Материалы по тегу: машинное обучение

19.04.2019 [12:38], Геннадий Детинич

Процессоры на MIPS тоже станут умными и обучаемыми

За последние десять лет жизнь изрядно потрепала архитектуру MIPS. Десять лет назад она начала резко терять популярность на волне интереса к архитектуре ARM и в 2012 году была приобретена компанией Imagination Technologies. Но и с Imagination не сложилось. В 2017 году компания Apple заявила об отказе от графических ядер PowerVR и, тем самым, обанкротила Imagination и пустила по миру разработки MIPS. В 2018 году патенты MIPS и наборы команд купила молодая компания Wave Computing, которая специализировалась не на процессорах, а на ускорителях ИИ. Наконец, в конце 2018-го компания Wave Computing объявляет о планах сделать архитектуру MIPS свободной от лицензирования и уже в марте этого года выпускает первый бесплатный релиз MIPS R6. Но и о себе Wave не забыла. На днях компания выпустила лицензированный продукт TritonAI, который поможет сделать процессоры на архитектуре MIPS умными и обучаемыми.

Поскольку архитектура MIPS в основном ориентирована на периферийные платформы, что не исключает её масштабирование до уровня ЦОД, пакет TritonAI ориентирован в первую очередь на периферийные (пограничные) обучаемые системы и системы с функцией принятия решений. Сама архитектура MIPS при этом остаётся свободной от лицензирования в пределах представленных релизов, хотя определённые ядра компания Wave Computing будет также распространять на условиях лицензии.

Благодаря фирменной технологии WaveFlow платформа TritonAI будет поддерживать произвольные ИИ-алгоритмы, что делает её весьма гибким решением. В общем случае разработчик обещает поддержку ускорения вычислений как целочисленных данных 8/16/32/int, так и bfloat16, а также 32 FP. По умолчанию TritonAI поддерживает ускорение работы ИИ фрейморка Google TensorFlow в ОС Linux. Возможно портирование других фреймворков, например, Caffe2. Для 8-битных целочисленных операций производительность достигает одного PetaTOP на одном ядре в комбинациях матриц 4 × 4 или 8 × 8 для запуска ускорения работы алгоритмов популярных свёрточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN). В рамках 7-нм техпроцесса исполнение CNN на платформе TritonAI может масштабироваться до 8 TOPS/Вт и обеспечить свыше 10 TOPS/мм2 на типичном техпроцессе с обычным вольтажом.

Что касается изменения масштабов платформы, то она допускает работу на массиве от 1 до 6 ядер MIPS с аппаратной поддержкой до 4 автономных вычислительных потоков на каждое ядро. Это масштаб изменения от пограничного устройства, например, из разряда вещей с подключением к Интернету до ускорителей в центрах по обработке данных. Архитектура ядер бесплатна, ИИ за деньги. Это формула успеха? Посмотрим.

Постоянный URL: http://servernews.ru/986145
03.04.2019 [12:10], Сергей Карасёв

SAS и NVIDIA займутся технологиями машинного обучения и компьютерного зрения

Компания SAS объявила о заключении соглашения о сотрудничестве с NVIDIA, предусматривающего развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ).

В частности, стороны займутся совместными разработками в сфере машинного обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка.

«Графические процессоры и библиотеки CUDA-X AI от NVIDIA усилят решения на основе искусственного интеллекта от SAS, что позволит повысить скорость обработки данных и сделать их анализ ещё более точным», — отмечается в сообщении партнёров.

В настоящее время системы искусственного интеллекта являются одним из наиболее перспективных направлений развития рынка информационных технологий. Такие платформы востребованы в самых разных сферах — в здравоохранении и фармацевтике, в промышленности, финансах и пр.

Компании, работающие в указанных областях, благодаря сотрудничеству SAS и NVIDIA получат ряд новых преимуществ. Например, медицинские специалисты смогут использовать технологию распознавания объектов, чтобы отличить доброкачественные опухоли от злокачественных. Промышленным предприятиям компьютерное зрение поможет увидеть скрытый брак прямо на конвейере, а финансовые организации сэкономят миллиарды долларов благодаря своевременному обнаружению мошеннических операций.

Новые технологии позволят решать задачи по классификации и распознаванию изображений, обнаружению объектов, перевода речи в текст, определению эмоций и др. Всё это будет способствовать развитию рынка Интернета вещей. 

