Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Zapraszamy już za:

[wpdevart_countdown text_for_day="Dni" text_for_hour="Godzin" text_for_minut="Minut" text_for_second="Sekund" countdown_end_type="date" font_color="#000000" hide_on_mobile="show" redirect_url="" end_date="21-09-2020 12:00" start_time="1600339301" end_time="0,1,1" action_end_time="hide" content_position="center" top_ditance="10" bottom_distance="10" ][/wpdevart_countdown]

Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Intel wyjaśnia dlaczego wygasza program rozwoju układów Nervana na rzecz rozwiązań z pozyskanego niedawno Habana Labs.

Na łamach magazynu Forbes Intel udzielił informacji na temat swojej decyzji o zaprzestaniu rozwoju układów Nervana na rzecz wspomagających AI rozwiązań Habana. Według oświadczeń dyrektora firmy Intel, producent podjął decyzję na podstawie „zdania klientów”.

Intel zaprzestanie opracowywania produktów Nervana i wprowadzi „przyszłe ulepszenia” do architektury NNP Habana.  Dr. Naveen Rao, dyrektor generalny grupy Intel Platforms AI powiedział, że wydajność nie była czynnikiem decydującym o zmianach.

W ubiegłym tygodniu Intel ujawnił, że zmieni plan działania dotyczący akceleratorów głębokiego uczenia dla centrów danych. Zamiast dalszego rozwijania układów Nervana, firma z Santa Clara stawia na rozwiązania opracowane przez należącą do niej grupę badawczą Habana. Intel nabył izraelski startup w grudniu ubiegłego roku.

Rao potwierdził, że zarówno chipy NNP-I, jak i NNP-T zostały zoptymalizowane pod kątem odpowiednio ukierunkowanych przypadków wnioskowania i szkolenia, z raczej małym naciskiem na szeroką kompatybilność. To komplikuje rozwój oprogramowania, które może działać na obu układach.  Opracowane przez Habana układy Gaudi do uczenia maszynowego powinny mieć niższy koszt niż chipy Nervana. To z pewnością nie pozostaje bez znaczenia.

Podsumowując, podczas gdy układy Nervana miały pewne obiecujące funkcje, wydaje się, że faworyzowanie rozwiązań Habana to efekt połączenia opinii klientów, problemów z kosztami oraz celu architektury konwergentnej i modelu oprogramowania.

1 KOMENTARZ

Dodaj komentarz

Proszę wpisać swój komentarz!
Proszę podać swoje imię tutaj

POLECANE

3,272FaniLubię
10,608ObserwującyObserwuj
1,570SubskrybującySubskrybuj

NOWE WYDANIE

POLECANE

NAJNOWSZE