, а также в центрах обработки данных (ЦОД). Корпорация Intel также представила процессор следующего поколения Intel® Movidius™ Vision Processing Unit (VPU), предназначенный для новейших мультимедийных приложений, приложений компьютерного зрения и формирования логических выводов.

Представители Intel сообщают, что на данном этапе развития ИИ была достигнута критическая точка в вопросах вычислительного оборудования и устройств памяти. Специально разработанное оборудование, такое как процессоры нейронной сети Intel Nervana и процессоры машинного зрения Movidius, необходимо для продолжения неумолимого прогресса в сфере искусственного интеллекта. Использование более совершенных форм ИИ системного уровня поможет перейти от преобразования данных в информацию к преобразованию информации в знания.

В чем важность новых разработок корпорации? Эти продукты еще больше укрепляют портфель решений Intel для ИИ, который, как ожидается, принесет в 2019 г. доход в размере более 3,5 млрд долл. Самый широкий и комплексный в отрасли портфель продуктов Intel для ИИ помогает заказчикам разрабатывать и внедрять модели ИИ в любом масштабе – ​от масштабных облачных вычислений до миниатюрных периферийных устройств.

Новизна разработок Intel заключается в том, что теперь весь процесс производства и поставки заказчикам новых процессоров нейронной сети Intel Nervana является частью системного подхода к ИИ. Корпорация предлагает полный программный стек, разработанный с открытыми компонентами и интегрированный с системой глубокого обучения для максимально эффективного использования.

Процессоры нейронной сети Intel Nervana NNP-T обеспечивают правильный баланс между вычислениями, связью и памятью, позволяя добиться почти линейного энергосберегающего масштабирования от небольших кластеров до крупнейших суперкомпьютеров. Intel Nervana NNP-I экономичен, отличается малым энергопотреблением и идеально подходит для интенсивного мультимодального вывода в реальном масштабе времени. При этом он отличается гибким форм-фактором. Оба продукта были разработаны для нужд искусственного интеллекта таких клиентов, как Baidu и Facebook.

Представители подразделения по разработкам в сфере ИИ (AI System Co-Design) компании Facebook сообщили, что считают перспективным сотрудничество с Intel по развертыванию более быстрых и эффективных вычислений и формирования логических выводов с использованием процессора нейронной сети Intel Nervana (см. рисунок). При этом Facebook также работает над расширением поддержки собственного современного компилятора глубокого обучения – ​Glow, – ​предназначенного для процессоров нейронной сети NNP-I.

Источник: Intel

Процессор нейронной сети Intel Nervana NNP-T

Кроме того, процессоры машинного зрения Intel Movidius следующего поколения, выпуск которых запланирован на первую половину 2020 г., содержат уникальные высокоэффективные архитектурные решения, которые, как ожидается, обеспечат производительность, более чем в 10 раз превосходящую производительность средств формирования логического вывода предыдущего поколения. Также предполагается добиться шестикратного превосходства над процессорами конкурентов с точки зрения энергоэффективности. Кроме того, Intel объявила о разработке нового аппаратного инструментального средства – ​Intel® DevCloud, предназначенного для краевых вычислений. Это средство в сочетании с набором инструментов Intel® Distribution OpenVINO решает ключевую проблему разработчиков, позволяя им создавать прототипы и тестировать решения ИИ на широком спектре процессоров Intel еще до закупки оборудования.

Поскольку большая часть разработчиков мира использует для проектирования своих средств и платформ ИИ масштабируемые процессоры Xeon корпорации Intel, ее специалисты продолжают совершенствовать эту платформу в направлении ускорения глубокого обучения (Deep Learning Boost) с векторными инструкциями нейронной сети (для глубокого обучения – ​Vector Neural Network Instruction, VNNI). Подобные функции обес-печивают повышение производительности формирования выводов ИИ во всех областях использования, в частности в ЦОД и краевых вычислениях. Несмотря на то что тем самым была заложена прочная основа для развития ИИ на много лет вперед, наиболее продвинутые в плане потребности в глубоком обучении клиенты Intel требуют удвоения производительности каждые 3,5 месяца, и подобные прорывы могут быть достигнуты только благодаря комплексному портфелю решений для искусственного интеллекта, предлагаемому Intel. Корпорация Intel обладает широчайшими компетенциями в области вычислительной техники, памяти, хранилищ, межсоединений, корпусирования и программного обеспечения, что позволяет ей максимизировать эффективность, программируемость, обеспечить критически важную возможность распространить глубокое обучение на тысячи узлов – ​результатом чего должна стать революция в области знаний.

Intel Speeds AI Development, Deployment and Performance with New Class of AI Hardware from Cloud to Edge. I-Micronews, November 13, 2019: https://www.i-micronews.com/intel-speeds-ai-development-deployment-and-performance-with-new-class-of-ai-hardware-from-cloud-to-edge/