Nervana — первый специализированный процессор для систем искусственного интеллекта

  • Размер шрифта: Больше Меньше
  • Печатать
  • PDF

Компания Intel известна прежде всего самыми высокоскоростными процессорами. Однако их мощные вычислительные чипы неэффективны для создания систем, основывающихся на методах глубинного машинного обучения и самообучения. Такие методы используются для решения трудоёмких задач. Например, таких как компьютерное зрение, распознавание изображений и голосовых команд. Подобные задачи решаются преимущественно путем сложных вычислений, данные для которых представлены в виде матриц огромных размеров. Для них архитектура процессоров семейств Core или Xeon не очень подходит. Чтобы закрыть этот пробел, специалисты компании Intel разработали первый специализированный процессор Nervana Neural Processor (NNP). Его выпуск начнется уже в конце текущего года.

В отличие от универсальных процессоров, которые являются «сердцем» практически всех компьютеров, процессор Nervana NNP является ASIC-чипом (application-specific integrated circuit, «интегральная схема специального назначения»), ориентированным исключительно на задачи глубинного машинного обучения и самообучения. Схемы, размещенные на кристалле процессора Nervana NNP, выполняются на аппаратном уровне: реализованы функции сложения матриц, нахождения пересечений и ряд других матричных операций. Специальные алгоритмы позволяют динамически переконфигурировать память процессора так, что ее архитектура становится оптимальной для выполнения конкретной текущей операции.


Процессор Nervana NNP оснащен быстродействующими шинами данных, обеспечивающими двунаправленный обмен большими массивами информации. При помощи этих шин можно соединять большое количество процессоров Nervana в один большой «виртуальный» процессор. Этот процессор практически без потери эффективности сможет решать более сложные задачи, обеспечивая работу многоуровневых нейронных сетей.

Еще одной особенностью процессора Nervana NNP является то, что в основе его работы лежит математика с целыми числами пониженной точности Flexpoint. «Нейронные сети весьма устойчивы по отношению к шумам», — комментирует заместитель директора по искусственному интеллекту компании Intel Навин Рао(Naveen Rao):«И эти шумы иногда помогают им находить оптимальные решения». А «бонусом» использования вычислений с пониженной точностью является увеличение количества параллельно выполняемых задач, уменьшение задержек и увеличение пропускной способности шин данных.

Целью создания процессора Nervana NNP является создание универсальной, гибкой и масштабируемой архитектуры, способной справляться с любой нагрузкой при работе систем искусственного интеллекта.

Источник: Engadget

в разделе: В мире Просмотров: 603