Intel AI bu ağ
Intel yapay zekası 2019'da ne kadar para kazandı?
Metin Yayajun
Şekil Intel
3,5 milyar ABD doları ne anlama geliyor?
RMB'de yaklaşık 250 tona eşittir; AMD'nin 2018 yıllık gelirinin yarısından fazlasına eşittir; yapay zeka şirketlerinin geliri bir yana, sıradan yapay zeka tek boynuzlu atların değerlemesini bile geride bırakıyor.Ünlü AI şirketi DeepMind de geçen yıl 500 milyon kaybetti. Dolar.
Ve 3,5 milyar ABD doları, Intel'in 2019'da AI alanındaki tahmini geliridir.
Bir rakip bir çip bıraktığında, CPU'da bir girişimde bulunulur Patron Kardeş bir kas dalgası gösterdi ve kısaca kamuoyunu patlattı. Aniden işlerin o kadar basit olmadığını, yapay zekanın sürprizlerini ve dünyanın aniden değiştiğini fark etti. Intel bile 2019 boyunca zaman zaman veri merkezinin dönüşümünden bahsedecek. Bu ne tür bir dönüş?
Intel'in 2019'daki yeni AI ürünlerine genel bakış
Bu yılın Ocak ayında Intel, Nervana Sinir Ağı Çıkarım İşlemcisinin (NNP-I) piyasaya sürüldüğünü duyurdu. O zamanlar Çin toprağı hala Bahar Şenliği'ni bekleme atmosferindeydi. 2018'de büyüklerle bir yapay zeka "mürekkebi" midesi sohbet etmeye hazırdı.Ne de olsa her şey yüz milyonlarca değerleme ve projeye değer ve gözlerde hafif bir gurur var.
Resmi tanıtıma göre, NNP-I yeni inşa edilmiştir, yüksek enerji verimliliğine ve düşük maliyete sahiptir ve form faktörü esnektir, bu da pratik bir ölçekte yüksek yoğunluklu çok modlu muhakeme çalıştırmak için çok uygundur. "Mevcut veri merkezi altyapısında büyük ölçekli sorunsuz bulut yerel çıkarım yapabilme Yukarıda Tak ve oyna. Intel'in yapay zeka bölümünün başkan yardımcısı ve yapay zeka platformu ve pazar araştırması genel müdürü Julie Choi, birkaç gün önce düzenlenen "2019 Intel Uygulama Yapay Zeka Medya Paylaşımı Oturumu" ndaki rolünü özetledi.
Facebook, kalp atışından daha fazlasını yaptı ve gelişmiş derin öğrenme derleyicisi Glow için desteğini NNP-I'e genişletti.
Mart ayında Intel, bir kuantum kriyojenik detektör olan Cryogenic Wafer Prober'ı başlatmak için Bluefors ve Afore ile işbirliği yaptı. Kuantum hesaplama çözümleriyle ilgili araştırmaları hızlandırmak için tasarlandı. Intel, kuantum çipleri hakkında daha fazla veri toplamak için kuantum test araçlarının kullanılması gerektiğini keşfetti.
Bu kuantum projesinin lansmanı, "Kuantum Dalgalarının Hızlı Okuması" nın popüler zaman noktasından 7 ay önceydi. Bununla birlikte, "kuantum dalgalanma hızı okuma" organizasyonunun buraya gerçekte ne kadar para dokunduğunu hesaplamak imkansızdır, bu nedenle Intel'in kuantum teknolojisi ile pozitif bir para ölçümü yapmak imkansızdır.
Bir medya röportajında Intel Çin Araştırma Enstitüsü Dekanı Dr. Song Jiqiang Quantum'dan bahsetti: "Kuantum hesaplama dahil, bulut bilişimde zaten var olan yüksek performanslı bilgi işlem işlemcisi olan akademi ve endüstri tarafından hala sunucularda kullanılıyor. , Daha yüksek bilgi işlem gücüne sahip bir işlemci olacak. Ve Intelin Çin Stratejik İşbirliği ve İnovasyon İşleri Departmanının genel müdürü Li Desheng, kuantum'a aya inen uzay aracı diyor. Uzay aracı, uçaklar, yüksek hızlı raylar ve bisikletlerle bile hala gereklidir. Burada. Uçak yüksek hızlı demiryolu bisikleti, Intel'in CPU ürünlerine benzer. Tabii ki, kuantum çip ile ne tür bir bisiklete ihtiyaç olduğunu söylemek istiyorum.
