Intel представляет новый процессор Movidius VPU под кодовым названием Keem Bay

Во вторник Intel представила процессор Movidius Vision следующего поколения (VPU) под кодовым названием Keem. Бэй, обещая, что он сможет обеспечить высочайшую производительность и энергоэффективность, в 6 раз превышающую показатели конкурентов. процессоры. На своем Саммит ИИ В Сан-Франциско производитель микросхем также продемонстрировал процессор нейронной сети Nervana для обучения (NNP-T) и Nervana NNP для вывода.

Благодаря расширению своего портфеля оборудования, специально созданного для искусственного интеллекта, а также новых предложений программного обеспечения, Intel намерена открыть новые возможности для искусственного интеллекта в облаке, центре обработки данных или на периферии. Искусственный интеллект уже приносит Intel годовой доход в 3,5 миллиарда долларов, заявил Навин Рао, вице-президент и генеральный директор группы продуктов искусственного интеллекта Intel, на мероприятии во вторник.

Точно так же, как сейчас уже стало данностью, что каждый бизнес использует Интернет, «то же самое произойдет и с ИИ», сказал Рао. Однако, по его словам, вычислительное оборудование и память достигли критической точки, что создает потребность в более специализированном оборудовании.

Интел дебютировал с Movidius VPU в 2017 году. Keem Bay, запуск которого запланирован на первую половину 2020 года, добавляет уникальные архитектурные особенности для повышения эффективности и пропускной способности, заявил во вторник Джонатан Баллон из Intel.

По словам Intel, VPU следующего поколения обеспечивает производительность обработки вывода в 10 раз выше, чем у первого поколения. Кроме того, согласно ранним тестам, Keem Bay будет предлагать более чем в 4 раза большую пропускную способность, чем процессор Nvidia TX2 SOC, при на треть меньшем энергопотреблении. Он также может предложить почти такую ​​же пропускную способность, как и Ксавьер от Nvidia SOC, в одну пятую мощности.

«На периферии, конечно, важна производительность», — сказал Баллон, вице-президент группы Интернета вещей Intel. Но «клиентов также волнуют мощность, размер и, в большей степени, задержка».

Разработанный для периферийных медиа, компьютерного зрения и приложений вывода, размер VPU составляет всего 72 мм по сравнению с 350 мм у Xavier. Баллон назвал его «рабочей лошадкой», подходящей для самых разных форм-факторов, от робототехники и киосков до полномощных карт PCIe.

Между тем, NNP Intel для обучения (NNP-T1000) и вывода (NNP-I1000) являются ее первыми специализированными ASIC для сложного глубокого обучения для клиентов облачных вычислений и центров обработки данных.

По словам Intel, NNP-T предназначен для высокоэффективного обучения реальным приложениям глубокого обучения — с масштабированием до 95 процентов с помощью Resnet-50 и BERT, измеренным на 32 картах. По словам Intel, при переходе от системы с 8 картами в корпусе к системе с 32 картами, установленной в шасси, потери в пропускной способности связи не будет.

Между тем, NNP-I предназначен для выполнения больших объемов вычислений с малой задержкой в ​​режиме, близком к реальному времени. Intel недавно сообщила о результатах MLPerf для двух предсерийных процессоров Intel Nervana NNP-I на предварительном альфа-программном обеспечении, достигнув скорости 10 567 изображений в секунду в Автономный сценарий и 10 263 изображения в секунду в сценарии сервера для классификации изображений ImageNet в ResNet-50 v1.5, когда с использованием ОННКС.

NNP-I будет поддерживаться OpenVINO, набором инструментов, предназначенным для легкого внедрения компьютерного зрения и глубокого обучения в периферийные приложения машинного зрения.

В дополнение к OpenVINO Intel во вторник также объявила о новом Intel DevCloud для периферии, что позволяет разработчикам создавать прототипы и тестировать решения искусственного интеллекта на широком спектре процессоров Intel перед покупкой оборудования. DevCloud уже используют более 2700 клиентов Intel.