Постоянный URL: http://servernews.ru/985215
11.03.2019 [16:24], Сергей Карасёв

Затраты в области ИИ-систем в 2019 году вырастут почти в полтора раза

Компания International Data Corporation (IDC) обнародовала прогноз по мировому рынку платформ искусственного интеллекта (ИИ) на текущий и последующие годы.

В прошлом году, по оценкам, затраты на ИИ-системы в глобальном масштабе составили приблизительно $24,9 млрд. В текущем году, как ожидается, отрасль вырастет практически в полтора раза — на 44 %. В результате, объём мирового рынка достигнет $35,8 млрд.

В период до 2022 года показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) составит примерно 38 %. Таким образом, в 2022-м объём отрасли достигнет $79,2 млрд, то есть увеличится по сравнению с текущим годом более чем в два раза.

Если рассматривать рынок систем искусственного интеллекта по секторам, то крупнейшим сегментом в нынешнем году окажется ретейл — $5,9 млрд. На втором месте расположится банковский сектор с затратами в размере $5,6 млрд.

Отмечается, что на программное обеспечение в области ИИ в текущем году придётся $13,5 млрд. Затраты в области аппаратных решений, прежде всего серверов, составят $12,7 млрд. Кроме того, компании по всему миру продолжат инвестировать в сопутствующие сервисы.

Добавим, что ИИ сегодня является одним из наиболее перспективных направлений рынка информационных технологий. Соответствующие решения приведут к появлению качественно новых сервисов, самоуправляемого транспорта, «умных» аналитических платформ и пр. 

Постоянный URL: http://servernews.ru/984047
14.02.2019 [14:15], Андрей Крупин

Fujitsu прогнозирует рост числа ИИ-сервисов в корпоративной среде

В 2019 году на корпоративном рынке ожидается бурное развитие инновационных проектов и сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта (ИИ) на базе нейронных сетей. С таким прогнозом выступила японская компания Fujitsu.

По мнению Fujitsu, в перспективе искусственный интеллект будет лежать в основе всего. «Может сложиться мнение, что ИИ представляет собой изолированную технологию, которая не имеет ничего общего с реальностью. Но это не так. Блокчейн (Blockchain), Интернет вещей, анализ «больших данных», роботизированная автоматизация процессов — все эти технологии будут основываться на искусственном интеллекте. Я считаю, что скорость внедрения ИИ будет достаточно высокой, как и в случае со всеми другими предыдущими технологиями. В результате, все вещи вокруг нас будут интеллектуальными, «умными» и объединёнными в сеть. При совместном использовании с технологией роботизированной автоматизации процессов искусственный интеллект сможет значительно повысить эффективность работы предприятий за счёт автоматизации, высокой скорости, высокого качества услуг и более низкой стоимости», — уверен Марк Филипс (Mark Phillips), руководитель отдела гибридных IT-сервисов компании Fujitsu в регионе EMEIA.

Помимо Fujitsu, в настоящий момент в области искусственного интеллекта активно работают и ведут исследования Google, Facebook, «Яндекс», Baidu, ABBYY, Cognitive Technologies и другие компании. Свои разработки в сфере нейронных сетей и искусственного интеллекта ведут и такие именитые корпорации, как Intel, AMD, NVIDIA, ARM и IBM вместе со своим суперкомпьютером Watson. Сфера применения нейронных сетей весьма разнообразна — это распознавание текста и понимание человеческой речи, семантический поиск, компьютерное зрение, аналитика «больших данных», робототехника, экспертные системы, лингвистика и многое-многое другое.

По прогнозам экспертов, к 2025 году объём мирового рынка программного обеспечения, использующего алгоритмы искусственного интеллекта, вырастет в 28 раз и достигнет 90 млрд долларов США. В перспективе десяти лет ИИ-технологии повлияют практически на каждый бизнес, при этом основными драйверами рынка станут реклама, розничная торговля, финансы и здравоохранение. Наиболее динамичный рост упомянутого рынка ожидается в Северной Америке, поскольку этот регион является центром развития инновационных технологий, производственных процессов, инфраструктуры, располагаемого дохода и т.д. Что касается России, то в нашей стране первоочередными сферами применения ИИ станут транспорт и финансовая сфера, промышленность и телекоммуникации. В более отдалённой перспективе будут затронуты практически все отрасли, включая государственное управление и систему международного обмена товарами и услугами.

