Nervana Nevermore: Intel Menggeser Fokus ke Habana Labs, Membatalkan NNP-T, NNP-I

Situs ini dapat memperoleh komisi afiliasi dari tautan di halaman ini. Syarat Penggunaan. Keputusan Intel untuk membeli startup Habana Labs pada bulan Desember seharga $ 2 miliar menetapkan lidah untuk mengibas tentang apa artinya bagi Nervana, startup AI yang sebelumnya diakuisisi Intel pada tahun 2016. Kira-kira sebulan kemudian, sepatu lain telah jatuh: Intel telah mengumumkan akan membatalkan produk NNP-T dan NNP-I yang sebelumnya direncanakan akan dikirim pada akhir 2019 dan sebagai gantinya akan fokus pada Habana.

Ada sedikit obrolan tentang mengapa ini terjadi, tetapi Karl Freund dari Moor Insights and Strategy menangkap kabar itu. Menurutnya, Intel akan mendukung NNP-I untuk "pelanggan yang berkomitmen sebelumnya," tetapi akan menghentikan semua pengembangan pada desain pelatihan NNP-T AI.

NNP-T dirancang di TSMC dan ditujukan untuk proses FinFET 16nm perusahaan dan masuk ke dalam amplop daya 150-250W. NNP-I, yang tampaknya akan didukung untuk tingkat yang kecil, adalah bagian 10-50W yang memasangkan dua core CPU Ice Lake dengan 12 mesin inferensi komputasi (ICE).

Pemikiran di sini adalah bahwa perangkat keras Nervana pastinya tidak terlalu kompetitif dengan apa yang dimiliki atau dibawa pesaing Intel ke pasar. Intel memiliki serangkaian produk yang menargetkan berbagai AI, pembelajaran mendalam, dan menghitung pasar dengan Mobileye, Movidius, arsitektur Xe yang akan datang, dan bisnis FPGA-nya. Habana Labs telah mengirimkan Goya Inference Processor sejak Q4 2018 dan Gaudi AI Training Processor mengambil sampel "untuk memilih pelanggan" pada paruh kedua 2019. Keputusan Intel untuk menghentikan pekerjaan lebih lanjut pada arsitektur Nervana tampaknya akan berbicara dengan sendirinya.

Ini adalah upaya pembelajaran AI / mesin kedua yang Intel tutup, setelah Xeon Phi, tetapi saya tidak yakin seberapa banyak saya membacanya. Xeon Phi adalah upaya untuk menciptakan produk berbasis x86 baru yang dapat bersaing dengan GPU dalam beban kerja presisi ganda. Masalah 10nm Intel mencegah perusahaan mendorong Xeon Phi ke titik yang lebih rendah, tetapi akar dari arsitektur berawal dari percobaan GPU Larrabee yang gagal dari Intel, bukan upaya keras untuk membangun prosesor AI / ML.

Membatalkan produk Nervana tidak diragukan lagi menghantam tim produk itu dengan keras, tetapi kami masih sangat awal dalam permainan AI, dan banyak perusahaan saat ini bekerja pada akselerator generasi pertama. Fakta bahwa Goya ada di pasar dan Gaudi mengambil sampel sebelum Intel membeli perusahaan memberikan jaminan bahwa produsen CPU tidak akan harus menghabiskan banyak waktu untuk membawa bagian awal ke pasar.

AI dan pembelajaran mesin telah cukup Nvidia dan Intel-sentris sampai sekarang, dan tren itu tampaknya akan terus berlanjut untuk masa depan jangka pendek. Kehadiran AMD di pasar-pasar ini – dan kemampuannya untuk bersaing secara efektif melalui proyek terjemahan seperti ROCm, dibandingkan dengan dukungan asli untuk Nvidia CUDA – sama-sama sederhana dibandingkan dengan saingan terbesarnya.

Agar adil terhadap AMD, itu bukan kecelakaan. Ketika analis telah bertanya apakah AMD akan secara eksplisit menargetkan ruang AI / ML yang muncul, eksekutif AMD umumnya mengatakan bahwa mereka akan melakukannya secara terbatas dan dengan produk-produk tertentu ketika masuk akal untuk melakukannya. AMD tidak berusaha untuk menargetkan CPU seperti Epyc 7742 untuk beban kerja AI seperti cara Intel berfokus pada menambahkan dukungan AVX-512 ke Xeon.

2020 akan menjadi tahun yang signifikan bagi pasar AI / ML. Iterasi konsumen pertama dari GPU Intel akan mencapai pasar tahun ini. Meskipun ini jelas akan ditujukan untuk sistem arus utama, Anda dapat bertaruh para analis akan memerhatikan fitur atau kemampuan ramah pusat data yang mungkin membuat penampilan awal. GPU 7nm Nvidia generasi berikutnya diperkirakan akan turun tahun ini, seperti halnya AMD Navi 20. Tidak gila untuk berpikir Navi 20 bisa masuk ke server baru, workstation, atau pusat data GPU dari AMD juga tahun ini.

Singkatnya, berputar ke arah Habana dan menjauh dari Nervana tidak berarti Intel tertinggal – tidak selama kinerja dan peta jalan Habana lebih selaras dengan pelanggan Intel daripada apa yang sebelumnya dilakukan.

Sekarang baca: