Новости за день

Google представила ИИ-ускорители Tensor Processing Units 3-го поколения
Днями на конференции Google I/O компания представила третье поколение ускорителей Tensor Processing Units (TPU). Это созданные в недрах Google заказные БИС для ускорения работы ограниченного числа моделей машинного обучения. По сравнению с TPU-ускорителями второго поколения, анонсированными год назад, TPU 3.0 обеспечивают в 8 раз более высокую производительность. Так, если стандартный «кокон» из 16 плат по четыре TPU 2.0 в каждой (всего 64 TPU 2.0) обеспечивал производительность 11,5 петафлопс, то «коконы» с таким же числом TPU 3.0 выдают около 100 петафлопс.
Ускорители тензорных вычислений Google стали мощнее и горячее
Ускорители тензорных вычислений Google стали мощнее и горячее

Повышение производительности в том же формфакторе и объёме заставило перейти с воздушного охлаждения на жидкостное. К сожалению, Google не раскрывает каких-либо деталей о разработке. Можно прикинуть, что каждый из четырёх TPU 3.0 на плате работает с производительностью 1,56 петафлопс. Ускоритель NVIDIA GV100, к примеру, с его набором тензорных блоков развивает производительность на данном виде операций (с массивами матриц) до 120 терафлопс. Тем самым разница между NVIDIA GV100 и Google TPU 3.0 достигла колоссального разрыва. Проблема только в том, на что всё время справедливо указывает NVIDIA, что ускорители Google поддерживают сильно ограниченный набор моделей для машинного обучения и, в общем случае, платформы NVIDIA оказываются существенно быстрее и выгоднее для использования клиентами.

При этом обязательно надо сказать, что компания Intel, в свою очередь, точно также критикует GPU-ускорители NVIDIA за использование закрытого кода CUDA и за работу с ограниченным числом моделей для машинного обучения. Точнее, за отсутствие оптимизации для работы с произвольными моделями. Как уверены в Intel, настоящим универсальным решением для ускорения машинного обучения могут быть только процессоры Xeon. Они могут быть оптимизированы для работы с любым фреймворком с открытым кодом, за что голосуют большинство разработчиков. Но это уже другая история.
Автор: GreenCo Дата: 10.05.2018 11:03
Intel может испытывать недостаток 14-нм производственных мощностей
Популярный тайваньский интернет-ресурс DigiTimes поделился любопытным «сигналом» от местных производителей материнских плат. Сообщается, что компания Intel перестала поставлять анонсированные менее месяца назад наборы логики H310 для бюджетных настольных «офисных» платформ. Производители рассчитывали расширить ассортимент продукции (и увеличить заработки) в начале мёртвого летнего сезона. Теперь им придётся расстаться с мечтами о части выручки, потому что взамен придётся закупать более дорогую логику в лице наборов B360. К поставкам H310 компания Intel обещает вернуться в июле или позже.

Проблема кроется в том, что чипсет Intel H310 (как и другие наборы логики) компания перевела на выпуск с использованием 14-нм техпроцесса. Этот техпроцесс внедрён так давно, что уже может считаться устаревшим, каковой обычно и достаётся чипсетам. Только вот с переходом на выпуск 10-нм процессоров у компании Intel не сложилось. Так что все имеющиеся массовые решения она вынуждена выпускать, в общем-то, на ограниченных 14-нм производственных площадках. Это ещё не катастрофа, но признак того, что колосс становится всё более неустойчивым.
Автор: GreenCo Дата: 10.05.2018 12:14