개발자 에코시스템, 도구, 기술 및 개방형 플랫폼에 대한 인텔의 깊은 투자는 모든 곳에서 인공 지능을 확장할 수 있는 길을 열어주고 있습니다. 인텔의 역할은 이 기술을 책임감 있게 확장하는 것입니다. 인텔은 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서에서 널리 사용되는 라이브러리 및 프레임워크를 광범위하게 최적화하여 개발자가 AI에 더 쉽게 액세스하고 확장할 수 있도록 했습니다. 개방형 표준 기반 프로그래밍 모델을 사용하여 다양한 고객 요구 사항을 충족하기 위해 여러 AI 아키텍처에 대한 인텔의 투자는 개발자가 더 많은 사용 사례에서 더 많은 AI 워크로드를 더 쉽게 실행할 수 있도록 합니다. 많은 세계 유수의 조직이 Intel AI를 활용하여 복잡한 작업을 해결합니다.
추가 정보: 보도 자료: 인텔 혁신 2021 | 12세대 인텔 코어 … 웹캐스트: 인텔 혁신 기조 연설 … 보도 자료: 인텔 혁신, 개발자를 위한 신제품, 기술 및 도구 집중 조명 | 인텔, 12세대 인텔 코어 공개, 세계 최고의 게임 프로세서 i9-12900K 출시 … 인텔 혁신 주제 뉴스: Developer/oneAPI | 유비쿼터스 컴퓨팅 | 클라우드-에지 인프라 | 퍼베이시브 연결성
인텔, 2022년까지 총 AI 성능 30배 향상 목표
인텔은 오늘 2022년까지 인텔 제온 스케일러블 프로세서의 총 AI 성능을 최대 30배 향상시키는 것을 목표로 하고 있다고 발표했습니다. 인텔은 인텔 이노베이션 에서 데모를 제공했습니다. 시제품 차세대 Intel Xeon Scalable 프로세서(코드명 "Sapphire Rapids")를 사용합니다. 성능 향상은 차세대 Xeon 프로세서, Intel® Neural Compressor(INC)에 내장된 AMX(Advanced Matrix Extensions) 엔진과 oneAPI 개방형 산업 표준을 기반으로 하는 oneDNN 최적화를 통해 달성되었습니다. 인텔 신경 압축기는 현재 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에서 사용할 수 있는 내장 AI 가속(인텔® 딥 러닝 부스트)을 최대한 활용하여 FP32에서 int8 수치 정밀도로 가는 무시할 수 있는 정확도 손실로 훈련된 신경망을 자동으로 최적화합니다. Intel은 또한 Nvidia GPU(그래픽 처리 장치)와 비교하여 차세대 Intel Xeon Scalable 프로세서에서 기대되는 상당한 AI 성능 향상을 시연하여 24개 이상의 성능을 달성했습니다. ResNet50의 초당 000개 이미지는 초당 16,000개의 이미지로 최신 Nvidia A30 GPU를 능가합니다. 이는 AI 가속이 내장된 범용 CPU가 한때 GPU 가속이 필요했던 훨씬 더 많은 고객 사용 사례를 해결할 수 있음을 보여줍니다.
Intel에 최적화된 Alibaba 추천 엔진 툴킷
알리바바와 인텔은 모든 데이터 센터와 클라우드 AI 주기의 상당 부분을 소비하고 다양한 컴퓨팅, 메모리, 대역폭 및 네트워크 필요. DeepRec은 다양한 Alibaba 내부 비즈니스 및 중국에서 Twitter와 같은 서비스를 제공하는 WEIBO와 같은 외부 Alibaba Cloud 고객의 Intel Xeon Scalable 프로세서에서 사용됩니다. DeepRec은 AVX-512, VNNI 및 BF16 가속 기능이 있는 oneAPI로 구동됩니다. DeepRec 개발자는 모델을 쉽게 로드 및 업데이트하고, 임베딩 레이어를 처리하고, 기존 모델 동물원을 활용하고, 수조 개의 샘플이 포함된 초대형 추천 기반 서비스를 배포할 수 있습니다.
광범위한 도구 최적화로 어디에서나 AI를 더 쉽게 실행할 수 있습니다.
인텔은 수집에서 배포, 클라우드에서 에지까지 AI의 확장성과 생산성을 지속적으로 향상시키고 있습니다. 데이터 인프라는 이미 인텔에 최적화되어 있으며 인텔은 이제 가장 인기 있는 데이터 과학 및 AI 도구를 간소화하고 앞으로 나아갈 길을 명확하게 하는 데 도움이 되는 새로운 도구를 만들었습니다. BigDL은 프로덕션 Spark 환경에서 AI 파이프라인을 사용하여 종단 간 분산 빅 데이터를 단순화하는 오픈 소스 개발 플랫폼입니다. Modin은 인기 있는 Pandas 데이터 라이브러리를 최대 20배까지 가속화하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 인기 있는 기계 학습 및 딥 러닝 라이브러리 및 프레임워크에 대한 인텔 최적화는 scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch 등을 포함하여 10~100배의 성능 향상을 제공합니다. AI 배포의 경우, 인텔 신경 압축기 및 OpenVINO™ 툴킷은 딥 러닝 추론 최적화를 자동화하는 모든 새로운 기능을 제공합니다. 그리고 cnvrg.io의 MLops 플랫폼을 사용하면 프로덕션에서 종단 간 데이터, 모델링 및 배포 워크플로를 더 쉽게 오케스트레이션할 수 있습니다.
인텔 AI 글로벌 임팩트 페스티벌로 AI 접근성 향상
인텔은 정부, 학계 및 학생 혁신가가 AI에 대해 배우고 AI를 사용하여 실제 문제를 해결하는 차세대 혁신가의 우수성을 축하할 수 있는 새로운 연례 인텔® AI 글로벌 임팩트 페스티벌을 발표합니다. 첫 해의 주제는 인간 중심적이고 책임감 있는 AI를 육성하기 위한 "AI 혁신으로 삶의 질 향상"입니다. 이 축제는 괴짜, 문제 해결사, 미래 개발자, 혁신가 및 정책 입안자가 한데 모일 것입니다. 기존 AI 혁신 또는 프로토타입으로 구축할 가치가 있는 AI 아이디어를 보유한 학생 혁신가 및 개발자는 엄격한 프로세스를 거쳐 총 $200,000 상당의 상금과 향후 멘토링 기회를 얻습니다. 미래의 개발자를 돕기 위해 우리는 확장해야 합니다. 모든 것의 디지털화가 증가함에 따라 디지털 준비도를 갖추게 되었습니다. 인텔의 RISE 전략 은 회사의 기업 목적에 매우 중요합니다. 인텔은 2030년까지 30개국 30,000개 기관의 3천만 명에게 디지털 준비를 확장하기 위해 노력했습니다. 국가 및 글로벌 우승자는 10월 27일에 발표됩니다. 그들은 여러 인텔 및 산업 포럼에서 혁신을 선보일 기회를 갖게 됩니다. 인텔 전문가들과의 6개월 멘토링 기회 이후, 글로벌 우승자들은 인텔 및 글로벌 업계 리더들에게 AI 혁신의 진행 상황을 보여줄 기회도 갖게 됩니다. 인텔은 국가, 성별, 배경 또는 민족에 관계없이 모든 학생이 AI를 배우고 세계의 가장 큰 문제를 해결하는 초강대국으로 사용할 수 있는 잠재력이 있다고 믿습니다.
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