Aklınıza gelebilecek her teknik yardım, Intel'in tam platform yapay zeka stratejisine sahiptir
X86 işlemcisinin çıkmasının üzerinden 42 yıl geçti ve hiçbir kafa karışıklığının olmadığı bir yıla girdi.Geliştirme sürecine dönüp baktığımızda, hangi yönlerden değişti?
Herkes performansı görebilir. Yıllar geçtikçe, X86'nın performansı iyileşmeye devam etti. Orijinal frekansı sadece 5 MHz idi. Şimdi 1000 kat artarak 5 GHz'e çıktı. Ayrıca orijinal tek çekirdekten çift çekirdekli, dört çekirdekli ve sekiz çekirdekliye genişledi. Bunun X86 olduğu söylenebilir. Birinci tür bilgi işlem gücü.
İkinci nokta, işlevdir.X86 işlemci, başlangıçta saf bir CPU idi ve genişlemeye devam etti. 20 yıldan daha uzun bir süre önce kayan nokta birimlerini ve 10 yıl önce GPU birimlerini entegre etmeye başladı. X86'nın ikinci hesaplama gücü devrimi olarak kabul edilebilir.
21. yüzyılın üçüncü on yılına girdiğimize göre, insanların bilgi işlem gücü gereksinimleri geçtiğimiz birkaç yılda farklı oldu. Yapay zeka yapay zekası yükseldi ve çeşitli yapay zeka çipleri yükselişte. Bu üreticiler her zaman CPU işlemcileri çarpıyor. X86 işlemcileri biraz yalnız.
Bu eğilim kaçınılmaz olduğundan, onu kucaklayın - X86 patronu Intel bunu son iki yılda yaptı.10nm Ice Lake işlemciden başlayarak, X86 işlemcisinin tarihindeki üçüncü hesaplamaya katkıda bulunan AI hızlandırma işlevi X86 işlemcisine eklendi. Güç artışı.
Tiger Lake işlemci: Trinity yapay zekayı, 6 kat yapay zeka performansını hızlandırıyor
Intel, X86 CPU işlemci AI hızlandırma işlevini veren ilk şirkettir. Geçen yıl, Ice Lake işlemci ilk kez DL Boost komut seti aracılığıyla uygulanan AI hızlandırmayı entegre etti.
Sözde DL Boost, Deep Learning Boost (derin öğrenme hızlandırma) anlamına gelir. Derin öğrenme şu anda en sıcak AI teknolojilerinden biridir, ancak CPU ve GPU'nun geleneksel hesaplama talimatlarından farklıdır. Geleneksel yöntemlere göre verimsiz çalışır. DLBoost, özellikle AI hesaplamalarını hızlandırmak için kullanılan bir talimattır, bu nedenle hesaplama verimliliği çok yüksektir ve hız çok daha hızlıdır.
DLBoost komut seti temel olarak AVX512VNNI ve Bfloat 16'yı içerir. Windows ML, Intel OpenVINO, Apple CoreML ve diğer çerçeveleri tam olarak destekler, mevcut genel AI platformuyla uyumludur ve geliştiricilerin onuncu nesil Core'da çeşitli AI uygulamalarını teşvik etmeleri için uygundur.
Önceki testlere göre Ice Lake DL Boost'u destekledikten sonra INT8 çalışması ile ilgili AIXPRT testinde Ice Lake işlemcinin performansı önceki nesil işlemciye göre 2 kat ile 2,5 katına çıkabiliyor.
Ice Lake denemesinden sonra Intel, ikinci nesil 10nm işlemci Tiger Lake'de yapay zeka performansını daha da artırdı.Orijinal DL Boost ve düşük güç hızlandırıcılara ek olarak Tiger Lake üzerindeki Xe grafik mimarisi GPU'su daha da iyileştirildi GPU'nun AI hızlandırma performansını iyileştirin ve Ice Lake'deki CPU + GPU + GNA'nın AI hızlandırma performansını yeni bir seviyeye yükseltin.
Tiger Lake işlemcide, Xe grafik mimarisini temel alan yerleşik grafik kartı, öne çıkan özelliklerinden biridir.Bu grafik mimarisi, Intel'in 22 yıl sonra yüksek performanslı GPU pazarına geri dönmesinin temelidir. Xe grafik mimarisi aynı anda dizüstü bilgisayarları ve masaüstü bilgisayarları kapsayabilir. Bilgisayarlar, iş istasyonları, HPC süper bilgisayarlar ve diğer düşük güçten yüksek performanslı grafik hesaplama platformlarına.
Yüksek performanslı bilgi işlemin yanı sıra, AI hızlandırma, Intelin Xe mimarisinin diğer GPU'lardan farklı olduğu yerdir. Intelin Aurora exascale süper bilgisayarı tarafından kullanılan GPU, Tiger'a benzer kod adı Ponte Vecchio olan Xe mimarisidir. Lake'teki Xe GPU yalnızca boyut olarak farklıdır.
Peki ya gerçek performans? Daha güçlü Tiger Lake'i bir kenara bırakın, yalnızca mevcut Ice Lake işlemcisine ihtiyaç vardır ve AI hızlandırma performansı, rakip ürünlerin performansının 6 katına kadar birkaç katına ulaşmıştır.
Sadece teorik performans baskın olmakla kalmaz, aynı zamanda AI hızlandırma PC'de görüntü, ses, video ve ses gibi çeşitli alanları içeren çok sayıda uygulamaya sahiptir.Çoğu durumda insanlar bunu hissetmeyebilir.
