Yeni işlemciler AI iş yüklerini veri merkezi ortamlarında ele alacak
Intel yonga üreticisi yapay zeka’dan yararlanmak için ilk olacak büyük bilgi işlem merkezleri için tasarlanmış iki yeni CPU duyurdu.
İki çip, şirketin Nervana Sinir Ağı İşlemcisi NPP hattından sunduğu ilk teklifler ve AI sistemlerini eğitmek için kullanılacak , diğeri ise çıkarımı ele alıyor.
Spring Crest kodlu Nervana NNP-T, eğitim için kullanılacak ve sinir ağlarını güçlendirmek için özel olarak tasarlanmış 24 Tensör işleme kümesiyle birlikte geliyor. Intel’in yeni bir çip üzerindeki sistemi SoC, AI sistemini özel donanım konusunda eğitmek için ihtiyaç duyacakları her şeyi sağlar.
Spring Hill kodlu Nervana NNP-I, kullanıcıların eğitimli AI sistemlerini dağıtmalarına yardımcı olmak için Ice Lake çekirdekleriyle birlikte 10 nm (nanometre) işlem teknolojisini kullanan çıkarım SoC’dur .
AI iş yükleri
Intel’in yeni AI odaklı SoC’ları, veri merkezi ortamlarındaki AI iş yüklerini işlemek üzere tasarlanmıştır, böylece kullanıcılar artık AI ve makine öğrenim işlerini yürütmek için Xeon CPU’larını kullanmak zorunda kalmazlar. Xeon çipleri, neredeyse hiç etkili veya verimli olmasa da, bu tür iş yüklerini idare edebiliyor.
Nervana NNP-T ve NNP-I Google’ın Tensor Porcessing Unit, Nvidia’nın NVDLA tabanlı teknolojisi ve Amazon’un AWS Inferentia yongaları ile rekabet edebilecek şekilde tasarlandı.
Intel’in Yapay Zeka Ürünleri Grubu genel başkan yardımcısı ve genel müdürü Naveen Rao, şirketin yeni işlemcilerinin AI’nın her yerde olduğu bir geleceği kolaylaştırmaya nasıl yardımcı olacağını açıkladı:
Gelecekte her yerde AI’ durumuna ulaşmak için, üretilen verilerin ezilmesini ele almamız ve işletmelerin verilerini verimli bir şekilde kullanmaları, toplandıkları yerlerde işlenmeleri ve daha akıllı hale getirmeleri için yetkilendirilmelerini sağlamamız gerekir.
Veri merkezleri ve bulutun karmaşık AI uygulamaları için performans ve ölçeklenebilir genel amaçlı bilgi işlem ve özel ivmeye erişimi olması gerekir. Gelecekteki her yerde AI’nın vizyonunda, donanımdan yazılıma ve uygulamalara kadar bütünsel bir yaklaşım gerekiyor.
