Intel verdoppelt die KI-Chipleistung, um die Revolution zu erweitern

Was ist los

Intel bietet Details zu Gaudi2, seinem Chip der zweiten Generation zur Beschleunigung der KI und einem wichtigen Teil seiner Bemühungen, zu Nvidia aufzuschließen.

Warum es wichtig ist

Die KI-Revolution braucht mehr PS, um Herausforderungen wie selbstfahrende Autos und Fusionsenergie zu bewältigen.

Was kommt als nächstes

Intels in Israel ansässige Einheit Habana Labs arbeitet an einem weiteren, schnelleren Nachfolger namens Gaudi3.

Intel hat am Dienstag einen mit Spannung erwarteten KI-Beschleuniger-Chip enthüllt, ein wichtiger Teil der Bemühungen des Chipherstellers, Boden zurückzuerobern, der gegenüber Nvidia und anderen Konkurrenten im Hot-Computing-Bereich verloren wurde.

Der Gaudi2, entworfen von Intels israelischem Unternehmen Habana Labs, ist doppelt so schnell wie sein Vorgänger der ersten Generation, sagte der Chiphersteller auf seiner Vision-Konferenz für Intel-Kunden und -Partner. Der Chip sollte in Servern sein, die bis Ende des Jahres ausgeliefert werden, sagte Eitan Medina, Chief Operating Officer von Habana.

KI-Chips wie die Gaudi-Linie beschleunigen die besonderen mathematischen Berechnungen, die das Herzstück der heutigen Technologie der künstlichen Intelligenz bilden. Ein Gaudi3 der dritten Generation mit höherer Leistung, mehr Speicher und besseren Netzwerkfähigkeiten wird bereits entwickelt, sagte Medina.

Der Gaudi2 und ähnliche Chips, wie Nvidias neuer H100, wurden entwickelt, um die Revolution der künstlichen Intelligenz anzukurbeln, die die Computerindustrie erfasst. Die leistungsstarken Chips stehen hinter Bemühungen, KI-Modelle zu trainieren, die lernen, indem sie komplexe reale Daten verarbeiten, um Muster schneller und kostengünstiger zu finden. Sie versprechen eine verbesserte Spracherkennung für die automatische Generierung von Untertiteln sowie komplexere Operationen, wie z. B. selbstfahrende Autos. (Mobileye, die Tochtergesellschaft von Intel für autonome Fahrzeuge, trainiert ihre KI-Systeme mit Gaudi-Prozessoren der ersten Generation, sagte Medina, aber das Unternehmen hat auch andere Automobilkunden.)

Die Ausgaben für KI-Technologie werden um 20 % auf 433 Milliarden US-Dollar steigen 2022 prognostiziert IDC im Februar. „KI hat sich als die nächste große Innovationswelle herauskristallisiert“, sagte Analyst Ritu Jyoti in einer Erklärung.

Der Wettbewerb um den Preis könnte eine erfolgreiche Strategie sein, da sich die KI über Giganten mit tiefgreifendem technischen Know-how wie Amazon und Google hinaus ausbreitet, die die Technologie für Aufgaben wie das Schneiden der Verpackung von Sendungen und das Anzeigen von Suchergebnissen nutzen. Zu einem niedrigeren Preis wird sich die KI wahrscheinlich auf neuere Anwendungen ausdehnen, wie z. B. das Screening auf Betrug, die Überwachung der Pflanzengesundheit und das Kennzeichnen von Problemstellen bei medizinischen Scans.

„Von der geschäftlichen Durchdringung von KI“, sagte Medina in einem Interview, „sind wir in einer sehr frühen Phase.“

Intel versucht aufzuholen

Zusammen mit neuen Grafikprozessoren ist Gaudi2 ein Kernstück von Intels Bemühungen, die Computerführerschaft zurückzugewinnen, die es in den letzten zwei Jahrzehnten verloren hat. Während der Blütezeit von Intel waren Zentraleinheiten, die Allzweckhirne jedes Computergeräts, die Stars der Computershow. GPUs, auf deren Design sich Nvidia spezialisiert hat, waren darauf ausgerichtet, Videospiele zu beschleunigen.

Im Laufe der Zeit übernahmen GPUs wichtige Rechenaufgaben, die die Domäne von CPUs waren, und erweiterten sich zu KI. Investoren bemerkten dies und gaben Nvidia eine Marktkapitalisierung von 424 Milliarden US-Dollar, mehr als das Doppelte von Intels 181 Milliarden US-Dollar.

