Skip to content

기글하드웨어기글하드웨어

컴퓨터 / 하드웨어 : 컴퓨터와 하드웨어, 주변기기에 관련된 이야기, 소식, 테스트, 정보를 올리는 게시판입니다.

Extra Form
참고/링크 https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1123602.html

001_o.jpg

 

인텔은 5월 23~24일에 미국 캘리포니아주 샌프란시스코시의 The Palace of Fine Arts에서 AI 애플리케이 등의 개발자 이벤트 인텔 AIDC(AI DevCon)를 개최했습니다. 첫날 오전에는 인텔 집행 임원 겸 AI 제품 사업 본부 본부장 나빈 라오가 인텔의 AI 비전을 설명했습니다. 

 

작년 가을부터 특정 고객을 대상으로 샘플을 출하 중인 자사의 딥 러닝 NNP(Neural Network Processor)의 첫 제품인 Nervana NNP(코드네임 Lake Crest)의 성능을 처음으로 공개하고, 그 후속작인 Nervana NNPL-1000(Spring Crest)를 2019년에 상용화할 것이라 밝혔습니다. 

 

또 인텔은 올림픽 AI 파트너로 취임해 2020년 도쿄 올림픽에서 AI를 활용한 새로운 서비스를 제공할 계획이라고 밝혔습니다. 

 

 

다른 종류의 프로세서를 여럿 가진 인텔의 단점을 장점으로 바꾸는 nGRAPH 

 

AI는 매우 복잡하고 여러 기법이 있으며, 이를 실현하는 좋은 도구와 뛰어난 하드웨어, 커뮤니티가 필요합니다. 소프트웨어, 하드웨어, 커뮤니티의 필요성은 모든 개발 분야에 다 해당되는 말이겠지만, 어쨌건 인텔은 이 세가지로 나눠 설명했습니다. 

 

002_o.jpg

 

인텔 AI 사업부 소프트웨어 제품 책임자 제이슨 나이트는 인텔이 오픈 소스 라이브러리로 제공하는 Math Kernel Library for Deep Neural Network(MKL-DNN)가 구글이 제공하는 딥 러닝 프레임워크인 텐서플로우와 MKL-DNN에서 큰 성능 향상을 실현할 수 있다고 구글 담당자에게 설명했습니다. 

 

003_o.jpg

 

브로드웰과 스카이레이크 세대 제온 프로세서에서 텐서플로우와 MKL-DNN을 쓰면 추론 성능이 3배 향상됩니다. 64노드 클러스터로 학습할 경우에도 성능 차이는 6%.

 

004_o.jpg

 

지금까지 인텔은 딥 러닝을 연산하는 장치로 제온이나 코어 프로세서 같은 CPU, 여기에 내장된 GPU, NNP나 제온 파이 같은 가속 장치, FPGA의 여러 제품을 내놓았습니다. 따라서 프로그래머가 어떤 것을 목표로 연산할 것인지를 생각하면서 프로그래밍을 해야 했습니다. 

 

005_o.jpg

 

인텔이 도입한 nGRAPH에선 여러 종류의 딥 러닝 프로세서가 어떤 프레임 워크에서도 최적의 하드웨어를 선택해 실행할 수 있는 구조입니다. 하드웨어의 차이를 nGRAPH가 추상화하는 것.

 

007_o.jpg

 

인텔은 nGRAPH를 포함한 소프트웨어 툴킷인 OpenVINO를 발표했습니다.

 

008_o.jpg

 

이를 사용 시 코어 i7-7800X의 추론 성능은 NVIDIA 테슬라 P4의 2배, Arria 10 FPGA의 성능은 테슬라 P4의 1.4배, Movidius Myraid X는 테그라 TX2보다 전력 대 성능이 5배라고 설명했습니다.

 

 

제온과 FPGA를 비롯한 다양한 프로세서를 이용해 AI를 개발

 

009_o.jpg

 

인텔은 머신 러닝 분야에서 제온이나 코어 프로세서같은 CPU를 예전부터 사용해 왔고, 프로그래밍이 가능한 FPGA, 인텔이 인수한 Nervana가 개발한 NNP 등의 하드웨어를 제공하고 있습니다. 

