ai(人工智能)是当今科技圈的热门话题,深度学习则是ai训练的重要手段之一。如何学习要靠硬件和算法支撑,这方面,intel力挺cpu,nvidia则力挺gpu。
日前,intel实验室联合美国莱斯大学宣布了一种突破性的深度学习新算法slide。
slide基于散列开发,而非当前最富盛名的bp算法(反向传播算法)所基于的矩乘。
借助slide,cpu用于传统ai模型深度学习训练的效率大大提升。研究论文举例称,一套拥有44个xeon核心的平台和一套价值10万美元、由8张nvidia vlta v100加速卡支撑的平台(tensorflow框架)执行相同的训练任务,前者用时1小时,后者则花了3.5小时。
有趣的是,intel还表示,它们这套平台尚未充分优化,还是“残血”状态,比如处理器的dlboost并未启用。
不过,这套44核至强平台到底是什么型号cpu并未公布,一说就是22核心44线程的至强铂金6238,一说是双路至强铂金6238,还有可能是未发布的产品。
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