इंटेल अपने सिलिकॉन को बेचने में मदद के लिए एआई संदर्भ किट पर जोर दे रहा है

अपने एआई एक्सेलेरेशन हार्डवेयर को आज़माने के लिए तकनीकी विशेषज्ञों और इंजीनियरों को प्रोत्साहित करने के लिए, इंटेल ने सॉफ्टवेयर संदर्भ किटों का एक समूह तैयार किया है, जिसका दावा है कि यह अपने सिलिकॉन पर मशीन लर्निंग सिस्टम को तैनात करने के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को कम करेगा।

जैसा कि आप उम्मीद करेंगे, 34 ओपन सोर्स संदर्भ किट विभिन्न प्रकार के सामान्य एआई/एमएल वर्कलोड को संबोधित करें - चैटबॉट्स और अन्य जेनरेटर एआई को पावर देने के लिए उपयोग किए जाने वाले बड़े भाषा मॉडल से लेकर ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, वॉयस जेनरेशन और वित्तीय जोखिम भविष्यवाणी जैसे अधिक सांसारिक कार्यों तक।

इंटेल का कहना है कि एक्सेंचर के सहयोग से विकसित प्रत्येक किट में सभी आवश्यक मॉडल कोड, प्रशिक्षण डेटा, लाइब्रेरी, ओपनएपीआई घटक और इंटेल हार्डवेयर पर उन्हें लागू करने के लिए आवश्यक निर्देश शामिल हैं। हमें बताया गया है कि सामुदायिक प्रतिक्रिया के आधार पर संदर्भ किट को समय-समय पर अद्यतन किया जाएगा।

स्पष्ट होने के लिए, ये किट पूरी तरह से सॉफ्टवेयर प्रतीत होते हैं: आप (इंटेल के अंदर) हार्डवेयर प्रदान करते हैं, और फिर उन पर एप्लिकेशन बनाने के लिए दिए गए किट का उपयोग करते हैं।

इंटेल के पास इस प्रकार के एआई ऐप्स को चलाने में सक्षम कुछ एक्सेलेरेटर और जीपीयू हैं - जिसमें इसके हबाना गौडी2 प्रशिक्षण प्रोसेसर, पोंटे वेक्चिओ जीपीयू और इंटेल के सैफायर रैपिड्स ज़ीऑन स्केलेबल प्रोसेसर में शामिल उन्नत मैट्रिक्स एक्सटेंशन शामिल हैं।

हालाँकि, जनरेटिव एआई को लेकर तमाम प्रचार के बावजूद, इंटेल के एक्सेलेरेटर को एनवीडिया के जीपीयू की तरह जनता का ध्यान और व्यापक रूप से अपनाए जाने का आनंद नहीं मिला है। लेकिन, सबसे बड़े और सबसे प्रभावशाली मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक जीपीयू नोड्स के बड़े समूहों के कारण - प्रमुख क्लाउड प्रदाता इसी कारण से हजारों जीपीयू और एक्सेलेरेटर तैनात कर रहे हैं - इंटेल केवल इसलिए जीत हासिल कर सकता है क्योंकि ग्राहक ऐसा नहीं कर सकते पर्याप्त मात्रा में या उचित मूल्य पर एनवीडिया के कार्ड प्राप्त करें।

जैसा कि हमारी सहोदर साइट द्वारा रिपोर्ट किया गया है अगला प्लेटफार्म, एनवीडिया के एच100 पीसीआईई कार्ड - जीपीयू का सबसे शक्तिशाली संस्करण भी नहीं - रहे हैं धब्बेदार eBay पर प्रति पॉप $40,000 तक बिक रहा है।

इसलिए यदि इंटेल अपने एक्सेलेरेटर पर एआई वर्कलोड को तैनात करने में बाधा को कम कर सकता है, तो इसका कारण यह है कि x86 टाइटन के पास ग्राहकों को इसके हिस्से खरीदने के लिए समझाने में आसान समय होना चाहिए - विशेष रूप से अधिक महंगे वाले।

बेशक, इंटेल इस रणनीति में अकेला नहीं है। एनवीडिया को पहले से ही अपने जीपीयू द्वारा त्वरित सॉफ्टवेयर विकसित करने और व्यावसायीकरण करने में बड़ी सफलता मिली है। पिछले साल सीएफओ कोलेट क्रेस ने एक्सेलेरेशन चैंपियन के राजस्व को ऊंचे स्तर तक पहुंचाने के लिए ऐसे सब्सक्रिप्शन सॉफ्टवेयर के महत्व पर प्रकाश डाला था। $ 1 खरब.

एएमडी एआई के लिए अपने स्वयं के जीपीयू और एक्सेलेरेटर को आगे बढ़ाने के बारे में और अधिक आक्रामक हो गया है। जून में यह विस्तृत इसके इंस्टिंक्ट एमआई300 एपीयू और जीपीयू, जिन्हें एचपीसी और एआई/एमएल दोनों क्षेत्रों में एनवीडिया के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। नए सिलिकॉन के साथ-साथ चिपमेकर भी की घोषणा हगिंग फेस के साथ एक रणनीतिक साझेदारी, जो एएमडी के इंस्टिंक्ट जीपीयू, एल्वियो एफपीजीए और एपिक और राइजेन सीपीयू के लिए लोकप्रिय एआई मॉडल को अनुकूलित करने के लिए एमएल ऐप्स के निर्माण के लिए टूल विकसित करती है। ®

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• स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/07/25/intel_ai_sdk/