CES sitesinde Intel, Adobe geliştiricilerini Photoshop yazılımının AI hızlandırmasını göstermek için sahneye davet etti.Yukarıdaki orijinal görüntü, daha düşük çözünürlüklü ve daha fazla parazitli bir fotoğraftır ve AI hızlandırma ile birkaç saniye içinde değiştirilebilir. Net ayrıntılar ve keskin efektlerle büyük, yüksek çözünürlüklü, yüksek kaliteli resimler oluşturun.
AI hızlandırmaya dayalı Photoshop yazılımı ayrıca görüntüleri otomatik olarak kesebilir, endişeden ve çabadan tasarruf ederek tasarımcılar işlerini kaybederler.
Resimlere ek olarak, AI teknolojisi video işlemede de kullanılabilir.PH yazılımı, yatay ve dikey ekranları otomatik olarak işlemek için zaten AI'ya güvenebilir, bu da tasarımcıların verimliliğini artırabilir ve iş yükünü basitleştirebilir.
Tüketici CPU'su eksik halkayı tamamlıyor, Intel'in tam platform AI yelken açıyor
Yapay zeka yapay zekası ihtimaline gelince, şu anda bunun gelecekte insan bilimini ve teknoloji ağacını değiştireceğinden kimse şüphe duymuyor. Aradaki fark, çoğu şirketin yapay zeka hızlandırmayı çalıştırmak için özel yapay zeka çipleri kullanması ve CPU'lar gibi genel amaçlı işlemcilerin hızlandırma için uygun olduğunu düşünmemesidir. AI, ancak Intel biraz farklı yapıyor. 10nm işlemcilerin her iki nesli de, tüketici CPU'larında AI hızlandırma eksikliğini tamamlayan AI bilgi işlem gücünü sürekli olarak güçlendirdi.
Geçen yılın Aralık ayının ortalarında Intel, 2016 yılında David Dahan ve Ran Halutz tarafından kurulan ve merkezi İsrail'de bulunan İsrail'in yeni şirketi Habana'yı satın almak için 2 milyar dolar harcadığını duyurdu. AI yongalarının işleme performansını iyileştirmeyi ve maliyetlerini düşürmeyi taahhüt ediyor. Ve güç tüketimi, AI çipi esas olarak derin sinir ağı eğitiminin özel ihtiyaçları içindir ve bulut AI eğitimi için daha uygundur.
Habana'yı aldıktan sonra Intel, yapay zeka muhakemesi ve yapay zeka eğitimi için özel bir yonga olan bir yapay zeka hızlandırma yongası aldı. Intel'in daha önce sahip olduğu yapay zeka ile ilgili yongalarla bağlantı kurarsanız, herkes Intel'in tüm platform yongalarında yapay zeka stratejisini geliştirdiğini görebilir.
CPU işlemciler arasında, yeni nesil Core ve Xeon işlemciler, DL Boost tabanlı AI hızlandırma talimatlarını desteklemeye başladı.FPGA'lar Agilex serisi AI çiplerini, sinir ağı çipleri Moviduis ve Nervana serilerini ve GPU hızlandırmalı AI çipleri Xe grafik mimarisine sahip. Intel'in, hangi AI çipinin kendi tam çözüm setine sahip olduğuna bakılmaksızın, her türlü AI çipini topladığı söylenebilir.
Bu geniş alanlı ağ düzeni, Intel'in gelecekteki AI pazar rekabetine daha güçlü bir güven duymasını sağlar ve sinerjik etkiler uygulamak daha kolaydır. CPU, yüksek performanslı veya düşük güçlü AI çözümleriyle esnek bir şekilde başa çıkmak için GPU ve FPGA yongaları ile eşleştirilebilir. Çözümler, PC'lerden iş istasyonlarına, veri merkezlerine, süper hesaplamadan, yerelden buluta, eğitimden çıkarıma, sektörün ne tür yapay zeka çözümlerine ihtiyacı var, Intel tarafında hepsi var.
Intel'in yapay zeka yöntemi: Tüm yapay zeka çipleri temel oluşturur OneAPI yolu açar
Intel'in sahip olduğu çeşitli AI yongaları arasında kendi geliştirdiği CPU ve GPU'ya ek olarak FPGA, Moviduis, Nervana ve Habana da satın alındı, ancak önemli değil. Intel gezegendeki en gelişmiş işlem teknolojisine sahip. Bu yongalar yükseltildi İyileştirmeden kısa bir süre sonra, üretmek için kendi gelişmiş teknolojisini kullanacak .. FPGA, Moviduis, Nervana ve diğer çipler bunu çoktan yaptı ve Intel'in kendi 14nm, 10nm ve gelecekteki 7nm proses üretimini kullanacak.
Yapay zeka yongasını çözdükten sonra, Intel hala OneAPI yazılım stratejisini zorluyor. Basitçe ifade etmek gerekirse, bir dizi geliştirme aracı aracılığıyla farklı platformların ve farklı yongaların yazılım geliştirmesini karşılamaktır. Bu, Intelin "önce yazılım" stratejisinin önemli bir tezahürüdür. Intel bu stratejiye inanıyor. Giderek daha entegre, heterojen ve çok mimarili bir programlama çağını tanımlayacak ve yönetecek.
Intel'in donanım ve yazılım stratejisinin ilerlemesiyle, AI'nın gelecekte çeşitli yongaların bilgi işlem gücünün anahtarı olacağına şüphe yok. Çekirdek işlemciler söz konusu olduğunda, AI aynı zamanda CPU'ların ve GPU'ların standart bilgi işlem gücü haline geldi ve performans büyüme potansiyeli geleneksel hesaplamadan daha büyük.Önümüzdeki birkaç yıl içinde, birkaç kez performans iyileştirmeleri norm olacak.
