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

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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.

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

deady1000 schrieb:
Man entwickelt KI-Chips und das erste was man ihnen beibringt ist, wie eine ordentliche Beleidigung auszusehen hat. :ugly:
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Das ist doch schon ein alter Hut. :-p

"Tay, ein Chatbot von Microsoft mit künstlicher Intelligenz, sollte im Netz lernen, wie junge Menschen reden.
Nach wenigen Stunden musste der Versuch abgebrochen werden."

Microsoft: Twitter-Nutzer machen Chatbot zur Rassistin | ZEIT ONLINE
 
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Tech_Blogger schrieb:
Dazu braucht man wohl einen Epyc, weil beim Xeon die PCIe-Lanes nicht reichen:O
Zum Vergrößern anklicken....

Naja, sieh es so. Intel verkauft nicht nur Prozessoren, sondern auch Ssds, chipsätze, Netzwerkchips usw.
Es ist halt ein Win, wenn auch Nutzer von Epyc Servern, 32 solcher Kärtchen verbauen :D
 
AW: Steckkarten für KI-Training: Intel stellt Chipsatz im M.2-Formfaktor vor

Tech_Blogger schrieb:
Dazu braucht man wohl einen Epyc, weil beim Xeon die PCIe-Lanes nicht reichen:O
Zum Vergrößern anklicken....

Wenn man große Nodes aufbauen möchte, sind die Lane-Vorteile von Epyc relativ. Egal in welcher Konfiguration, auch mit zwei CPUs, man hat immer 128. Xeon startet zwar nur mit 48/44 freien, aber in einem Dual-Sockel-System mit ähnlicher Kernzahl und TDP wie ein einzelner großer Epyc, sind es schon 96/92. Ein Quad-Xeon Node kommt auf 208/204; Quad-Epyc ist gar nicht möglich.

Man müsste aber erst einmal prüfen, wie hoch die Datentransferanforderungen dieser Module wirklich sind. Wenn man sich Systeme mit Switches für 640 Lanes an zwei Xeons anguckt, dann scheint mit der Datenaustausch mit dem Hauptprozessor gar keine Rolle zu spielen. Und bei 12 W wird der Durchsatz trotz spezialisierter Chips sicherlich nicht sehr hoch sein.
 
AW: Steckkarten für KI-Training: Intel stellt Chipsatz im M.2-Formfaktor vor

Wobei so eine Karte doch theoretisch auch auf normale Boards passen sollte.

Dann könnten die Daten auch lokal verarbeitet werden.
 
AW: Steckkarten für KI-Training: Intel stellt Chipsatz im M.2-Formfaktor vor

Vielleicht an den Autor - ihr bildet einen NNP-I im M.2 Format ab. Der trainiert keine KIs (das würde der NNP-T 1000 erledigen). Der NNP-I ist für das Inferencing - die Implementation der Trainingsergebnisse in den KI-Workflow gedacht.:D

NNP Komplett (beide Chips ergänzen sich) ist ein reiner Tensorstack der die Xeons ersetzen soll und Konkurrenz für Google, Nvidia und Co. darstellt.

Das andere Teil sieht so aus: http://simplecore.intel.com/ai/wp-content/uploads/sites/69/Picture3-11.png
 
Zuletzt bearbeitet:
AW: Steckkarten für KI-Training: Intel stellt Chipsatz im M.2-Formfaktor vor

Man braucht keinen Xeon dafür.
 
AW: Steckkarten für KI-Training: Intel stellt Chipsatz im M.2-Formfaktor vor

Nebenbei ist es interessant, wie sich die Geschichte wiederholt.

Die älteren unter Euch werden sich erinnern, es gab daaaamals für 286er und 386er mathematische Koprozessoren zu kaufen, die unter 287 und 387 liefen, die Gleitkommaberechnungen übernahmen. Die Hauptprozessoren waren dazu nicht in der Lage. Mit dem 486er wurde es integriert, jedoch deaktiviert. Der Beinahe-Gau erfolgte dann beim Pentium 60, der mordsmäßig schnell war... bis auf den Fehler in der Gleitkommaeinheit (FDIV-Bug.)

Koprozessor – Wikipedia
Pentium-FDIV-Bug – Wikipedia

Ich muss aber gestehen, die Idee seitens Intel ist interessant, diese Schnittstelle für solche Anwendungen zu nutzen.
 
AW: Steckkarten für KI-Training: Intel stellt Chipsatz im M.2-Formfaktor vor

Die Moderation hat ein paar Beiträge entfernt. Bitte bleibt beim Thema, und klärt persönliche Probleme per PN. Danke.
 
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