Obwohl KI-spezifische Beschleuniger ein heißes Thema sind, hält Nvidia an GPUs fest, die auch für Supercomputer-Berechnungen und andere Hochleistungs-Computing-Aufgaben verwendet werden können. Diese Flexibilität ist ein Verkaufsargument, sagte Ian Buck, Vizepräsident der Hyperscale- und High-Performance-Computing-Gruppe von Nvidia.

Intel Gaudi2 AI-Prozessor

Der Gaudi2 AI-Prozessor aus Intels Habana Labs-Sparte

Intel

Flexibilitätsvorteil von GPUs

„Sie wissen nicht, wohin Ihr KI-Modell notwendigerweise gehen wird“, sagte Buck über die Flexibilität von GPUs. “Wenn Sie ein KI-Startup sind, ist Ihre Produktivität alles.”

Kreuzfahrt, die Tochtergesellschaft von General Motors für selbstfahrende Autos, scheint diesem Ansatz zuzustimmen. Das Unternehmen mietet Nvidia-GPUs in der Cloud-Computing-Infrastruktur von Google, da GPUs über ausgereiftere KI-Software und „extreme Flexibilität“ verfügen, sagte Hussein Mehanna, Leiter der KI-Arbeit von Cruise.

„Es gibt immer etwas Neues“, und GPUs und GPU-Software können schnell angepasst werden, um damit fertig zu werden, sagte Mehanna. „Es gibt immer eine neue Architektur, einige neue Arten von Ebenen, die wir hinzufügen oder zusammenführen [AI] Modelle und Trennmodelle.”

Viele Startups, darunter Graphcore, SambaNova-Systeme, Tentorrent und Gehirn, arbeiten wie Intel an spezialisierteren Prozessoren, um die KI zu beschleunigen. Nach Ansicht des CEO von Cerebras Andreas FeldmannGPUs waren besser als CPUs für KI, aber jetzt ist es offensichtlich, dass ihre grafischen Ursprünge sie zurückhalten, und KI-Beschleuniger werden sich durchsetzen.

Da jetzt KI-Beschleuniger auf dem Markt sind, um den GPU-Ansatz herauszufordern, „wird der Kampf in den nächsten fünf Jahren stattfinden“, sagte Feldman.

Intels zweigleisiger Ansatz

Intel setzt sowohl auf KI-spezifische Beschleuniger als auch auf flexible GPUs. Seine Ponte-Vecchio-GPU ist ein enorm komplizierter Prozessor, der den Aurora-Supercomputer des Argonne National Laboratory antreibt, der voraussichtlich noch in diesem Jahr hochgefahren wird. Im Jahr 2023 wird Intel Ponte Vecchio an den breiteren Markt verkaufen und Nachfolgechips entwickeln, die billiger sind und in größeren Mengen hergestellt werden, sagt Raja Koduri, der bei zwei Intel-Chip-Konkurrenten, AMD und Apple, an GPUs gearbeitet hat, bevor er 2017 zu Intel kam.

Koduri führt auch die neue Arc-Reihe herkömmlicher GPUs an, die Videospiele in Intel-PCs beschleunigen. Das erste dieser Produkte mit dem Codenamen Alchemist wird jetzt ausgeliefert, weitere leistungsstärkere Produkte für Laptops und Gaming-PCs werden später in diesem Jahr auf den Markt kommen. Mit einer Roadmap bis 2025 arbeitet Intel auch an Nachfolgern namens Battlemage und Celestial.

Mit anderen Worten, Intel greift Nvidia an allen Fronten an. “Der Markt ist wirklich hungrig nach einem dritten Spieler” neben Nvidia und AMD, sagte Koduri.

Für KI-Kunden ist es möglicherweise verwirrend, dass Intel sowohl KI-Beschleuniger als auch Allzweck-GPUs anbietet. Sandra Rivera, Chefin der Serverprozessoren, die Intels KI-Arbeit überwacht, sagt, Intel habe sich für eine breitere Produktpalette statt für einen einheitlichen Ansatz entschieden. Die Idee sei, Kunden dort abzuholen, wo sie sind, sagte sie.

Erwarten Sie, dass Intel seine Position als Verkäufer von CPUs, GPUs und KI-Beschleunigern ausnutzen wird, die eng miteinander verbunden werden können, sodass Kunden nicht ihre eigenen Sammlungen von IT-Geräten zusammenstellen müssen.

„Es ist ein Spielbuch, das wir seit langem betreiben“, sagte Rivera. “Innovieren und integrieren.”

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