Jak tuzy przemysłu IT chcą obsługiwać aplikacje AI

IBM, Intel, Google i Microsof pracują usilnie nad nowymi rozwiązaniami sprzętowymi, dzięki którym aplikacje bazujące na technologiach AI (sztuczna inteligencja) będą w stanie pracować tak szybko, jak jest to tylko możliwe. A oto krótki przegląd dokonań każdej z tych firm na tym polu.

Intel: korporacja wprowadziła ostatnio na rynek nowa linię układów CPU, które zostały zaprojektowanych z myślą o obsługiwaniu aplikacji ML (maszynowe uczenie). Są to procesory należące do linii Knights Mill. Intel wspomina też o planach zintegrowania w ramach jednego układu dwóch jednostek obliczeniowych: standardowego procesora oraz programowalnego procesora FPGA.

Wiele wskazuje na to, korporacja stoi przed trudnym zadaniem, gdyż nie ma dużego doświadczenia w produkowaniu układów graficznych, które w przypadku aplikacji AI pełnią bardzo ważną rolę. Dlatego będzie się musiała prawdopodobnie zdecydować na kupowanie takich układów i innych firm.

Zobacz również:

  • IDC CIO Summit – potencjał drzemiący w algorytmach

Microsoft: korporacja wprowadziła ostatnio do chmury Azure systemy obliczeniowe, które zwierają układy FPGA. Pracuje też nad rozwiązaniami, które pozwolą użytkownikom korzystającym z usług chmury konfigurować te układy zdalnie w taki sposób, aby zlecone przez nich zadania były realizowane jak najszybciej.

Google: firma zaprezentowała jakiś czas temu oprogramowanie TensorFlow, zaprojektowane z myślą o obsługiwaniu aplikacji ML (maszynowe uczenie). Obecnie chcę do tego rozwiązania dodać warstwę sprzętową, dzięki której oprogramowanie TensorFlow będzie pracować tak szybko, jak jest to tylko możliwe. Mowa o układach Tensor Processing Unit.

IBM: firma ma w ofercie zestaw narzędzi pogramistycznych noszący nazwę PowerAI, które służą do projektowania aplikacji ML. Warstwa sprzętowa, która obsługuje te aplikacje, bazuje na procesorach Power oraz układach graficznych produkowanych przez firmę Nvidia GPU. IBM zapowiada, że będzie dalej rozwijać procesory Power, które w jej opinii nadają się dużo lepiej do obsługiwania aplikacji AI i ML niż standardowe procesory x86. Zdanie co do tego są podzielone, ale już wkrótce powinniśmy przekonać się, kto ma rację.

W celu komercyjnej reprodukcji treści Computerworld należy zakupić licencję. Skontaktuj się z naszym partnerem, YGS Group, pod adresem [email protected]

TOP 200