Dr. Song Jiqiang, Intel Çin Araştırma Enstitüsü Dekanı
Nisan ayında Intel, yapay zeka derin öğrenme çıkarımını hızlandırmak için Intel'in derin öğrenme hızlandırma (DL Boost) teknolojisini entegre eden ikinci nesil Xeon Ölçeklenebilir işlemciyi piyasaya sürdü. Ağustos ayında, yeni nesil Xeon Ölçeklenebilir işlemci serisinin (kod adı Cooper Lake) soket başına 56 işlemci çekirdeği sağlayacağı ve standart bir soket CPU'sunda yerleşik yapay zeka eğitimi hızlandırması sağlayacağı açıklandı. Bunların arasında, Intel DL Boost'a bfloat16 desteği ekleyen Cooper Lake, yerleşik yüksek performanslı yapay zeka eğitimi hızlandırma sağlayan ilk x86 işlemci olacak. Cooper Lake, 2020'nin ilk yarısında listelenecek.
Julie Choi, Intel yazılımıyla daha iyi çalıştığını söyledi. Photoshop'a bir örnek, resimleri düzenlemek, Xeon CPU eklemek birkaç saat sürebilir, "Herhangi bir PC, yapay zeka yeteneklerine ve tek tıklamayla düzenlemeye sahip bir PC'ye dönüştürülebilir."
Temmuz ayında Intel, küresel ekosistem ortaklarını nöral sezgisel algoritma araştırmasının bir sonraki sınırını geliştirmeye devam etmeleri için desteklemek üzere kod adı "Pohoiki Beach" olan 8 milyon nöron nöromorfik sistemi başlattı. Verilere göre bu sistem 64 Loihi araştırma çipi içeriyor.
Dr. Song Jiqiang şöyle açıkladı: Loihi nöromorfik bir hesaplama çipidir. Orijinal genel amaçlı hesaplamadan ve bugünkü derin öğrenmeden ve beyinden ilham alan hesaplamadan farklıdır. İnsan beyninin nispeten düşük güç tüketimini tam olarak kullanır. Bu şekilde, analog nöronun bilgi işlem donanımını, darbeyle etkinleştirilen asenkron bir devre oluşturmak için daha canlı bir şekilde birbirine bağlar. Yalnızca kullanılan kısım güç tüketir ve kullanılmayan kısım dinlenir. Ve Loihi yongası Intel tarafından 2017 yılında önerildi. .
Kasım ayında Intel, eğitim (NNP-T1000) ve çıkarım (NNP-I1000) için Nervana Sinir Ağı İşlemcisini (NNP) tanıttı.
Julie Choi, Intel Nervana sinir ağı eğitim işlemcisi NNP-T'yi gösteriyor
Burada NNP-T ve yukarıda bahsedilen NNP-I ikiz kardeşler gibidir.Julie Choi, NNP-T'nin derin öğrenme eğitimi için geliştirildiğini ve hesaplama, iletişim ve hafıza arasında bir denge sağladığını söyledi. Nihai hedef sağlamaktır. Eğitim dağıtılabilir. Buna ek olarak, Baidu AI sistem mimarı Ding Ruiquan, giderek karmaşıklaşan model eğitiminin verimliliğini artırmak için PaddlePaddle'ı (uçan kürek) optimize etmek için Intel NNP-T ve Baidu X-Man'deki iki taraf arasındaki işbirliğini paylaştı.
12 Kasım'da ABD'de düzenlenen Intel AI Zirvesi 2019'da Intel, uç medya, bilgisayar görüşü ve muhakeme uygulamaları için kullanılabilen Keem Bay kod adlı yeni nesil Movidius VPU'yu piyasaya sürdü. Önümüzdeki yılın ilk yarısında listelenmesi planlanıyor. Performans açısından, Keem Bay'in çıkarım performansı, önceki nesil VPU'ya kıyasla 10 kattan fazla arttı. Sezgisel karşılaştırma verileriyle Keem Bay, NVIDIA TX2'den 4 kat ve Ascend 310'dan% 25 daha hızlıdır. Güç tüketimi açısından, Keem Bay tarafından sağlanan watt başına çıkarım performansı, Nvidia'nın TX2'sinin 6 katıdır. Intel ayrıca yeni Intel DevCloud'u yayınladı Edge, geliştiricilerin temel acı noktalarını çözmek için tasarlanmıştır.
Julie Choi, kod adı Keem Bay olan yeni nesil Movidius VPU'yu sergiliyor
O ay Intel ayrıca, yüksek performanslı bilgi işlem ve yapay zeka hızlandırma için özel olarak optimize edilmiş, Xe mimarisine dayalı genel amaçlı bir GPU duyurdu ve geliştirme kodu "Ponte Vecchio". Yüksek performanslı bilgi işlem modelleme, simülasyon iş yükü ve yapay zeka eğitimi için tasarlanmıştır.
Intel, bir ay içinde, yüksek performanslı bilgi işlem ve yapay zeka teknolojisinin entegrasyonu çağında çok mimarili bilgi işlem potansiyelini ortaya çıkarmak için yeni bir yazılım sektörü planı olan oneAPI'yi yayınladı ve bir tek API beta ürünü yayınladı. Basitçe söylemek gerekirse, Intelin oneAPI endüstri planı, CPUlar, GPUlar, FPGAlar ve diğer hızlandırıcılar dahil olmak üzere çeşitli heterojen bilgi işlemlerde heterojen bilgi işlem için birleşik ve basitleştirilmiş bir uygulama geliştirme programlama modeli sağlar.
