Intel bringt eigenen Chip für Künstliche Intelligenz

19. November 2016, 16:44
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"Nervana" soll Ende 2017 erscheinen und Marktführer nVidia den Rang ablaufen

Mit steigender Verbreitung von immer komplexeren KI-Systemen braucht es auch Hardware, die für genug Rechenpower sorgen. Microsofts Spracherkennungssystem etwa ist auf eine riesige GPU-Farm angewiesen. So auch die künstlichen neuronalen Netze der Konkurrenz wie Google, Facebook oder Baidu. Allerdings versuchen sich die IT-Konzerne zunehmend von GPUs zu lösen, die primär für Grafik-Rendering vorgesehen sind und setzen stattdessen auf eigene Chips, die sowohl das Training als auch die Ausführung beschleunigen.

nVidia führender Hersteller

Intel, der weltgrößte Chiphersteller, will nun in diesem Bereich auch mitmischen und hat deshalb einen eigenen KI-Prozessor namens "Nervana" vorgestellt. Ende 2017 soll dieser fertig sein. Marktführer in dem Bereich ist momentan noch nVidia, primärerer Zulieferer für GPUs. Intel will dem Konzern mit eigenen Chips den Rang ablaufen und sieht in den kommenden Jahren einen riesigen Markt. "Nervana" stammt von einem gleichnamigen Start-up, das von Intel in diesem Jahr übernommen wurde.

Skepsis zur Performance

Intels Produkt soll nicht nur das Training von künstlichen neuronalen Netzen und die Ausführung beschleunigen, sondern auch in der Lage sein, mehrere zu betreiben. Somit könnte ein Prozessor die Rechenpower für mehrere Deep-Learning-Dienste bereitstellen. Allerdings gibt es hinsichtlich "Nervana" noch Skepsis. Die Frage ist nämlich, wie effizient der Chip wirklich ist. "Wir haben hierbei keinerlei Details" sagt Patrick Moorhead gegenüber Wired. Moorhead ist Chefanalyst bei Moor Insights, einer Firma die das Prozessoren-Geschäft beobachtet. (red, 19.11.2016)

  • Intel will Ende 2017 einen eigenen Chip für Künstliche Intelligenz auf den Markt bringen, der gegenüber derzeitigen Lösungen deutlich heraussticht.
    foto: reuters/siu

    Intel will Ende 2017 einen eigenen Chip für Künstliche Intelligenz auf den Markt bringen, der gegenüber derzeitigen Lösungen deutlich heraussticht.

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