Il mondo del deep learning, branca di studio dell’Intelligenza Artificiale particolarmente concentrata sull’apprendimento autonomo delle reti neurali, sta per essere arricchito da una nuova proposta di Intel, che rivela ancora una volta il grande interesse della casa di Santa Clara per il potenziamento dei cervelli cybernetici.
Il progetto previsto dal colosso dei microprocessori per PC e desktop prende il nome di Intel Knights Mill, un chip in arrivo nel 2017 che costituirà uno dei componenti più avanzati nella famiglia Xeon, co-processori che si sono particolarmente distinti a partire dagli anni 2000 per l’offerta di soluzioni di virtualizzazione e di efficienza energetica particolarmente sviluppate.
Il gruppo di processori della famiglia Xeon è andato poi estendendosi nel sottogruppo “Xeon Phi”, fortemente votato all’elaborazione parallela ed al calcolo per supercomputer, raggiungendo prestazioni che con Knights Mill potrebbero scrivere un altro interessante capitolo nella storia dell’addestramento delle reti neurali e, perciò, il miglioramento del deep learning.
Intel Knights Mill: il chip ideale per reti neurali sempre più complesse
Nonostante l’evidente entusiasmo per un prodotto così performante, Intel non ci ha ancora offerto informazioni ampie sulle specifiche tecniche di Knights mill. Tutto ciò che è trapelato dalle ultime sperimentazioni è il rilevamento di un evidente miglioramento rispetto ai chip precedenti, tra cui la capacità di eseguire calcoli in formato doppia precisione e un throughput efficiente per aiutare la rete a prendere delle decisioni proprie, basandosi sulle associazioni di eventi e probabilità.
Il successo di Intel Knights Mill potrebbe inoltre essere deciso da tempi ormai maturi per lo sviluppo di unità GPU dedicate, tra cui Nvidia Tesla, integrata nel super-computer Nvidia DGX-1 incentrato sull’architettura Pascal, anch’esso improntato al deep learning. Le due case sono state inoltre recentemente al centro di una disputa in merito alla correzione di benchmark sbagliati da parte di Intel, che avrebbe utilizzato strumenti di rilevamento ben più vecchi di quanto avrebbe dovuto (un’implementazione di Caffe AlexNet di circa 18 mesi prima).
Dati effettivi a parte, che acquisiranno ancora più significato quando Intel rivelerà le specifiche di Knights Mill, possiamo comunque affermare che questa soluzione sarà più apprezzata da molti fautori del deep learning, in quanto capace di operare attraverso un computer avviato tramite un processore host, di cui le GPU Nvidia non sono al momento capaci: sarà questo il gap da colmare per tutte le realtà che, come Intel, stanno cercando di portare l’intelligenza artificiale a nuovi livelli?
