211service.com
Firma Intel kupuje startup, aby nadrobić zaległości w zakresie głębokiego uczenia
Na początku tego roku dyrektor generalny Nervana Systems Naveen Rao został zapytany, co by się stało, gdyby Intel zaczął atakować szybko rozwijający się rynek chipów zaprojektowanych specjalnie do uruchamiania oprogramowania do głębokiego uczenia.
Powiedział, że będą nie do powstrzymania.
Teraz Rao będzie kluczowym graczem w próbach Intela doścignięcia jednego z najbardziej obiecujących nowych rynków krzemowych, jakie pojawiły się od czasu smartfona. Intel ujawnił we wtorek, że kupuje Nervanę oraz jej sprzęt i oprogramowanie do głębokiego uczenia się za nieujawnioną kwotę.
Przejęcie oznacza odejście Intela i następuje w kluczowym momencie. Firma stała się największym na świecie producentem chipów, realizując jednoznaczną strategię uczynienia swoich mikroprocesorów x86 standardem obsługi ogromnej liczby aplikacji, od pasjansa po ogromne systemy płacowe. Nervana i inne startupy uważają, że głębokie uczenie wymaga całkowicie nowych architektur chipów, które działają bardziej jak ludzki mózg — przetwarzając miliony losowych bitów danych w celu uzyskania wglądu, a nie uruchamiając algorytm stworzony przez programistę. (Możesz zobaczyć, jak Rao szczegółowo opisał to na targach EmTech Digital w maju.)
Jak dotąd Intel jest nieco graczem na tym rynku, który według firmy badawczej Tractica może wzrosnąć z mniej niż miliarda do 2,4 miliarda dolarów do 2024 roku.
Obecnym liderem udziału w rynku jest Nvidia, wiodący producent układów do przetwarzania grafiki stosowanych w konsolach do gier i komputerach PC.
Odkąd badacze odkryli zdolność chipów do obsługi sieci neuronowych, Nvidia stworzyła oprogramowanie, które pomaga ekspertom w dziedzinie głębokiego uczenia się korzystać z chipów — i opracowała agresywne programy sprzedażowe i marketingowe, aby zdobyć dużą przewagę. Ale chociaż układy graficzne są znacznie wydajniejsze w uruchamianiu oprogramowania do głębokiego uczenia się niż konwencjonalne procesory Intela, układy zaprojektowane specjalnie do tego zadania powinny być jeszcze bardziej wydajne.
Intel w dużej mierze ignorował rynek do czerwca tego roku, kiedy ogłosił wersję swojego koprocesora Xeon Phi, która jest odpowiednia do niektórych zadań głębokiego uczenia się. Stworzenie nowej rodziny chipów specjalnie do głębokiego uczenia się mogło zająć lata. „Chociaż sztuczna inteligencja jest często utożsamiana z wielkim science fiction, nie jest sprowadzana do powieści i filmów. Sztuczna inteligencja jest wszędzie wokół nas” — powiedziała Diane Bryant, wiceprezes wykonawczy Intel Data Center Group, w poście na blogu .
Rao mówi, że Nervana dokończy prace nad swoim pierwszym chipem, zwanym Nervana Engine, w tym roku, jak pierwotnie planowano, i udostępni go klientom za pośrednictwem chmury na początku 2017 roku. Nervana twierdzi, że chip może wykonywać tyle samo przetwarzania neuronowego, co 200 mikroprocesorów lub 10 procesorów graficznych, w dużej mierze dzięki nowej technologii pamięci, która pozwala przetwarzać znacznie więcej bitów w tym samym czasie.
Pierwszy układ Nervany nie jest produkowany przez Intela, ale kolejne będą. Rao mówi, że wiodąca technologia produkcji chipów Intela oraz nowa technologia szybkich dysków, która wejdzie na rynek w tym roku, pomoże pomysłom Nervany osiągnąć pełny potencjał. Ze swoim ogromnym budżetem marketingowym Intel powinien być również w stanie wywrzeć presję na Nvidię, aby obniżyła ceny.
Zgodnie z jego profilem na LinkedIn, Intel pozyskuje również Rao, wieloletniego projektanta układów scalonych, który wrócił do szkoły w 2011 roku, aby uzyskać doktorat z neuronauki obliczeniowej na Uniwersytecie Browna. Następnie dołączył do Qualcomm, gdzie prowadził projekt badawczy mający na celu zbudowanie sztucznej sieci neuronowej inspirowanej biologicznie. Stało się to Zeroth AI, platformą programową, która pomaga firmom wykorzystywać chipy Qualcomm do budowania systemów głębokiego uczenia się.
Kiedy Qualcomm odmówił przekształcenia swoich badań w rzeczywisty produkt, w 2014 roku był współzałożycielem Nervany. Zamiast sprzedawać chipy, strategia Rao polegała na wykorzystaniu ich do zasilania usługi w chmurze do głębokiego uczenia się, oszczędzając klientom kłopotów z tworzeniem własnych sieci neuronowych .
Dobrze to zgraliśmy w czasie, powiedział Rao w wywiadzie na początku tego roku. Budujemy coś, co kilka lat temu niewielu ludzi uważało za dobry pomysł.