![\"Xeon](\"https:\/\/secinfinity.net\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/1564425274_122_Intels-Xeon-Cascade-Lake-gegen-NVIDIA-Turing-Eine-Analyse-in.png\"\/)
<\/p>\nIl semble que la nouvelle devise de la Silicon Valley ces derni\u00e8res ann\u00e9es ait \u00e9t\u00e9 : \u00ab Les donn\u00e9es sont le nouveau p\u00e9trole \u00bb, et pour cause. Le nombre d’entreprises utilisant des technologies d’intelligence artificielle d’apprentissage automatique a grimp\u00e9 en fl\u00e8che, et m\u00eame quelques ann\u00e9es apr\u00e8s que tout a commenc\u00e9 pour de bon, le nombre continue de cro\u00eetre. Cette forme d’IA n’est plus seulement un article universitaire ou un curieux projet de recherche, mais l’apprentissage automatique est devenu une partie importante du march\u00e9 des entreprises et il est difficile d’exag\u00e9rer les effets sur le mat\u00e9riel d’entreprise, \u00e0 la fois en termes d’achat et de d\u00e9veloppement. C’est l’\u00e8re de l’IA.<\/p>\n
\u00c0 premi\u00e8re vue, le choix du mat\u00e9riel pour ce type d’application semble simple : processeurs Intel Xeon pour le stockage et le pr\u00e9traitement des donn\u00e9es, GPU NVIDIA pour (presque) tout l’IA. En fait, c’est largement le cas depuis plusieurs ann\u00e9es. Cependant, les concurrents de NVIDIA n’ont pas ch\u00f4m\u00e9 tout le temps – et c’est particuli\u00e8rement vrai pour Intel, dont la part de march\u00e9 des entreprises menace finalement tout cela. Des processeurs d’inf\u00e9rence d\u00e9di\u00e9s \u00e0 faible consommation aux Xeons optimis\u00e9s, Intel a un \u0153il sur tous les niveaux du march\u00e9 de l’IA. Le r\u00e9sultat net est que l’IA est abord\u00e9e dans de nombreuses directions diff\u00e9rentes parmi tous ces concurrents et l’humble bataille pour l’\u00e8re de l’IA est incroyablement int\u00e9ressante \u00e0 notre humble avis.<\/p>\n
Aujourd’hui, jetons un coup d’\u0153il au c\u0153ur du mat\u00e9riel d’IA d’Intel, les processeurs Intel Xeon Scalable de deuxi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration, mieux connus sous le nom de “Cascade Lake”. Ces nouveaux processeurs, introduits plus t\u00f4t cette ann\u00e9e, sont toujours bas\u00e9s sur la m\u00eame architecture principale Skylake que les produits de premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration, mais incluent plusieurs nouvelles instructions pour acc\u00e9l\u00e9rer les performances de l’IA.<\/p>\n
Et quand il s’agit de nouvelles technologies, c’est certainement l’aspect le plus excitant de Cascade Lake. Alors que nous pourrions parler de l’am\u00e9lioration globale de 3 \u00e0 6 % des performances du processeur, du processeur Intel \u00e0 56 c\u0153urs le plus cher de tous les temps et des \u00ab\u00a0rep\u00e8res des records du monde\u00a0\u00bb, ces petites am\u00e9liorations sont presque sans int\u00e9r\u00eat pour le futur proche. terme du monde informatique. Consultez la premi\u00e8re diapositive du briefing Intel Press & Analyst.<\/p>\n
Internet des objets, technologie des donn\u00e9es et IA. Une grande partie de la croissance, de l’innovation et de l’avenir de l’informatique sera ici. Et c’est l\u00e0 qu’Intel veut \u00eatre.<\/p>\n
NVIDIA d\u00e9tient actuellement un quasi-monopole sur la partie la plus “sexy” de ce march\u00e9, \u00e0 savoir les logiciels de deep learning et de “HPC massivement parall\u00e8le”. En raison de la confluence de facteurs mat\u00e9riels et logiciels, la plupart de ces logiciels fonctionnent sur des GPU et des clusters NVIDIA. Pour le grand public, il semble que NVIDIA poss\u00e8de le “march\u00e9 IA”, une image qui n’est pas inexacte, mais qui n’est pas non plus compl\u00e8te. Il y a bien plus sur le march\u00e9 de l’IA que la simple d\u00e9duction des r\u00e9seaux de neurones et, en particulier, tout ce qui doit arriver pour fournir des donn\u00e9es au mod\u00e8le d’IA est n\u00e9glig\u00e9. En cons\u00e9quence, ce sont les r\u00e9seaux de neurones et les robots terminateurs qui font les gros titres, m\u00eame s’ils ne font qu’une partie de l’image. En r\u00e9alit\u00e9, le traitement Web pour les applications d’IA ressemble davantage \u00e0 la figure suivante.<\/p>\n
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En bref, l’ex\u00e9cution r\u00e9elle du code d’apprentissage automatique n’est qu’une tr\u00e8s petite partie des outils logiciels n\u00e9cessaires pour cr\u00e9er et utiliser l’IA.<\/p>\n
Avant de commencer, vous devez capturer, d\u00e9compresser, filtrer, r\u00e9organiser, mapper et m\u00e9langer les donn\u00e9es. Une fois que tout est tri\u00e9 et m\u00e9lang\u00e9, vous devrez agr\u00e9ger les donn\u00e9es. Comme les algorithmes de ML n\u00e9cessitent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es pour faire de bonnes pr\u00e9dictions, cela peut consommer beaucoup de m\u00e9moire. Pourquoi? Plongeons un peu plus loin.<\/p>\n ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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