In un settore finora dominato dalle GPU di Nvidia, Intel sta cercando di recuperare terreno. Tre anni fa ha acquisito due aziende di machine learning, Nervana Systems e Movidius Ltd, quindi ha messo uno dei fondatori di Nervana a capo dell’Artificial Intelligence Products Group, ora ha presentato tre chip progettati in maniera specifica per le operazioni di intelligenza artificiale: il Nervana NNP-T1000, il Nervana NNP-I1000 e il Movidius Myriad.
I due chip Nervana saranno venduti solo all’interno dei relativi acceleratori hardware. Il NNP-T1000 (noto come Spring Crest) è pensato per le operazioni di addestramento (T=training) delle reti neurali, ovvero quell’attività che serve a creare il modello di machine learning, mentre il NNP-I1000 (noto come Spring Hill) è stato progettato per le operazioni di inferenza (I=inference), cioè i calcoli effettuati su un modello in produzione, dove la bassa latenza è molto importante.
Per i dettagli tecnici: Intel Details Its Nervana Inference and Training AI Cards
Il Movidius Myriad è una VPU (Vision Processing Unit) per i sistemi di elaborazione video all’interno di device che per necessità tecniche hanno limitazioni di computazione e di risorse energetiche, come ad esempio i droni. Secondo Intel la VPU Myriad aumenta di 10 volte le performance di inferenza dei chip precedenti, consumando sei volte meno risorse energetiche dei chip concorrenti.
L’annuncio ufficiale di Intel: Delivering a New Intelligence with AI at Scale
Con le operazioni di deep learning che richiedono sempre più energia e potenza computazionale è importante che i produttori di hardware continuino a fare ricerca su architetture e modelli in grado di velocizzare le operazioni di calcolo specificamente per l’intelligenza artificiale, con un occhio alle risorse energetiche. Finora il mercato dei chip AI, soprattutto quelli per il training, è stato dominato da Nvidia, ben venga la maggiore concorrenza per spronare lo studio di architetture sempre più efficienti.
