Viena iš didžiųjų lustų gamintojų pristatė planą, kaip paspartinti mašininį intelektą serveriuose, sujungdama naujus GPU akseleratorius ir atvirojo kodo programinės įrangos paketą. Naujoji Radeon Instinct linija skirta tiek gilaus mokymosi inferencijai, tiek modelių treniravimui, o kartu siūlomos MIOpen biblioteka ir ROCm platformos patobulinimai, kad dirbtinio intelekto darbo krūviai būtų našesni, efektyvesni ir lengviau diegiami.
Kodėl tai svarbu
Nepigios, bet talpios laikmenos, iš jutiklių nuolat plūstanti informacija ir milžiniški vartotojų kuriamo turinio kiekiai visame pasaulyje generuoja egzabaitus duomenų. Nauji algoritmai, paleisti ant aukštos spartos GPU, leidžia daug kartų pagreitinti šių duomenų apdorojimą ir interpretaciją – įžvalgos pasiekiamos beveik realiuoju laiku. Radeon Instinct koncepcija remiasi atvira ekosistema: ji pagreitina inferenciją, spartina mokymo ciklus ir sumažina programavimo kliūtis.
Aparatinės įrangos pagrindai
Radeon Instinct akseleratoriai sukurti profesionaliems duomenų centrų darbo krūviams ir siūlo savybes, kurios padeda masteliui ir stabilumui.
- Pasivus aušinimas – tylus, paprastesnis pritaikymas tankiuose rack tipo serveriuose.
- MxGPU aparatinė virtualizacija, atitinkanti SR-IOV standartą, kad keli virtualūs egzemplioriai galėtų saugiai dalintis vienu GPU.
- 64 bitų PCIe adresavimas ir Large BAR palaikymas, užtikrinantis efektyvų daugių GPU ryšį peer-to-peer režimu.
Modelių linija ir paskirtys
- Radeon Instinct MI6: paremtas Polaris architektūra, pasyviai aušinamas inferencijos akseleratorius. Orientuotas į našumą vienam džouliui, pasiekia iki 5,7 TFLOPS FP16 skaičiavimo spartą esant maždaug 150 W plokštės galiai, turi 16 GB GPU atminties.
- Radeon Instinct MI8: kompaktiškas HPC ir inferencijos akseleratorius su Fiji Nano GPU. Užtikrina iki 8,2 TFLOPS FP16, plokštės galia mažesnė nei 175 W, komplektuojamas su 4 GB didelės spartos HBM atminties.
- Radeon Instinct MI25: naujos kartos Vega architektūra, skirta gilaus mokymosi treniravimui. Optimizuotas kuo trumpesniam sprendimo laikui dideliuose mokymo uždaviniuose.
Programinės įrangos ekosistema
MIOpen biblioteka
Nemokama, atvirojo kodo MIOpen biblioteka skirta GPU akseleratoriams ir padeda kurti didelio našumo mašininio intelekto sprendimus. Joje pateikiamos GPU optimizuotos dažniausiai naudojamos operacijos – konvoliucijos, „pooling“, aktyvavimo funkcijos, normalizavimas ir tensorų formatų keitimas. Planuota, kad pirmoji versija pasirodys 2017 m. pirmąjį ketvirtį.
ROCm ir gilaus mokymosi karkasai
ROCm platforma pritaikyta populiarių gilaus mokymosi karkasų spartinimui – palaikoma Caffe, Torch 7, TensorFlow. Tai leidžia kūrėjams koncentruotis į neuroninių tinklų treniravimą, o ne į žemo lygio derinimą. ROCm numatoma kaip pamatas kitos kartos DI uždaviniams: su sritiniais kompiliatoriais linijinei algebrai ir tensorams bei atvira kompiliatoriaus ir kalbos vykdymo aplinka.
Atviri standartai ir jungčių ateitis
Siekiant peržengti šiandienos PCIe Gen3 ribas, vystomos naujos tarpusių technologijos, kurios leis dar labiau padidinti našumą būsimoms DI užduotims. Bendradarbiaujama kuriant atvirus, didelės spartos I/O standartus, palaikančius įvairias serverių CPU architektūras, įskaitant x86, OpenPOWER ir ARM AArch64. Taip pat dalyvaujama iniciatyvose, tokiose kaip CCIX, Gen-Z ir OpenCAPI, kad ateityje būtų pasiekti 25 Gbit/s greičiu veikiantys akseleratorių ir stelažinio lygmens sujungimai Radeon Instinct platformai.
Prieinamumas
Radeon Instinct produktų serija planuota pristatyti 2017 m. pirmoje metų pusėje.
Technikos temomis rašanti autorė, kuri paprastą žmogų supažindina su dažnai painiu buitinės elektronikos pasauliu. Ji – profesionali turinio kūrėja, daugiau nei 10 metų rašanti technologijų, elektronikos ir namų įrangos temomis.
Rūta pasižymi gebėjimu sudėtingą informaciją pateikti aiškiai, suprantamai ir naudotai praktiškai – būtent tai ir daro jos tekstus vertingus skaitytojams, ieškantiems patikimų patarimų prieš perkant ar naudojant buitinę techniką.
