Spoločnosť Intel je známa posúvaním hraníc technologických inovácií, pričom najväčšie výdobytky v priemysle zároveň tvorí aj stojí na ich čele.
Prvýkrát sme to urobili prechodom zo sálových počítačov (mainframes) ku komunikačným serverom a potom znova prechodom ku diaľkovej správe údajov (cloud computing) a softvérom definovanej infraštruktúre. Umelá inteligencia (AI) je ďaľšou veľkou vlnou výpočtovej techniky, ktoré zmení spôsob doterajšieho fungovania biznisu a tiež toho, ako ľudia v súčasnosti so svetom komunikujú. A hoci je Intel pripravený podporiť revolúciu strojového učenia – napokon, procesory Intel poháňajú viac než 97 percent serverov využívaných na podporu záťaže spojenej so strojovým účením – vieme, že na to, aby sme skutočne stáli na čele priemyslu, musíme toho urobiť viac.
Náš priemysel potrebuje prielom vo výkone výpočtovej techniky – schopnosť škálovateľnosti a otvorenosti – tak, aby bolo možné realizovať inováciu naprieč širokou developerskou komunitou. Minulý týždeň sme na Intel Development Forum (IDF) ponúkli krátky pohľad na to, ako plánujeme dodať vedúcu platformu pre AI:
- Zaviazali sme sa, že sa budeme sústrediť na open source s optimalizovanými rámcami strojového učenia (Caffe, Theano) a knižnice (Intel® Math Kernel Library – Deep Learning Neural Network, Intel Deep Learning SDK)
- Predstavili sme ďaľšiu generáciu procesora Intel® Xeon™ Phi s kódovým menom Knights Mill, ktorý ponúka vylepšenú variabilnú precíznosť a pružnú pamäť s vysokou kapacitou
- Oznámili sme plánované prebratie spoločnosti Nervana Systems za účelom spojenia inžinierov z Intelu, ktorí stoja za procesormi Intel Xeon a Intel Xeon Phi s expertami na strojové učenie z Nervana Systems. Cieľom spolupráce je rýchlejšie napredovanie v priemysle AI. Bez takejto spolupráce by to nebolo možné.
AI je dnes len na začiatku, veríme však, že jasná hodnota a príležitosť, ktorú AI prináša, bude dôležitá pre dátové centrá zajtrajška. Vedúca pozícia Intelu bude kritická z pohľadu katalyzátora pre inovácie, ktoré rozšíria dosah AI. Hoci sa toho veľa nahovorilo o hodnote GPU pri strojovom učení, skutočnosť je taká, že menej ako 3 percentá všetkých serverov využívaných v minulom roku pri strojovom učení využívali GPU.
Je úplne pochopiteľné, prečo by tieto dáta spolu s úspešnosťou Intelu prinášať na trh nové, pokročilé technológie a tiež naše značné investície v poslednej dobe, mali zaujímať našich konkurentov. Dohadovať sa však o verejne dostupných výkonnostných referenčných hodnotách je stratou času. V Inteli je zaužívaná prax, že tvrdenia o výkone zakladáme na najnovších verejne dostupných informáciach v čase, keď je takéto tvrdenie zverejnené a za svojimi údajmi si stojíme.
Otváraním nových možností škálovateľnosti dátových množín sa prednosti Intel prejavia naplno. Záber, škála a rýchlosť v našom priemysle podčiarkuje dôležitosť širokého, otvoreného prístupu k inováciam v oblasti AI. A priemysel zjavne súhlasí. Vezmite si len nasledujúce výroky. Jing Wang z Baidu: „Zväčšená veľkosť pamäte v Intel Xeon Phi nám uľahčí efektívne učenie našich modelov.“ Profesor Pedro Domingos z Washingtonskej univerzity : „Intel je prvý, ktorý nám bude prinášať hardvér a architektúry, ktoré podporia otvorenú komunitu potrebnú na dosiahnutie progresu.“
