Intel работает над стратегией для облачных исчислений

Intel работает над стратегией для облачных исчислений

Корпорация Intel разработала новую стратегию, которая опирается в первую очередь на облачные вычисления, а также активно использует дата-центры, инновационные виды памяти или интернет вещей. Новая стратегия охватывает не только аппаратное, но и программное обеспечение, опираясь на мировое технологическое развитие, которому содействует положительный цикл роста.

По словам вице-президента компании и директора по продажам в ЕС Питера Гляйснера, сейчас обсуждаются не какие-либо отдельные компоненты, а целые платформы, необходимые для осуществления расчетов высокопроизводительных форм. Особое место в этой стратегии уделяется популярным в последнее время облачным технологиям и аналитике всевозможных крупных данных.

95% серверов, используемых сегодня в мире для технологического машинного обучения, в качестве базовой платформы имеют процессоры Intel Xeon. Как отметил эксперт по технологиям НРС в регионе ЕМЕА Жан-Лоран Филипп, в следующем году вниманию пользователей будет представлен принципиально новый процессор с совершенно новым уровнем производительности и возможностями при решении скоринговых задач.

Что касается стратегии компании в отношении программного обеспечения, то внимание направляется на глубокое изучение подраздела машинного обучения с использованием нейронных сетей. Именно сейчас для этого имеется благоприятный момент, так как эволюция коснулась сферы искусственного интеллекта и машинного обучения и привнесла свои коррективы.

За время существования программ и технологий было подготовлено множество алгоритмов, а на накопленных объемах данных эти алгоритмы можно тренировать в полной мере. Над подготовкой библиотек, которые необходимы для появления новых алгоритмов, работает целая команда лучших российских программистов в офисе компании, расположенном в Нижнем Новогороде.

По словам лидера команды Ивана Кузьмина, в текущем году программистам удалось подготовить самостоятельную программу, которая имеет собственный исходный код MKL-DNN. Код этот является набором математических примитивов, необходимых для ускорения нейронных сетей. И это не единственная разработка такого уровня, ведущаяся на территории России.

Более того, часть разработок принадлежит к более высокому уровню – ярким примером этого является библиотека DAAL. В ней есть множество строительных блоков для нейронных сетей. Что касается использования, то оно вполне реально, как на локальных системах, так и на облачных сервисах или любых других вычислительных кластерах. Также, до конца года можно ожидать появления еще одной программы — Deep Learning SDK.

Эта программа является простым инсталляционным пакетом, используемым для нейросетей, которые могут оказать позитивное влияние на процесс установки. Компиляции или развертывания инструмента. Среди его возможностей есть выгрузка одного из набора данных, выбор топологии нейронной сети, запуск тренировочного процесса алгоритма и многое другое.

Команда нижегородских программистов не просто разрабатывает алгоритмы, но и занимается их оптимизацией вместе с партнерами, после чего готовит окончательный вариант аналитического инструмент, подходящего для заказчиков. Среди партнеров компании есть те, кто используют нейросети для сервисов распознавания лиц, основываясь на биометрических данных Сфер применения для таких решений невероятное множество.




Комментарии: