Steckkarten für KI-Training: Intel stellt Chipsatz im M.2-Formfaktor vor

News 19.11.2019 um 09:01 Uhr Claus Ludewig Als bevorzugte Quelle auf Google hinzufügen

Quelle: Intel

Um die Künstliche Intelligenz zu trainieren braucht es neben passender Algorithmen auch Prozessoren für Neuronale Netzwerke. Chiphersteller Intel hat nun neue Produkte vorgestellt, die bei Großkunden zum Einsatz kommen um KI zu trainieren. Die Auswirkungen davon können alle Endkunden erleben.

Es ist eines der Zukunftsfelder und Reizthema zugleich. Die Rede ist von KI. Viele IT-Firmen forschen daran und setzen Bausteine wie Machine-Learning-Algorithmen in bestimmten Produkten ein. Chiphersteller Intel hat nun neue Prozessoren für KI-Anwendungen vorgestellt. Um die Künstliche Intelligenz zu trainieren, werden sehr viele Trainingsdatensätze von Nöten sein. Zudem benötigt man nicht nur eine permanente Internetverbindung zur Cloud, sondern auch leistungsfähige Hardware in Endgeräten. Für letzteres hat Intel zwei neue sogenannte Neuronale-Netzwerk-Prozessoren vorgestellt. Beim Intel Nervana Neural Network Processor for Training geht es darum, möglichst komplexe Trainingsdatensätze effizient berechnen zu können. Der chinesische Konzern Biadu setzt beispielsweise auf derartige Prozessoren. Hierbei kann man in einem Gehäuse zwischen acht und 32 Steckkarten mit Prozessor verbauen. Zudem hat man eine Steckkarte im M.2-Format für die Berechnung von Inferezen namens Intel Nervana Neural Network Processor for Inference vorgestellt. Für die Berechnung der Vorwärtsverkettung sollen bis zu 50 TOPs bei nur 12-Watt-Verbrauch bereitstehen. Die kompakte Bauweise soll den Einsatz in möglichst vielen Geräten erlauben. Beide Produkte sind ausschließlich für den Betrieb in Rechenzentren gedacht. Eventuell kommt ein ähnlicher Formfaktor auch bei Intels dedizierten Grafikkarten Intel Xe zum Einsatz.

Einsatzgebiete für Nutzer

Auch wenn die vorgestellten Neuerungen nur in Rechenzentren und bei Großkunden zum Einsatz kommen, können die Endnutzer die Auswirkungen feststellen. So soll eine antrainierte KI dabei helfen, Hass-Nachrichten im Chat bei Xbox Live herausfiltern können. Zudem setzt Microsoft auch noch auf eine Updateverteilung, die von einem Machine-Learning-Algorithmus unterstützt wird. Das Ziel hierbei ist es, ein Funktionsupdate von Windows 10 möglichst nur Nutzern anzubieten, auf deren PCs das Update auch fehlerfrei läuft. Stellt der Algorithmus fest, dass irgendeine Komponente bei vielen Nutzern zu Problemen beim Update geführt hat, soll die Aktualisierung noch zurückgehalten werden.

Google setzt im großen Stile auf KI. So werden Bilder und Objekte dank Algorithmen erkannt. Beim Spiele-Streamingservice Google Stadia soll die KI dazu beitragen, dass die Latenzen in wenigen Jahren niedriger sind als beim PC. Ein entsprechend trainierter Computer hat gar jüngst im Spiel Stracraft 2 für Aufsehen gesorgt. In 44 Tagen wurde das Programm erst trainiert und dann in das Spiel gegen menschliche Gegner geschickt und zwar ohne, dass diese wussten, dass sie gegen eine KI spielen. Manche Experten sind gar der Meinung, dass man die KI in enge Schranken weisen muss, damit klar wird, für welche Zwecke man Künstliche Intelligenz verwenden darf.

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Fakten zu den neuronalen Netzwerkprozessoren von Intel:

Speziell für Großkunden und in Rechenzentren hat Intel zwei neue Steckkarten für die Berechnung von Algorithmen für KI-Anwendungen vorgestellt. Um die Traningsdatensätze zu berechnen gibt es den Intel Neural Network Processor for Training.
Um eine Vorwärtsverkettung möglichst effizient berechnen zu können, offeriert Intel den Intel Neural Network Processor for Inference. Diese soll bis zu 50 TOPs berechnen können.