Если вы прочитали полные спецификации некоторых из последних Intel Процессоры, вы будете видели, как появляются загадочные аббревиатуры: ВНС. На самом деле это небольшой процессор или, скорее, сопроцессор, который отвечает за ускорение определенных Глубокое обучение алгоритмы и, следовательно, тесно связаны с реализацией искусственного интеллекта. Объясняем, из чего состоит этот сопроцессор и каковы его функции.
Процессоры, предназначенные для ускорения определенных повседневных задач с использованием моделей, разработанных с помощью искусственного интеллекта, появляются в последние годы во всех конфигурациях и размерах, и неудивительно, что Intel не хотела отставать.
Что такое Intel GNA?
Intel GNA - это сопроцессор, который интегрирован в некоторые процессоры Intel и который служит для ускорения выполнения некоторых алгоритмов вывода. Тем не менее, многие из вас уже знают, что, следовательно, мы имеем дело с процессором нейронного типа, который в данном случае был впервые представлен в Intel Ice Lake, а его аббревиатура означает Гауссовский нейронный ускоритель ( GNA ), и будучи интегрированным в собственный процессор, работает с очень низким потреблением энергии.
Он предназначен для использования для таких задач, как транскрипция звука в реальном времени или удаление фотошума, которые типичны для ИИ, но не требуют мощного ускорителя.
Недавно он был улучшен в Tiger Lake, где была реализована версия 2.0 GNA, которая также предназначена для подавления окружающего шума и уменьшения шума на фотографиях. Исходя из этого, мы можем сделать вывод, что GNA разработан для совместной работы в бизнес-средах, особенно в тех, которые основаны на удаленной работе, в которой очень важна транскрипция текста и общение без какого-либо шума.
Как это работает?
Intel GNA не является исполнительным устройством ЦП Итак, мы имеем дело с процессором внутри другого, и он служит для ускорения определенных задач для своего гостя. Это означает, что он должен быть явно вызван в коде через API, в данном случае выделенный Intel API.
Реализация алгоритма или модели глубокого обучения, выполняемой Intel GNA на этапе вывода, выполняется в три этапа:
- Начнем с обучения алгоритма с использованием нейронной сети с плавающей запятой со структурой свободного выбора.
- Модель, полученная в результате обучения, импортируется с помощью инструмента развертывания Intel Deep Learning SDK, который позволяет импортировать любую модель, созданную наиболее известными и используемыми платформами глубокого обучения.
- Он связан с Intel Deep Learning SDK Inference Engine или собственными библиотеками GNA, которых две: одна для Intel Quark, а другая для Intel Atom и Intel Core.
Чтобы вызвать GNA, ЦП оставляет модель вывода в памяти, а GNA вызывается для принятия указанного алгоритма и его выполнения параллельно с работой процессора, хостом которого он является. Также необходимо учитывать, что это маломощный блок, поэтому мы не можем ожидать тех же результатов, что и при использовании высокопроизводительной нейронной сети или FPGA, настроенных как таковые, но он достаточно хорош для простых повседневных задач. .
Intel GNA вне процессоров Intel
Хотя GNA сам по себе является процессором, интегрированным как часть процессоров x86, при желании он может быть развернут вне процессора, наиболее известным случаем является Комплект разработчика Intel для работы с речью , который используется специально для вывода голосовых команд для приложений для Амазонки Alexa устройств.