Корпорация Intel бросила вызов тензорным процессорам Google и графическим процессорам Nvidia, заявив о настройке своего мегачипа XeonPhi на машинное обучение для более эффективного решения задач по распознаванию образов и анализу данных.
Выпуск следующей версии чипа запланирован на 2018 год. Тем не менее, учитывая отставание Intel от конкурентов в сфере машинного обучения, разработка очередного варианта Xeon Phi может быть ускорена.
Последний чип Intel Xeon Phi под кодовым наименованием Knights Landing имел 72 ядра и был представлен в конце июня 2016. В результате его тестирования на моделях машинного обучения разработчики ожидают, что при определенных условиях он окажется эффективнее графических процессоров.
Для ускорения машинного обучения Xeon Phi компания Intel пытается интегрировать Xeon Phi с высокоскоростной внутренней шиной OmniPath, которая позволяет ускорить перемещение данных между серверами. По словам руководителя направления машинного обучения Intel Нидхи Чаппела, компания намерена расширить поддержку программного обеспечения машинного обучения с открытым кодом, выстроив модели машинного обучения на базе пакета с открытым кодом Caffe.
«Наша конечная цель заключается в том, чтобы сократить продолжительность обучения при использовании конкретных моделей и ускорить выполнение вычислений», – пояснил Чаппелл.