Материалы по теме:

Источник:

Постоянный URL: http://servernews.ru/982822
14.11.2018 [15:29], Геннадий Детинич

Micron и Achronix сообщили о разработке первых в мире ПЛИС с поддержкой GDDR6

Относительно небольшой игрок на рынке программируемых матриц FPGA американская компания Achronix сообщила о планах представить первые в индустрии матрицы ПЛИС с поддержкой памяти GDDR6. Поскольку сегодня единственным производителем GDDR6 в коммерческих объёмах является компания Micron, то выбор стратегического партнёра для Achronix был очевиден. Компании выпустили совместный пресс-релиз, в котором объявили о создании доступной по цене альтернативы матрицам ПЛИС с поддержкой памяти HBM.

Матрицы ПЛИС с поддержкой памяти HBM и HBM2 уже выпускают лидеры отрасли компании Altera (Intel) и Xilinx. Интересно, что актуальные матрицы Achronix Speedster22i тоже выпускает компания Intel (с использованием техпроцесса 22 нм). Но уже матрицы Achronix следующего поколения будут выпускаться на линиях компании TSMC с использованием 7-нм техпроцесса, что добавит немного негатива как контрактному производству Intel, так и конкурирующим ПЛИС-разработкам Altera.

Будущие 7-нм матрицы Achronix в зависимости от решаемых задач будут поддерживать от 1 до 8 чипов памяти GDDR6. Тем самым адресуемый объём памяти для каждой из этих матриц составит от 8 Гбит (1 Гбайт) до 128 Гбит (16 Гбайт). С учётом пропускной способности актуальных серийных образцов памяти GDDR6 компании Micron на уровне 16 Гбит/с, совокупная скорость интерфейса памяти у новых матриц Achronix будет достигать 4 Тбит/с. Это всего лишь вполовину меньше, чем в случае работы интерфейса HBM2 в наборе из четырёх 8-Гбайт стеков (чипов).

Тем самым Achronix намерена представить доступную по цене альтернативу памяти HBM в платформах для задач с машинным обучением, искусственным интеллектом, для обработки больших данных и многого другого, включая оснащение бортовых систем автомобилей с автопилотами производительными и менее дорогими решениями. К тому же, матрицы ПЛИС с памятью HBM сами по себе дороже в производстве, поскольку требуют установки на общий мост-подложку с памятью. В такой ситуации предложение Achronix способно найти горячую поддержку среди производителей «когнитивного» оборудования разного уровня сложности. Правда, Achronix не раскрывает, когда её новая продукция будет доступна для заказа.

Постоянный URL: http://servernews.ru/978176
09.11.2018 [13:50], Геннадий Детинич

Xilinx ведёт переговоры о поглощении компании Mellanox

Как сообщает телеканал CNBC со ссылкой на анонимные источники, американский разработчик ПЛИС, компания Xilinx находится в состоянии переговоров о поглощении Mellanox.

Компания Mellanox является производителем сетевого оборудования, включая коммутаторы и адаптеры InfiniBand и Ethernet, и представляется лакомой добычей не только для Xilinx, но также для других тяжеловесов из мира процессоров и ускорителей расчётов. Например, если верить слухам, о покупке Mellanox задумались также компании Intel и Broadcom. Её бы даже скорее купила компания Huawei, но кто же позволит?

Для содействия в переговорах о поглощении Mellanox компания Xilinx якобы наняла команду специалистов из банка Barclays. Впрочем, переговоры могут ничем не закончиться. Стороны пока не пришли к какому-либо согласию. Если сделка всё же будет заключена, то сообщат о ней не раньше декабря. Отметим, капитализация Mellanox сегодня составляет около $5 млрд, так что покупка $22-млрд Xilinx обойдётся в сумму не меньше $6–7 млрд.

Отчасти предполагаемую сделку можно объяснить процессами консолидации на рынке полупроводников. Степень интеграции продуктов растёт, и разработчики вынуждены включать в состав многочиповых (многокристальных) решений элементы партнёров и даже конкурентов (вспомним процессор Intel с GPU AMD и памятью HBM). Безусловно, лучше до такого не доводить, и поглощение партнёра или конкурента представляется взвешенным подходом.

Но в целом, как нам представляется, интерес Xilinx к компании Mellanox и её разработкам и продукции объясняется сменой парадигмы для ПЛИС-ориентированных проектов. От темы ускорения отдельных задач и приложений матрицы FPGA переходят к «дата-центрическим» решениям. Они по-прежнему не готовы решать задачи общего назначения (во всяком случае, с одинаковой с x86-процессорами эффективностью). Но новые сферы — это ИИ и машинное обучение — ПЛИС-ориентированные платформы щёлкают как орешки и делают это намного лучше, чем классические вычислительные платформы. На этом поле союз Xilinx и Mellanox сможет сделать очень много полезного.