 

010_o.jpg

 

딥 러닝 환경은 점점 복잡해지고 있습니다. 기존에는 학습에 초점이 맞추어져 있었으나 지금은 추론에 대한 요구도 높아지고 있습니다. 따라서 하나로 모든 것을 커버하지 못합니다. 현재 딥 러닝에선 NVIDIA의 점유율이 매우 높다는 상황을 의식해서인가, GPU 뿐만 아니라 다양한 프로세서를 제공하는 인텔의 장점이 빛을 볼 것이라 강조했습니다. 

 

011_o.jpg

 

제온의 머신 러닝과 딥 러닝 성능의 경우 하스웰을 1로 잡으면 2017년 5월에 나온 스카이레이크-SP는 학습이 100배, 추론이 198배가 됐습니다. 

 

016_o.jpg

 

페이스북에선 딥 러닝의 추론에 대한 수요가 점점 높아지고 있으며, 추론에선 제온 같은 CPU를 사용하는 것이 효율이 좋다고 주장했습니다. 

 

017_o.jpg

 

또 마이크로소프트의 브레인웨이브(FPGA로 실현한 AI 플랫폼)에 대해서도 언급했습니다. 

 

018_o.jpg

 

GPU와 FPGA를 써서 추론했을 경우의 성능 비교. FPGA 쪽이 압도적으로 좋습니다. 

 

020_o.jpg

 

1년 반 전에 인텔이 인수한 Movidius의 추론 가속 칩. 인텔은 VPU(Vision Processing Unit)라고 부릅니다. 

 

021_o.jpg

 

1W 이하의 낮은 전력으로 작동합니다. 

 

023_o.jpg

 

Movidius의 특징.

 

024_o.jpg

 

Movidius의 칩이 들어간 USB 스틱 개발 키트

 

028_o.jpg

 

사람이 키보드로 연주하면 AI가 거기에 맞춰 기타를 연주하는 데모

 

 

2019년 말까지 인텔 Nervana NNP -L1000를 상용 출시

 

030_o.jpg

 

그리고 인텔이 2016년에 개최한 AI Day에서 설명하고, 작년 10월에 인텔 Nervana NNP란 이름으로 발표된 Lake Crest NNP(Neural Network Processor)에 대해 설명했습니다.

 

031_o.jpg

 

레이크 크레스트는 12개의 텐서 코어로 구성된 딥 러닝 특화 프로세서로, GPU보다 높은 효율로 딥 러닝의 학습과 추론을 할 수 있는 게 특징입니다. 

 

032_o.jpg

 

레이크 크레스트는 현재 특정 고객에 샘플 공급 중이며, 소프트웨어 스택을 비롯해서 평가가 진행 중입니다.

 

034_o.jpg

 

또 레이크 크레스트의 성능도 공개했습니다. Chip X라고 쓴 경쟁사의 칩(그래봤자 NVIDIA겠지만)과 비교해서 스펙은 GPU가 높지만 실제 딥 러닝 연산 중에서 쓸 수 있는 성능은 높지 않다고 주장했습니다. 레이크 크레스트는 표기 스펙의 96.4%에 달하는 38TOP/s를 제공, 멀티 칩 구성에서 스케일링 성능도 96.2%, 오프 칩 대역폭은 2.4TB/s에 대기 시간은 790ns라며 레이크 크레스트의 장점을 강조했습니다. 단일 칩의 소비 전력은 210W 이하.

 

035_o.jpg

 

레이크 크레스트의 후속작으로는 Spring Crest라는 제품을 계획 중입니다. 레이크 크레스트의 3~4배 학습 성능을 갖춰 2019년 말까지 Nervana NNP -L1000라는 이름으로 출시될 것.

 

036_o.jpg

 

스프링 크레스트는 레이크 크레스트처럼 한정된 고객에게만 판매하는 것이 아니라, 원하는 사람이라면 누구에게나 판매할 것이라고 합니다. 인텔이 주장하는대로 스프링 크레스트의 성능이 나온다면 GPU보다 성능이 높을 것이고, 딥 러닝 학습에 보급될 가능성이 있습니다.

