Intel promet un processeur neuronal dédié à l’intelligence artificielle avant la fin de l'année
Le numéro un mondial des semiconducteurs Intel prévoit de lancer son premier processeur neuronal Nervana avant la fin de cette année. Avec la promesse d’accélérer les applications d’intelligence artificielle par un facteur supérieur à 100 par rapport aux technologies actuelles.
Intel s’engouffre dans la course au calcul neuronal. Le numéro un mondial des semiconducteurs prévoit de lancer son premier processeur de ce type dédié aux applications d’intelligence artificielle avant la fin de 2017. C’est ce que promet son directeur général Brian Krzanich lors de sa prise de parole à la conférence mondiale sur la technologie D.Live de Wall Street Journal, le 18 octobre 2017.
Partenariat avec Facebook
Développé en étroite collaboration avec Facebook, ce processeur s’appuie sur un moteur de traitement neuronal dédié à l’intelligence artificielle provenant de Nervana Systems, une pépite américaine des puces d’apprentissage statistique profond (Deep learing) rachetée par Intel en août 2016 pour plus de 400 millions de dollars. Elle s’adresse à des applications variées dans l’automobile, la santé, la météo ou la gestion de la relation client.
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Les applications d’intelligence artificielle sont aujourd’hui remplies principalement par des processeurs graphiques comme ceux de Nvidia ou d'AMD. Une technologie développée au départ pour l’accélération des applications vidéo mais qu'Intel juge non optimales. Les circuits logiques programmables constituent une autre voie pour l’accélération des tâches d’apprentissage statistique. Mais selon Intel, le traitement neuronal, matérialisé sous la forme de puces dédiées à ces tâches, offrent la solution nec plus ultra. Avec son processeur Nervana, il promet d’accélérer les applications d’intelligence artificielle par un facteur supérieur à 100 par rapport aux technologies classiques existantes.
Google pionnier
"Nous avons plusieurs générations de produits Nervana dans le pipeline qui offriront de meilleures performances et de nouveaux niveaux d'évolutivité pour les modèles d’intelligence artificielle, confie Brian Krzanich. Cela nous met sur la bonne voie pour dépasser l'objectif que nous avions fixé en 2016 d'atteindre 100 fois plus de performances d'ici 2020."
Google a été le premier à défricher le terrain. Le géant d’Internet a surpris le monde entier en dévoilant en mai 2016 sa puce TPU (Tensor Processing Unit), un circuit intégré à application spécifique (Asic) spécialement créé pour ses applications d’intelligence artificielle. Il est rejoint dans la course par Apple, Intel ou encore Facebook.
Intel sur tous les fronts
Pour adresser les applications d’intelligence artificielle, Intel propose aujourd’hui deux voies classiques d’accélération des tâches d’apprentissage statistique : les processeurs graphiques et les circuits logiques programmables d’Altera, un spécialiste qu'il a racheté en décembre 2016 pour 16,7 milliards de dollars. Pour l’avenir, il développe les processeurs neuronaux et explore les puces neuromorphiques et le calcul quantique.
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