Постоянный URL: http://servernews.ru/977943
06.11.2018 [14:10], Геннадий Детинич

Архитектура RISC-V компании Esperanto нашла поддержку у инвесторов

Стартап Дэйва Дитцеля (Dave Ditzel), компания Esperanto Technologies завершила второй раунд сбора инвестиций. Неназванные инвесторы и потенциальные стратегические партнёры Esperanto Technologies вложили в компанию дополнительно $58 млн, увеличив объём инвестиций в неё до $63 млн. Это впечатляющие средства для проекта, о котором пока известно очень мало. Дэйв Дитцель не отрицает, что его новая компания в основном всё ещё находится в режиме «стэлс». Но инвесторы и партнёры в курсе планов Esperanto, поскольку для всех них проводились закрытые презентации.

Дэйв Дитцель на конференции RISC-V Workshop 2017

Дэйв Дитцель на конференции RISC-V Workshop 2017

Авторитет Дитцеля и принадлежащий ему на пару с Дэвидом Паттерсоном (David Patterson) портфель ключевых патентов на архитектуру RISC заставляют верить в успех нового мероприятия. Предыдущий проект Дитцеля — компания Transmeta и разработка центрального процессора с трансляцией x86-совместимых команд — потерпел неудачу. Но сегодня совершенно другая ситуация, и будущий процессор или ускоритель Esperanto Technologies вовсе не обязан и не будет подстраиваться под x86-совместимый код, а значит, Дитцель и его команда могут создать решение, которое окажется ко двору и к месту.

Условное изображение RISC-V процессора компании Esperanto (PC Watch)

Условное изображение RISC-V процессора компании Esperanto (PC Watch)

Напомним, команда Дитцеля, состоящая из сотни с лишним отборных специалистов (куда всё ещё уходят профи из лучших мировых проектов), создаёт ускоритель для искусственного интеллекта и машинного обучения на основе открытого набора команд архитектуры RISC-V. Также решение будет соответствовать требованиям открытой вычислительной платформы (Open Compute Platform, OCP), поддерживать фреймворк Pytorch ML, компилятор Glow ML и Open Neural Network Exchange (ONNX). Первый чип Esperanto должен быть выпущен с использованием 7-нм техпроцесса с более чем тысячью ядер на борту. Только что завершённый успешный сбор второго раунда инвестиций обещает, что чип Esperanto будет выпущен в утверждённые сроки или даже раньше.

Кстати, один из инвесторов Esperanto раскрыл себя ещё в прошлом году. Это компания Western Digital. С помощью разработок Esperanto Technologies производитель жёстких дисков и SSD намерен интегрировать структуры по первичной обработке данных в контроллеры для накопителей. Это породит совершенно новую парадигму в сфере хранения данных, что, впрочем, ложится в общую тенденцию распределённых вычислений.

Постоянный URL: http://servernews.ru/977788
15.10.2018 [15:54], Сергей Юртайкин

NVIDIA анонсировала платформу для анализа данных при помощи GPU

NVIDIA анонсировала платформу Rapids, при помощи которой крупные компании могут анализировать огромные массивы данных и делать точные прогнозы для бизнеса, используя возможности графических ускорителей.

Rapids включает набор библиотек с открытым исходным кодом для аналитики и машинного обучения, а позже к ним должны добавиться средства визуализации данных.

В NVIDIA сообщили, что первые испытания Rapids с использованием алгоритма машинного обучения XGBoost на системе Nvidia DGX-2 показали 50-кратное ускорение по сравнению с системами только для CPU. Это позволяет сократить время обучения с нескольких дней до нескольких часов и с нескольких часов до нескольких минут в зависимости от объёма набора данных.

«Взяв за основу CUDA с ее глобальной экосистемой, мы создали платформу GPU-ускорения Rapids в тесном сотрудничестве с разработчиками открытого ПО. Она легко интегрируется в самые распространенные библиотеки обработки данных и существующие процессы для ускорения машинного обучения. Мы разгоняем машинное обучение так же, как мы разгоняли глубокое обучение», — заявил глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

Отмечается, что новая платформа обеспечивает прирост производительности в таких задачах, как предсказание мошенничества в операциях с кредитными картами, прогноз запаса товаров на складе и прогнозирование покупательского поведения потребителей.

Постоянный URL: http://servernews.ru/976792
11.10.2018 [11:01], Андрей Крупин

«Ростех» открыл центр развития технологий искусственного интеллекта

Концерн «Созвездие», входящий в холдинг «Росэлектроника» госкорпорации «Ростех», сообщил об открытии центра развития технологий искусственного интеллекта (ИИ).

