Intel Xeon憑借新的AI圖像分類記錄勝過Nvidia的Tesla
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(資料圖)
英特爾通常會在 核心和時鐘速度方面展示它是芯片世界中的一條大魚,但芯片創(chuàng)造商的最新威脅來自深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)。
英特爾聲稱在使用ResNet-50神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行人工智能(AI)圖像分類時,已經(jīng)制造了新的深度學(xué)習(xí)記錄。
這家芯片巨頭指出,在其最新一代可擴展Xeon處理器上公布了深度學(xué)習(xí)圖像分類任務(wù),它每秒可以咀嚼7,878個圖像。
這顯然勝過Nvidia的Tesla V100得分為7,844,這對于Team Green來說將是一個很大的沖擊,由于其GPU的并行處理能力,它在AI工作負載方面相當(dāng)不錯。
英特爾正在宣傳這一新的ResNet-50記錄,作為其Xeon處理器在處理不同工作負載時的靈便性的一個例子,這應(yīng)該吸引那些不想為機器學(xué)習(xí)設(shè)置專用硬件的企業(yè)和開辟人員,因為成本和其他狡猾的位。
“加速器適用于某些用戶場景,其中專用硬件在經(jīng)濟上是合理的。英特爾還在開辟用于推理和培訓(xùn)的深度學(xué)習(xí)加速器,” 英特爾表示。
“但是,擁有高深度學(xué)習(xí)功能的CPU可以讓AI客戶靈便地統(tǒng)一治理他們的計算基礎(chǔ)架構(gòu)并且具有成本效益。”
值得注意的是,這個Nvidia擊敗的結(jié)果只是在ResNet-50中,并且鑒于Nvidia的技術(shù)用于各種機器學(xué)習(xí)應(yīng)用,例如支持許多自動駕駛汽車,Team Green仍然有足夠的后袋使其數(shù)據(jù)中心級GPU更具吸引力。
但是,讓更多的公司更快地完成AI工作負載的運行只是一件好事,因為一旦技術(shù)涓涓細流,這意味著Jeremiah,就像你和我們一樣,可以看到更聰慧,更有效的功能蔓延到我們的日常小工具中
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