Hot Chips 31はマシンラーニングが花盛り(16) データセンタの推論処理を目的に開発されたIntelの「Spring Hill」
IntelのSpring Hill Hot Chips 31においてIntelは、推論処理用の「Spring Hill」を発表した。Spring Hillは既発表であるが、正式な学会での発表ということで、これまでの発表に比べてより詳しい発表が行なわれた。 Spring Hillは「NNP I-1000」というのが正式名称で、NNPはNeural Network Processorの略でIはInference(推論)用であることを示している。発表者は、Intelのイスラエルの開発チームのIntel FellowであるOfri Wechesler氏である。学習用のSpring Crestもイスラエルチームの開発であるが、Spring CrestはNervanaのチームが買収されてからも開発を続けたようであるが、Spring Hillの方はx86コアを搭載しているように、Intelのx86系の開
Hot Chips 31はマシンラーニングが花盛り(5) Intelのマシンラーニングトレーニング用チップ「Spring Crest」
IntelのSpring Crest 「Spring Crest」はIntelが買収したNervana社が開発していたマシンラーニングのトレーニング用チップを製品化したものである。 マシンラーニングの学習用のSpring Crestを発表するIntelのAndrew Yang氏 ディープラーニングモデルの学習は計算量が多く時間が掛る。実世界では学習にかかる時間と電力効率が重要となる。そして、使われるモデルの大きさと学習に使われるデータセットの大きさは3.5カ月ごとに倍増しているという。 ディープラーニングでは行列積の計算と畳み込みの計算が大部分を占める。ディープラーニングのアクセラレータでは、消費電力、計算性能、メモリと通信、スケールアウトの能力が主要な評価項目となる。 ディープラーニングでは行列積と畳み込みが主要な計算である。ディープラーニングのアクセラレータの評価では、消費電力、計算性
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