Przyszłość AI i głębokiego uczenia ma szereg zastosowań w nauce i obliczeniach na poziomie kwantowym. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja były głównymi kierunkami rozwoju przez ostatnie dwa lata. Trzech największych producentów — AMD, NVIDIA i Intel — wprowadziło swoje zaawansowane urządzenia i oprogramowanie w kilku superkomputerach i różnych nowych aplikacjach. Teraz Intel aktualizuje oprogramowanie dla koprocesorów GNA pod system operacyjny Linux.
Koprocesor GNA od Intela został wprowadzony na rynek w procesorze Cannon Lake w 2018 roku. Został zbudowany na 10nm rdzeniu i ostatnio doczekał się wprowadzenia poleceń AVX-512. Cannon Lake został zastąpiony przez procesory Intel Ice Lake i zaprzestał produkcji linii Cannon Lake na początku 2020 roku. Koprocesory GNA znajdują się obecnie w procesorach z rodzin Gemini Lake, Elkhart Lake, Ice Lake i wyższych, a celem koprocesora jest umożliwienie przypisania zasobów procesora do wykorzystania w innych obszarach przetwarzania AI, np. podczas rozpoznawania mowy i redukcji szumów i innych.
Obecnie integracja koprocesora GNA jest w czwartym wariancie, a Intel zmienił kodowanie, aby uwzględnić Linux Direct Rendering Manager framework lub DRM. Inżynierowie DRM bardzo prosili o tę integrację, aby umieścić bibliotekę GNA w ramach AI i DRM w głównym jądrze Linuksa i jego podsystemach.
Biblioteka składa się z następujących elementów TensorFlow, Caffe, PaddlePaddle, PyTorch, mxnet, Keras i ONNX, a Intel wykorzystuje ją do optymalizacji w swoich procesorach, iGPU, GPU, VPU i FPGA. Biblioteka GNA Intela wykorzystuje również firmowy zestaw narzędzi OpenVINO, pozwalając programistom na korzystanie z zestawu do rozwoju głębokiego uczenia w celu usprawnienia rozwoju i łatwej dystrybucji na kilka platform jednocześnie z szerszą bazą wsparcia i zoptymalizowanym API. W systemie Linux wprowadzono wersję trzecią ze zaktualizowanym wsparciem dla nowszych scenariuszy rozwoju i głębokiego uczenia.
