![\"Intel](\"https:\/\/blogging-techies.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/Intel-vsXeon-Cascade-Lake-NVIDIA-Turing-un-analisis-en-IA.png\")
<\/p>\nEs scheint, dass das neue Motto von Silicon Valley in den letzten Jahren lautete: “Daten sind das neue \u00d6l”, und das aus gutem Grund. Die Zahl der Unternehmen, die KI-Technologien f\u00fcr maschinelles Lernen einsetzen, ist in die H\u00f6he geschossen, und selbst einige Jahre, nachdem alles ernsthaft begonnen hat, w\u00e4chst die Zahl weiter. Diese Form der KI ist nicht mehr nur eine akademische Arbeit oder ein merkw\u00fcrdiges Forschungsprojekt, sondern maschinelles Lernen ist zu einem wichtigen Bestandteil des Unternehmensmarktes geworden, und es ist schwierig, die Auswirkungen auf die Unternehmenshardware sowohl beim Einkauf als auch im Unternehmen zu \u00fcbersch\u00e4tzen die Entwicklung. Dies ist das Zeitalter der KI.<\/p>\n
Auf den ersten Blick scheint die Hardwareauswahl f\u00fcr diese Art von Anwendung einfach zu sein: Intel Xeon-CPU f\u00fcr Datenvorverarbeitung und -speicherung, NVIDIA-GPU f\u00fcr (fast) alle KI. Tats\u00e4chlich ist dies seit mehreren Jahren weitgehend der Fall. Die Konkurrenten von NVIDIA waren jedoch nicht die ganze Zeit unt\u00e4tig, und dies gilt insbesondere f\u00fcr Intel, dessen Anteil am Unternehmensmarkt letztendlich all dies bedroht. Von dedizierten Inferenzprozessoren mit geringem Stromverbrauch bis hin zu zweckoptimierten Xeons betrachtet Intel alle Ebenen des KI-Marktes. Das Nettoergebnis ist, dass die KI unter all diesen Konkurrenten aus verschiedenen Richtungen angegangen wird und der bescheidene Kampf um die KI-\u00c4ra meiner Meinung nach unglaublich interessant ist.<\/p>\n
Werfen wir heute einen Blick auf das Herzst\u00fcck der Intel-Hardware f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz, Intels skalierbare Xeon-Prozessoren der zweiten Generation, besser bekannt als \u201eCascade Lake\u201c. Diese neuen Prozessoren wurden Anfang dieses Jahres eingef\u00fchrt und basieren immer noch auf derselben Skylake-Kernarchitektur wie Produkte der ersten Generation, enthalten jedoch mehrere neue Anweisungen zur Beschleunigung der KI-Leistung.<\/p>\n
Und wenn es um neue Technologien geht, ist dies ohne Zweifel der interessanteste Aspekt von Cascade Lake. Obwohl wir \u00fcber die allgemeine Verbesserung der CPU-Leistung um 3-6%, die 56 teuersten Intel-Prozessorkerne aller Zeiten und die “Weltrekord-Benchmarks” sprechen k\u00f6nnten, sind diese kleinen Verbesserungen f\u00fcr die nahe und mittelfristige Zukunft in der IT-Welt. Siehe die erste Folie von Intel Press & Analyst Briefing.<\/p>\n
Internet der Dinge, Datentechnologie und KI. Ein Gro\u00dfteil des IT-Wachstums, der Innovation und der Zukunft wird hier sein. Und hier will Intel sein.<\/p>\n
NVIDIA hat derzeit ein virtuelles Monopol auf den “sexiesten” Teil dieses Marktes, dh Deep Learning und “massiv parallele” HPC-Software. Aufgrund des Zusammenflusses von Faktoren auf der Hardware- und Softwareseite l\u00e4uft der gr\u00f6\u00dfte Teil dieser Software auf GPUs und NVIDIA-Clustern. F\u00fcr die breite \u00d6ffentlichkeit scheint NVIDIA den “KI-Markt” zu haben, ein Bild, das nicht ungenau, aber auch nicht vollst\u00e4ndig ist. Der KI-Markt bietet viel mehr als nur die Inferenz neuronaler Netze. Insbesondere wird alles vernachl\u00e4ssigt, was zur Bereitstellung von Daten f\u00fcr das KI-Modell erforderlich ist. Neuronale Netze und Abschlussroboter sind daher die Schlagzeilen, auch wenn sie nur ein Teil des Bildes sind. In Wirklichkeit \u00e4hnelt die Webverarbeitung f\u00fcr KI-Anwendungen eher der folgenden Abbildung.<\/p>\n
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Kurz gesagt, die tats\u00e4chliche Ausf\u00fchrung von Code f\u00fcr maschinelles Lernen ist nur ein sehr kleiner Teil der Softwaretools, die zum Erstellen und Verwenden von KI erforderlich sind.<\/p>\n
Bevor Sie beginnen, m\u00fcssen Sie Daten erfassen, dekomprimieren, filtern, neu anordnen, zuordnen und mischen. Sobald alles sortiert und gemischt ist, m\u00fcssen Sie die Daten hinzuf\u00fcgen. Da ML-Algorithmen gro\u00dfe Datenmengen ben\u00f6tigen, um gute Vorhersagen zu treffen, kann dies viel Speicherplatz beanspruchen. Warum? Gehen wir etwas tiefer.<\/p>\n ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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