Intel koupil 48členný startup vyvíjející vlastní čip pro umělou inteligenci za více než 400 milionů dolarů

  • Nervana Systems vyvíjí vlastní framework, čip i cloudové řešení
  • Startup založil a řídí zkušený veterán z Qualcommu
  • Intel chce tímto krokem nejspíše pojistit vlastní budoucnost v datacentrech

O tom, že začíná taková menší válka v oblasti umělé inteligence, jsme vás už několikrát informovali. Vznikají nové platformy, ale také hardwarová řešení, která umožňují rychlejší a efektivnější učení a běh neuronových sítí. Technologičtí velikáni kupují menší startupy a tentokrát se jedná o samotný Intel.

Vlastní framework, pokročilý čip i cloud

Intel oznámil, že koupil poměrně malý startup Nervana Systems, který existuje pouhé dva roky a zahrnuje pouze 48 lidí. Tyto parametry ale nejsou zas tak tak důležité. Společnost totiž založil a řídí zkušený expert Naveen Rao, který dříve pracoval v Qualcommu spolu s dalšími technickými specialisty a vědci z oboru strojového učení. V průběhu zmíněných dvou let získali od investorů přibližně 28 milionů dolarů.

Klepněte pro větší obrázek
Akvizicí získá Intel velmi zkušený a nadějný 48členný tým, za který Intel dle odhadů zaplatil 408 milionů dolarů (Zdroj: Intel)

Společnost vyvíjí vlastní open source framework Neon, který je dle tvrzení výkonnější než konkurence v podobě Google TensorFlow, Caffe, Torch nebo Theano a pochopitelně podporuje akceleraci přes grafické karty. Důvodem vyšší rychlosti mají být optimalizace na úrovni assembleru a použití algoritmu Winograd.

Startup se ale pustil i do vývoje vlastního hardwarového čipu (ASIC) s označením Nervana Engine, který je určený přímo pro hluboké neuronové sítě a ve spojení s frameworkem Neon prý poskytuje až desetkrát vyšší výkon než grafický čip na bázi architektury Maxwell od Nvidie (minulá generace GeForce Titan X).

Klepněte pro větší obrázek
Nervana Engine je ASIC čip s 32 GB rychlé HBM paměti (Zdroj: Nervana Systems)

Spojení softwaru a hardwaru bylo přípravou pro Nervana Cloud, který v současnosti běží na grafikách od Nvidie, ale na příští rok je plánována implementace čipů Nervana Engine. U současného prototypu se počítalo s 28nm výrobní technologií u TSMC, výkonem v oblasti 55 teraops/s a využitím rychlých HBM pamětí s kapacitou 32 GB přímo na čipu, které poskytují propustnost 8 Tb/s.

Pro srovnání - v případě používaných GeForce Titan X od Nvidie (Maxwell, 28 nm) jde přitom jen o přibližně 20 teraops/s. Dle šéfa Nervana Systems bude finální čip asi pětkrát až šestkrát výkonnější pro využití v oblasti hlubokých neuronových sítí než aktuálně uvedená GeForce Titan X s architekturou Pascal (16 nm).

To je také hlavní rozdíl oproti grafickým čipů, které jsou mnohem obecnější a podporují práci s pohyblivou řádovou čárkou. Vzhledem k tomu, že Nvidia sama potvrdila, že umělá inteligence bude do budoucna všude kolem nás, je to pro Nvidii problém a tuší to také Intel.

Pojistka hlavně pro budoucnost Intelu

Intel se snaží udržet silnou pozici v datacentrech, protože přesně tam se tyto specializované čipy pro umělou inteligenci budou dodávat v neuvěřitelně obrovském množství. Intel sice vyvíjí vlastní univerzální výpočetní kartu Xeon Phi, ale jde spíše o podobný obecnější segment, na jaký cílí Nvidia s grafickými kartami.

Na budoucnost efektivní umělé inteligence v cloudu, která bude dostupná nejen pro interní použití jednotlivých firem a jejich služeb, ale i pro ostatní za nějaký poplatek, se připravuje i Google, který vytvořil nejen open source framework TensorFlow, ale také hardwarový procesor TPU (Tensor Processing Unit). Google u něho rovněž prezentoval, že je z pohledu výkonu a spotřeby více než desetkrát efektivnější, než cokoli aktuálního na trhu.

Akvizice Intelem dává jasný smysl a neoficiální cena 408 milionů dolarů je za tak malý tým určitě náznakem, že kvalita lidí a vyvíjených technologií je na velmi vysoké úrovni.

Intel může v tomto směru značně urychlit vývoj a poskytnout modernější výrobní technologii, která umožní nabídnout bezkonkurenční řešení. Díky tomu by si mohl i nadále udržet vysoký tržní podíl v datacentrech a pokud se mu to podaří, tak i teoreticky zvýšit na úkor Nvidie a dalších budoucích hráčů.

Je ale otázkou, jak se situace vyvine – společnosti jako Google mohou využívat výhodné spojení softwaru a hardwaru pro tvorbu zajímavějších cloudových řešení, přičemž dřívější náskok výrobní technologie Intelu už TSMC dohnalo. Oba už mají k dispozici 14nm, respektive 16nm technologii a zatím není jasné, jak rychle přijdou další fáze v podobě 10nm či ještě menší technologie.

Témata článku: Hardware, Technologie, Byznys, Cloud, Open source, Umělá inteligence, Intel, Nvidia, Startupy, Strojové učení, Akvizice, Procesory, Čipy, Neuronová síť, Datacentra

4 komentářů

Nejnovější komentáře

  • kert 12. 8. 2016 12:50:31
    Tak tohle: "teraops/s" to jsem ještě neviděl :-D Aspoň je vidět kde vzal...
  • dolph1888 10. 8. 2016 16:02:52
    Kdyby tak Intel věnoval více úsilí do posílení současných čipů CPU....
Určitě si přečtěte