 

 

올림픽 AI 플랫폼 파트너로서 2020년 도쿄 올림픽에 AI 기술을 제공

 

038_o.jpg

 

인텔 AI 사업 본부 데이터 과학 부문 담당이 나와 올림픽에서 AI 활용에 대해 소개했습니다.

 

039_o.jpg

 

인텔은 올림픽의 공식 파트너로서 올해 2월에 열린 평창 동계 올림픽에선 인텔 기술을 이용한 VR 중계와 5G 데모가 있었습니다.

 

040_o.jpg

 

인텔은 올림픽에서 새로 AI 플랫폼 파트너가 되어, AI를 이용한 새로운 서비스가 도쿄 올림픽에서 열릴 것입니다. 클라우드 기반의 AI, 비즈니스 애플리케이션 등에서 AI를 도입해 올림픽에 편의를 제공하고 새로운 즐길거리를 내놓을 것.

 

또 AI 개발자가 올림픽에서 AI를 활용하는 아이디어도 모집 중. 1등 상금은 1만 달러입니다.  

 



  • profile
    파팟파파팟      슈슉슈슈슉이 아닙니다. 파팟파파팟 이죠. 2018.05.27 02:50
    확실히 인텔은 다방면에서 프로세서 개발을 참 많이 했습니다.
    이런걸 보면 왜 AMD와 인텔의 격차가 발생하는지도 알 수 있을 듯 합니다.
  • ?
    MUSCLE 2018.05.27 10:20
    규모자체가 다르잖아요 ..ㅎㅎ 현행 AMD는 하나의 아키텍처로 전라인모두 커버하려고하고.. 인텔은 다방면으로 투자및 개발을

    하고 솔직히 게임이너무 다르긴하네요...
  • profile
    OrakiO 2018.05.27 23:02
    인텔은 큰 회사입니다.
    AMD 보다도 훨씬 더...

    체급 차이가 커서 비교하기가 어렵습니다.
  • ?
    100에이커의숲 2018.05.28 00:34
    중간쯤에 비교차트에서 스피드오브라이트랑 비교한건 대체...ㅋㅋ 그나저나 옛날엔 mkl도 많이 썼던것 같은데 cuda+cudnn으로 오면서 저한텐 옛기억이 됐네요. 당연히도 아직 cpu쓰는 분야가 많겠지만서도 인텔로서는 파이를 많이 뺐긴 셈이니 많이 아쉽겠단 생각도 드네요.

작성된지 4주일이 지난 글에는 새 코멘트를 달 수 없습니다.


  1. 등록된 글이 없습니다.
목록
Board Pagination Prev 1 ... 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 Next
/ 1047

최근 코멘트 30개
Neons
05:15
Kuro
05:00
360Ghz
04:48
냥뇽녕냥
04:14
냥뇽녕냥
04:13
냥뇽녕냥
04:08
uss0504
04:03
냥뇽녕냥
03:52
uss0504
03:51
냥뇽녕냥
03:51
Neons
02:20
까마귀
02:06
Neons
01:46
메이드아리스
01:41
메이드아리스
01:36
Loliconite
01:29
Loliconite
01:27
Neons
01:23
Loliconite
01:21
낄낄
01:11
Loliconite
01:10
카토메구미
00:59
낄낄
00:55
이유제
00:51
연금술사
00:48
노예MS호
00:47
연금술사
00:39
아스트랄로피테쿠스
00:36
Lynen
00:29
아이들링
00:20

MSI 코리아
한미마이크로닉스
AMD
더함

공지사항        사이트 약관        개인정보취급방침       신고와 건의


기글하드웨어는 2006년 6월 28일에 개설된 컴퓨터, 하드웨어, 모바일, 스마트폰, 게임, 소프트웨어, 디지털 카메라 관련 뉴스와 정보, 사용기를 공유하는 커뮤니티 사이트입니다.
개인 정보 보호, 개인 및 단체의 권리 침해, 사이트 운영, 관리, 제휴와 광고 관련 문의는 이메일로 보내주세요. 관리자 이메일

sketchbook5, 스케치북5

sketchbook5, 스케치북5

나눔글꼴 설치 안내


이 PC에는 나눔글꼴이 설치되어 있지 않습니다.

이 사이트를 나눔글꼴로 보기 위해서는
나눔글꼴을 설치해야 합니다.

설치 취소