Площадка развёрнута на базе Воронежского государственного университета и входит в состав факультета компьютерных наук, математического факультета и факультета прикладной математики, информатики и механики. Сотрудники центра, а также студенты и выпускники вуза будут заниматься исследованиями в сфере новых технологий обработки информации, анализом больших данных и разработкой для российской гражданской и военной промышленности проектов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей.

«Технологии ИИ уже скоро станут основой «умных» городов, развитых цифровых систем, «интеллектуальной» электроники и робототехники будущего. Собственные разработки в этой сфере имеет ограниченное число стран. Наша промышленность — в тренде и входит в числе лидеров по данному направлению. Хорошие результаты даёт в том числе сотрудничество холдингов «Ростеха» с крупнейшими российскими вузами. Наша цель — привлечь магистрантов к решению реальных производственных задач и подготовить талантливых специалистов для работы на наших предприятиях», — подчеркнул генеральный директор концерна «Созвездие» Алексей Бочаров.

По прогнозам экспертов, к 2025 году объём мирового рынка программного обеспечения, использующего алгоритмы искусственного интеллекта, вырастет в 28 раз и достигнет 90 млрд долларов США. В перспективе десяти лет ИИ-технологии повлияют практически на каждый бизнес, при этом основными драйверами рынка станут реклама, розничная торговля, финансы и здравоохранение. Наиболее динамичный рост упомянутого рынка ожидается в Северной Америке, поскольку этот регион является центром развития инновационных технологий, производственных процессов, инфраструктуры, располагаемого дохода и т.д. Что касается России, то в нашей стране первоочередными сферами применения ИИ станут транспорт и финансовая сфера, промышленность и телекоммуникации. В более отдалённой перспективе будут затронуты практически все отрасли, включая государственное управление и систему международного обмена товарами и услугами.

Материалы по теме:

Источник:

Постоянный URL: http://servernews.ru/976706
10.10.2018 [13:39], Геннадий Детинич

Huawei представила ИИ-процессоры для ЦОД и мобильного назначения

На мероприятии в Китае компания Huawei представила ИИ-процессоры собственной разработки. Ранее Huawei отметилась специализированными ускорителями ИИ и машинного обучения Kirin 980, которые, в частности, нашли применение в смартфоне Mate 20. Теперь же компания представила как решения для ЦОД — чип Ascend 910, так и решение для конечных (мобильных) устройств — Ascend 310. Тем самым вырисовывается целая экосистема, которую Huawei будет развивать самостоятельно и предложит независимым разработчикам.

В производительном сегменте компания будет продвигать процессоры Ascend 910. Это решения для ЦОД (и облаков). В настоящий момент, как заявляют в Huawei, чип Ascend 910 является самым производительным ИИ-процессором в мире. Так, пиковая производительность Ascend 910 в задачах машинного обучения достигает 256 терафлопс для вычислений с двойной точностью. Одно из самых мощный на данный момент актуальных решений в виде ускорителя на базе GPU NVIDUA V100 в аналогичных сценариях обеспечивает лишь 125 терафлопс при сравнительном потреблении. Отметим, чип Huawei 910 производится с использованием 7-нм техпроцесса и потребляет в пике до 350 Вт. Массовое производство новинок намечено на второй квартал будущего года.

Добавим, будущий ускоритель тензорных вычислений Google TPU 3.0 также оказался посрамлён в сценариях использования Huawei 910. Ещё не вышедший на оперативный простор Google TPU 3.0 выдаёт всего 90 терафлопс — едва ли не в три раза меньше, чем Ascend 910.

Для мобильных и малопотребляющих устройств Huawei представила ИИ-чип Ascend 310. При потреблении 8 Вт решение выдаёт 8 терафлопс при вычислениях с половинной точностью. На базе Ascend 310 будет выпускаться широкий спектр устройств от мини-серверов с потреблением до 100 Вт до ИИ-помощников в наушниках с потреблением от 1 мВт. Компания Google для конечных устройств готовит своё решение в виде чипа Edge TPU. Сравнить производительность решений Huawei и Google пока не представляется возможным.

Чипы Huawei Ascend 310 выпускаются с использованием техпроцесса 12 нм FFC. Это уникальная разработка Huawei, которая не потребует лицензирования для сторонних разработчиков. Блоки ИИ на базе Ascend 310 обещают массово появиться в смартфонах, умной электронике и в самоуправляемых автомобилях.

Постоянный URL: http://servernews.ru/976617
Система Orphus