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英特爾推出深度學(xué)習(xí)處理器

責(zé)任編輯:editor007

作者:智雯

2017-07-10 20:49:05

摘自:人民郵電報(bào)

Knights Mill處理器不僅僅是為了加速深度學(xué)習(xí)負(fù)載,而且是在現(xiàn)有的基于英特爾技術(shù)的環(huán)境中獲得新的處理功能。這個(gè)面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算和執(zhí)行圖讓開(kāi)發(fā)者能夠在多個(gè)硬件對(duì)象上自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化,從而讓用戶(hù)能夠在不同的英特爾平臺(tái)上共享其軟件投資。

近期舉辦的國(guó)際超級(jí)計(jì)算大會(huì)上,英特爾展示了一套為人工智能技術(shù)的各個(gè)層面提供幫助的產(chǎn)品組合,其中包括即將推出的英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器以及英特爾現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA),還有即將推出的代號(hào)為Knights Mill的英特爾至強(qiáng)融核處理器,將深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升到了一個(gè)新高度。

這個(gè)英特爾至強(qiáng)融核系列的新成員專(zhuān)門(mén)針對(duì)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)行了優(yōu)化,預(yù)計(jì)在2017年第四季度投產(chǎn)。該處理器旨在滿(mǎn)足數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師以及所有致力于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的用戶(hù)獨(dú)特需求。Knights Mill尤其能夠通過(guò)充分利用低精度計(jì)算優(yōu)勢(shì)而大大縮短訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的時(shí)間。

Knights Mill處理器不僅僅是為了加速深度學(xué)習(xí)負(fù)載,而且是在現(xiàn)有的基于英特爾技術(shù)的環(huán)境中獲得新的處理功能。英特爾至強(qiáng)融核處理器平臺(tái)二進(jìn)制兼容英特爾至強(qiáng)處理器。幾乎所有運(yùn)行在英特爾至強(qiáng)處理器上的負(fù)載都能運(yùn)行在英特爾至強(qiáng)融核處理器上,這就讓用戶(hù)可以輕松地在英特爾平臺(tái)上共享軟件投資。

和之前代號(hào)為Knights Landing的英特爾至強(qiáng)融核處理器相比,Knights Mill使用不同的指令集來(lái)改進(jìn)低精度性能,但犧牲了對(duì)許多傳統(tǒng)高性能計(jì)算負(fù)載非常重要的雙精度性能。這意味著Knights Mill適用于處理深度學(xué)習(xí)負(fù)載,而Knights Landing則更適合高性能計(jì)算負(fù)載以及其他要求高精度的運(yùn)算。

英特爾正在統(tǒng)一深度學(xué)習(xí)實(shí)踐者在整個(gè)硬件平臺(tái)上使用深度學(xué)習(xí)框架的前進(jìn)道路。這些都是受益于英特爾Nervana Graph把先進(jìn)的功能帶到深度學(xué)習(xí)框架。這個(gè)面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算和執(zhí)行圖讓開(kāi)發(fā)者能夠在多個(gè)硬件對(duì)象上自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化,從而讓用戶(hù)能夠在不同的英特爾平臺(tái)上共享其軟件投資。

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