AMD Demos 7nm Vega для машинного интеллекта на Computex

AMD Demos 7nm Vega для машинного интеллекта на Computex

AMD представила свой 7-нм Vega GPU для рабочих нагрузок на вычислительной машине на Computex. Эта переработанная версия Vega 10 - решение высокого класса, которое AMD дебютировало в конце лета в 2017 году, - увеличивает общий объем HBM2 до 32 ГБ, а также множество неуточненных изменений, которые AMD явно хочет сохранить под своей шляпой.

Ожидается, что новый графический процессор Vega 7nm не появится на ранней стадии. Фактически, AMD продвигается досрочно с Vega по сравнению с собственными предыдущими планами. Первоначальная цель состояла в том, чтобы пробовать Vega в задней половине этого года и запускаться в начале 2019 года. Вместо этого AMD отбирает выборку с запуском, ожидаемым в конце этого года. Это означает, что 7-нм дорожная карта TSMC работает хорошо, так как чип строится в партнерстве с этим литейным цехом, в отличие от GlobalFoundries, который обрабатывает все 14-нм графические процессоры AMD.

AMD Demos 7nm Vega для машинного интеллекта на Computex

AMD не подтвердила каких-либо других аспектов дизайна графического процессора, но ожидается, что это ядро ​​построено на четырех пакетах памяти HBM2 с общей 4096-битной шиной. Это может привести к тому, что общая полоса пропускания ОЗУ для карты составит около 1 ТБ / с (RX Vega 64 имеет пропускную способность 483,8 ГБ / с в двух пакетах HBM2). Другие вопросы, такие как подсчеты ядра и возможности, остаются без ответа. Но AMD изо всех сил пытается выиграть место на рынке, в котором доминируют почти все его основные конкуренты - Intel и Nvidia, и он отбивается с позиции меньшинства. Ожидайте, что компания выведет оборудование на рынок настолько агрессивно, насколько возможно, чтобы оттолкнуть назад и получить долю в результате.

Что касается того, когда эта технология поступит в обычные игровые системы, опять же, это не происходит в ближайшее время. AMD не внесла никаких корректировок в свои дорожные карты, которые покажут потребительские аппаратные средства, которые по-прежнему основаны на GPU RX Vega и RX 500 до конца года. Только в 2019 году, когда производство 7 нм станет более доступным и, надеюсь, менее дорогостоящим, AMD планирует перейти на новую линейку продуктов. Ничего не известно о графических процессорах нового поколения Navi, в том числе о том, будут ли они полагаться на GDDR6 или HBM2.

В финансовом отношении 7-нм Vega не станет основным победителем в AMD. Компания продвигается на новый рынок с новым GPU, развертывающим новый технологический узел. Ни одна из них не является финансовой позитивностью, и AMD принимает все три сразу. Но высокие ставки на ИИ и машинное обучение также подчеркнули важность получения оборудования на рынке. С Intel, Nvidia, IBM и сотней других компаний, все вместе взявшись за искусственный интеллект, машинное обучение и аналогичные рынки, AMD нуждалась в продукте, который он мог бы вывести на рынок для создания собственного бизнеса. Вывод 7-месячных месяцев Vega досрочно дает компании дополнительный импульс к тому, чтобы это произошло.

Читать далее

Google, чтобы сделать Chrome «более полезным» с новыми дополнениями машинного обучения
Google, чтобы сделать Chrome «более полезным» с новыми дополнениями машинного обучения

Google надеется сделать уведомления в хроме менее раздражающих, и он также хочет ожидать поведения пользователя.

AutoML Google создает модели машинного обучения без опыта программирования
AutoML Google создает модели машинного обучения без опыта программирования

Суть Cloud AutoML заключается в том, что почти каждый может принести каталог изображений, импортировать теги для изображений и создать на основе этого функциональную модель машинного обучения.

Google объявляет о выпуске 8x Faster TPU 3.0 для ИИ, машинного обучения
Google объявляет о выпуске 8x Faster TPU 3.0 для ИИ, машинного обучения

Новые TPU от Google здесь - и они немного быстрее, чем прошлогодняя модель.

Машинное обучение работает чудесами на изображениях с низким освещением
Машинное обучение работает чудесами на изображениях с низким освещением

Новая работа от Intel и Университета штата Иллинойс Урбана-Шампейн демонстрирует невероятные достижения в области фотографии с низким освещением, любезно предоставленной машинной разведкой.