211service.com
Een chip van $ 2 miljard om kunstmatige intelligentie te versnellen
Het gebied van kunstmatige intelligentie heeft de afgelopen jaren een opvallende vooruitgang geboekt, waarbij software veel beter is geworden in het begrijpen van afbeeldingen, spraak en nieuwe taken zoals het spelen van games. Nu heeft het bedrijf wiens hardware veel van die vooruitgang heeft ondersteund, een chip gemaakt om het draaiende te houden.
Dinsdag kondigde Nvidia een nieuwe chip aan, de Tesla P100 genaamd, die is ontworpen om meer kracht te zetten achter een techniek die deep learning wordt genoemd. Deze techniek heeft geleid tot recente grote vorderingen, zoals de Google-software AlphaGo die vorige maand de beste Go-speler ter wereld versloeg (zie Vijf lessen uit AlphaGo's historische overwinning ).
Deep learning omvat het doorgeven van gegevens door grote verzamelingen ruw gesimuleerde neuronen. De P100 zou voor meer doorbraken kunnen zorgen door het voor computerwetenschappers mogelijk te maken meer gegevens naar hun kunstmatige neurale netwerken te sturen of grotere verzamelingen virtuele neuronen te creëren.
Kunstmatige neurale netwerken bestaan al tientallen jaren, maar deep learning werd pas de laatste vijf jaar relevant, nadat onderzoekers erachter kwamen dat chips die oorspronkelijk waren ontworpen om grafische afbeeldingen van videogames te verwerken, de techniek veel krachtiger maakten. Grafische processors blijven cruciaal voor deep learning, maar Nvidia-CEO Jen-Hsun Huang zegt dat het nu tijd is om chips op maat te maken voor dit gebruik.
Jen-Hsun Huang, CEO van chipmaker Nvidia, introduceert een nieuwe chip die is ontworpen om machine learning-software beter in staat te stellen.
Tijdens een bedrijfsevenement in San Jose, zei hij, hebben we voor het eerst een [grafische verwerking] architectuur ontworpen die is gericht op het versnellen van AI en het versnellen van deep learning. Nvidia heeft meer dan $ 2 miljard uitgegeven aan R&D om de nieuwe chip te produceren, zei Huang. Het heeft in totaal 15 miljard transistors, ongeveer drie keer zoveel als de vorige chips van Nvidia. Huang zei dat een kunstmatig neuraal netwerk aangedreven door de nieuwe chip 12 keer zo snel kan leren van binnenkomende gegevens als mogelijk was met behulp van de vorige beste chip van Nvidia.
Deep-learning onderzoekers van Facebook, Microsoft en andere bedrijven die Nvidia vroege toegang tot de nieuwe chip verleende, zeiden dat ze verwachten dat het hun vooruitgang zal versnellen door hen in staat te stellen met grotere verzamelingen neuronen te werken.
Ik denk dat we een stuk groter kunnen gaan dan we in het verleden hebben kunnen doen, zoals 30 keer groter, zei Bryan Catanzero, die werkt aan deep learning bij het Chinese zoekbedrijf Baidu. Het vergroten van de omvang van neurale netwerken heeft eerder grote sprongen in de slimheid van software mogelijk gemaakt. Vorig jaar slaagde Microsoft er bijvoorbeeld in om software die mensen verslaat bij het herkennen van objecten op foto's door een veel groter neuraal netwerk te creëren.
Huang van Nvidia zei dat de nieuwe chip al in productie is en dat hij verwacht dat cloudcomputingbedrijven hem dit jaar gaan gebruiken. Verwacht wordt dat IBM, Dell en HP het vanaf volgend jaar in servers zullen verkopen.
Hij onthulde ook een speciale computer voor deep-learning onderzoekers die acht P100-chips met geheugenchips en flash-harde schijven samenpakt. Toonaangevende academische onderzoeksgroepen, waaronder die van de University of California, Berkeley, Stanford, New York University en MIT, krijgen modellen van die computer, bekend als de DGX-1, die ook zal worden verkocht voor $ 129.000.