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[导读]Mark Papermarster宣称AMD公司有着全面的机器学习策略,将会为数据中心、边缘计算等提供AI引擎,但是具体的细节就没了,AMD到底会提供什么样的产品用于AI市场?会为AI、深度学习等计算做有什么优化?这些问题就没得说了。

NVIDIA这两年业绩大涨,股票也做了火箭一般从两年前的30多美元蹿升到了250美元,很重要一个原因是NVIDIA在深度学习、AI人工智能等新兴领域保持领先,CEO黄仁勋都被一些媒体称为“AI教父”了。相比之下,AMD这两年还挣扎在游戏市场上,不过AMD CTO日前接受媒体采访时表示AMD有着全面的机器学习策略,将为数据中心、边缘计算市场提供AI引擎。

 

 

EEtimes日前采访了AMD首席技术官Mark Papermarster,谈到了AMD的AI战略、7nm Vega、Zen 2处理器以及未来的制程工艺选择等问题,不过大家放心,Papermarster对于新产品、新技术及新工艺等问题一点劲爆的料都没提,严守了公司秘密,比较重要的内容就是确认了AMD会在AI市场大展宏图。

Mark Papermarster宣称AMD公司有着全面的机器学习策略,将会为数据中心、边缘计算等提供AI引擎,但是具体的细节就没了,AMD到底会提供什么样的产品用于AI市场?会为AI、深度学习等计算做有什么优化?这些问题就没得说了。

EEtimes提到了AMD早在2016年就推出了面向深度学习的GPU加速,这就是Radeon Instinct加速卡,其中Radeon Instinct MI25采用了新一代Vega架构,拥有64组NCU单元,换算过来就是4096个SP流处理器,配合16GB的HBM2显存,显存带宽高达484 GB/s。半精度浮点性能有了很大进步,达到了24.6TFLOP,而单精度也有12.3TFLOPS。

在这之后,谷歌推出了用于深度学习的TensorFlow处理器,在硬件中添加了MAC(乘法累加单元)加速深度学习计算。2017年5月份NVIDIA推出了Volta显卡,这是第一款加入MAC单元的显卡,被NVIDIA称为Tensor单元。

英特尔今年早些时候计划将其收购来的Movidius加速器单元转移到运行Windows ML的PC平台上,分析师认为英特尔最终会把Movidius单元集成到CPU中。

Mark Papermarster没有确认AMD今年底将要发布的Vega或者明年初发布的7nm Zen2处理器上是否添加MAC运算单元,不过他表示即将推出的Vega GPU支持16位浮点意外的运算——这点其实也不是新闻了,早在发布之前,AMD就提到了7nm Vega加入了新的深度学习指令,支持了8位运算。

现在各大公司都在研究加速深度学习研究的算法,ARM在ML Core中加入了8位运算,NVIDIA已经在研究2位操作,英特尔则在计划单位操作。

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