Chuyển đến nội dung chính

Intel công bố nền tảng Cooper Lake

 Navin Shenoy - Giám đốc điều hành trung tâm dữ liệu của Intel đã khởi động chiến dịch Data-Centric Innovation Summit của công ty dành cho chiến lược trung tâm dữ liệu của Intel, với các cập nhật về sản phẩm và công nghệ, bao gồm một kiến trúc Xeon 14nm chủ lực mới, được gọi là Cooper Lake.

Intel công bố nền tảng Cooper Lake

Dựa trên công nghệ 14nm, Cascade Lake cung cấp phần mở rộng mới về AI cho Xeon gọi là Intel Deep Learning Boost (DL Boost) phát triển trên Intel AVX 512, thêm một module vector neural network instruction (VNNI) có thể xử lý các convolutions INT8 với số lệnh ít hơn. Trong một buổi trình diễn hiệu năng sử dụng, phiên bản mô phỏng của Cascade Lake trong tương lai với DL Boost đã đạt được tốc độ trung bình khoảng 11x so với Skylake, chạy Caffe ResNet-50 - một AI workload phổ biến để phân loại hình ảnh.

Cascade Lake cũng được hỗ trợ bộ nhớ dài hạn Intel Optane DC và cung cấp các tính năng bảo mật nâng cao để giải quyết các lỗ hổng của Spectre và Meltdown.

Bộ nhớ dài hạn Intel Optane DC được công bố gần đây là một phân lớp bộ nhớ lưu trữ mới, cung cấp một kênh lưu dữ liệu dài hạn giữa DRAM và SSD. Theo Intel, nó có hiệu năng gấp tám lần cấu hình chỉ với DRAM. Các đơn vị sản xuất đầu tiên của bộ nhớ dài hạn Optane đã được chuyển tới Google và theo kế hoạch sẽ triển khai rộng rãi trong năm 2019.

Tiếp theo là Cooper Lake, ra mắt một phần mở rộng AI mới khác đó chính lag bfloat16. Là một phần của dòng sản phẩm DL Boost, nó tăng cường ngưỡng chấp nhận của AI ở phép toán chính xác thấp và chủ yếu sẽ được sử dụng cho các thuật toán đào tạo. “Chúng tôi đang tiêu chuẩn hóa mạnh mẽ trên bfloat16 và truyền nó vào tất cả các sản phẩm của chúng tôi trong Xeon và Neural Network Processor (NNP) của chúng tôi”, Shenoy nói, và vì vậy bạn có thể mong đợi chúng tôi […] thúc đẩy một sự thúc đẩy tích cực trong quá trình nửa cuối năm nay vào năm 2019 và 2020

Một báo cáo ấn tượng vừa được công bố rằng mảng chip của Intel đã đạt doanh thu 1 tỷ USD riêng cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong năm 2017. Phần lớn trong số đó đến từ mảng tính toán suy luận – inference workloads (không bao gồm mảng FGPA và IoT). Intel cho rằng tiềm năng của AI sẽ đạt 10 tỷ USD trong năm 2022.

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....
Đăng nhận xét
Đọc thêm