Şu anda, kendime güveniyorum, "Intel'de, yapay zekanın tüm deneyimlerin bir parçası olmaya devam ederken, yapay zeka yetenekleri geliştirdiğimizi ve onu tüm Intel ürünlerimizin içine yerleştirdiğimizi gördük. Donanım ve yazılımlarımızın çoğu Ürünler, CPU'dan GPU'ya, FPGA'ya, özelleştirilmiş ASIC'e, yapay zekayı her şeye entegre eden yerleşik AI özelliklerine sahiptir. "
Julie Choi, Intel'in ürün serilerini tek bir cümleyle bir araya getirdi: Bu ürünler için sözcülerin değeri çok değerli. Ancak AI karşılaşmasında ürünler temel taştır, ancak hepsi değil.
Ekoloji ve yetenek
Intel'in ekoloji konusunda ne var?
"15.000 yazılım mühendisi optimizasyon ve güçlendirme çalışmaları yapıyor; 20 milyondan fazla X86 mimari geliştiricisi ve yıllarca süren donanım teknolojisi birikimi." Intelin Asya Yapay Zeka Satış Teknolojisi Direktörü Yi Hongwei'nin yazarı Intel'in avantajları, ekolojisi ve yeteneklerinin kısa bir özeti birbirini tamamlıyor.
Yi Hongwei, Yapay Zeka Satış Teknolojisi Direktörü, Intel Asya
Li Desheng, yapay zeka ekolojik yapının sistematik bir proje olduğunu söyledi ve Intel tarafından yapılan işi üç açıdan yorumladı: "Birincisi yetenek. Şimdi 5 milyon yeteneklik bir boşluk görüyoruz ve giderek daha fazla olacak. Yapay zeka ve geleneksel endüstriler Bileşik yeteneklerin eğitim döngüsü daha uzun olacak, bu nedenle Intel, öğrencileri veya geleneksel endüstrileri eğitmek için bir eğitim platformu oluşturacak.
Li Desheng, Intel Çin Stratejik İşbirliği ve İnovasyon İşleri Departmanı Genel Müdürü
İkincisi, yenilikçiliğin genişliğidir. Yapay zeka her yerdedir ve sektöre entegre edilmesi gerekir. Daha yenilikçi projeler bulmak için ekolojiyi kullanmamız gerekiyor. Intelin bu yıl öne çıkan ilk 100 yapay zeka inovasyon projesi yüzeydeki 100 proje olsa da, aslında binlerce projeye öncülük edebilirler.
Üçüncüsü derinlik.Örneğin, yalnızca tıp endüstrisinde yapay zekanın pek çok yönü olacak ve nihai hedefe ancak derinlemesine ulaşılabilecektir. "
Ancak, endüstriyel yetenekler ile araştırma yetenekleri arasında bazı farklılıklar var. Song Jiqiang şunları söyledi: "Intel Araştırma Enstitüsü birçok endüstriyel araştırmacıyı görevlendirdi ve yaptıklarının üç ila beş yıl içinde ürün alanına uygulanabileceğini umuyor. Araştırma yeteneklerinin orijinal çerçeveyi aşması ve geçmesi gerekiyor. Zaman, bilgiyi yeni teknolojiye dönüştürür. "
İşletmeler için bilimsel araştırma yetenekleri lüks ürünler gibidir. Kısa vadede doğrudan gerçek para getiremeyiz, ancak gelecek planları yaparken daha azını yapmamalıyız. Endüstriyel yetenekler doğrudan gelir getirebilir ve bilimsel araştırma yetenekleri sağlamaya devam edebilir. Song Jiqiang, Intel'in endüstriyel yeteneklere daha fazla ihtiyaç duyduğunu, ticari değer üretememesi durumunda yeni teknolojinin kullanım dışı kalacağını ve pozitif bir döngü oluşturulamayacağını söyledi.
O zaman yapay zekanın pozitif döngüsü, tüm endüstri zincirinin koordinasyonunu gerektirir. Yetenek eğitiminden teknoloji inişine kadar, uygulamalar açık işbirliği gerektirir. Intelin neden ekolojik sinerjiye ve ortaklarla yakın işbirliğine bu kadar önem verdiğini anlamak zor değil. Bunun arkasında "3,5 milyar ABD dolarını" aşmanın varlığı yatıyor Li Desheng'in dediği gibi: "Sektördeki ekolojik ortakların Intel ile işbirliği yoluyla elde ettikleri gelir, 35 milyar ABD doları ve 350 milyar ABD doları olan 10 veya hatta 100 ile çarpılacak. , Bu pazarın büyük potansiyelini görebiliyoruz. "
SON
