A Intel revelou o que chama de processador de rede neural Nervana (NNP); o primeiro chip comercialmente disponível da empresa, projetado desde o início para aplicações de aprendizagem profunda. A revelação também trouxe uma surpresa: a Intel tem trabalhado com o Facebook para fabricar seu hardware dedicado à IA.
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A linha Nervana NNP, formalmente conhecida como “Lake Crest”, é a resposta da Intel ao crescente uso de máquinas técnicas de aprendizagem e uma refutação contra o aumento de interesse no silício da Nvidia para cargas de trabalho de IA (que tem visto a receita dessa empresa disparou no ano passado).
Com um chipset dedicado ao aprendizado profundo, a Intel espera poder conquistar o mercado de data centers de IA da mesma forma que conquistou as pilhas de data centers mais tradicionais.
A beira, por exemplo, aponta que a Intel detém uma participação de mercado de 96% em data centers. Se o aprendizado de máquina é o futuro, a Intel quer uma fatia desse bolo autoevolutivo.Não tem certeza da diferença entre aprendizado de máquina e IA? Temos uma cartilha útil aqui.
Digite o Nervana NNP, que aproveita a aquisição da empresa em agosto de 2016 da empresa de aprendizagem profunda Nervana Sistemas. No ano passado, a empresa pagou mais de US$ 400 milhões (£ 303 milhões) pela startup de aprendizagem profunda de 48 pessoas, e foi amplamente previsto que a Intel daria um impulso na aprendizagem profunda para data centers.
Mais surpreendente, porém, foi a revelação de que o Facebook teve um papel central na criação do Nevana NNP. “Estamos entusiasmados por ter o Facebook em estreita colaboração, compartilhando seus conhecimentos técnicos à medida que trazemos esta nova geração de hardware de IA para o mercado”, escreveu o CEO da Intel, Brian Krzanich, em uma postagem de blog, publicada junto com o anúncio em Terça-feira.
A Intel é um pouco vaga sobre o que o Facebook oferece especificamente em termos de “visão técnica”, mas maiores poderes de aprendizagem profunda estão certamente a favor da rede social. Mais potencial de aprendizado de máquina significa que ela pode fazer mais no sentido de oferecer páginas personalizadas e preditivas aos usuários. Isso significa uma segmentação mais isolada para os anunciantes.
A Intel também é vaga quanto às velocidades exatas de sua linha Nervana NNP. A empresa é até agora apenas ditado “visa proporcionar uma redução de até 100x no tempo de treinamento de um modelo de aprendizado profundo nos próximos três anos em comparação com soluções de GPU”. A meta para essa velocidade 100 vezes maior no treinamento está atualmente definida para 2020.
