Intel, однажды доминировавшая на рынке микросхем, столкнулась с вызовами в последние годы из-за роста искусственного интеллекта и внутренних препятствий в разработке. С другой стороны, Nvidia стратегически инвестировала в AI, позиционируя себя как лидера отрасли. Однако генеральный директор Intel Пэт Джелсингер остается оптимистом относительно будущего Intel в AI и настроен значительно продвигаться в этой области.
На мероприятии Intel Vision 2024 Джелсингер представил дорожную карту Intel для стимулирования инноваций в области искусственного интеллекта. Эта дорожная карта включает в себя принятие подхода к открытому исходному коду, обещает превосходную кремниевую продукцию по сравнению с предложениями Nvidia и разработку портфеля, который удовлетворяет рабочие нагрузки AI в различных средах, таких как центры обработки данных, облака, ПК и края.
Джелсингер считает, что рынок AI перейдет на открытые платформы, а предприятия будут предпочитать придерживаться знакомых архитектур, если они смогут предложить сопоставимую или лучшую производительность AI и эффективность по сравнению с Nvidia. В то время как результат остается неопределенным, Джелсингер с уверенностью заявил, что Intel имеет поддержку крупных компаний AI и IT, что сыграет решающую роль в том, чтобы направить рынок в направлении видения Intel.
Чтобы конкурировать с последними достижениями Nvidia, Intel объявила о предстоящем выпуске семейства серверных чипов Xeon 6 и ускорителей искусственного интеллекта Gaudi 3. Ожидается, что Gaudi 3 предложит впечатляющую производительность и преимущества в общей стоимости владения (TCO). По словам Джелсингера, ускорители опережают текущую модель H100 от Nvidia и поставляются по значительно более низкой цене.
Более того, Intel представила новый брендинг Xeon 6 для своих последних центральных процессоров, включая «Sierra Forrest» и «Granite Rapids.» Эти процессоры обеспечивают повышенную производительность и плотность установки стоек по сравнению с предыдущим поколением. Intel также выделяет поддержку данных в новом формате MXFP4 в новых моделях Xeons, обеспечивая эффективное обучение и вывод AI с минимальной потерей точности.
Джелсингер подчеркивает, что эти новые процессоры служат в качестве открытых альтернатив высокопроизводительным видеокартам Nvidia и каркасу CUDA. Цель Intel — привлечь предприятия, которые уже знакомы с архитектурой Intel и предпочитают открытые среды.
Приверженность Intel к AI простирается за пределы аппаратного обеспечения. Они также исследуют новые техники, такие как Retrieval-Augmented Generation (RAG), который позволяет включать корпоративную информацию в данные, используемые для обучения больших языковых моделей. Этот подход открывает возможности для предприятий использовать свои неиспользуемые и локальные данные для приложений AI.
Хотя Intel сталкивается с серьезными вызовами в догонянии доминирования Nvidia на рынке AI, их последние инновации и стратегическое видение показывают их решимость вернуть свои позиции. С поддержкой крупных игроков отрасли и фокусом на открытых платформах Intel стремится вырвать для себя место в развивающемся ландшафте AI.
Часто задаваемые вопросы (FAQs)
1. Как Intel конкурирует с Nvidia на рынке AI?
Intel бросает вызов Nvidia на рынке AI, принимая подход к открытому исходному коду, предлагая превосходные кремниевые продукты и разрабатывая портфель, специально ориентированный на рабочие нагрузки AI в различных средах. Они уверены, что предприятия выберут знакомые архитектуры Intel, если те смогут предложить сопоставимую или лучшую производительность AI и эффективность.
2. Какие новые достижения были представлены Intel?
Intel объявила о предстоящем выпуске семейства серверных чипов Xeon 6 и ускорителей искусственного интеллекта Gaudi 3. Эти достижения обещают лучшую производительность и более низкую общую стоимость владения по сравнению с предложениями Nvidia. Intel также представила новый брендинг Xeon 6 для своих последних центральных процессоров, обеспечивающих повышенную производительность и плотность установки стоек.
3. Как Intel использует неиспользуемые данные для приложений AI?
Intel исследует техники, такие как Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые позволяют включать корпоративную информацию в данные, используемые для обучения больших языковых моделей. Этот подход позволяет предприятиям использовать свои неиспользуемые и локальные данные для приложений AI, расширяя возможности для получения и использования информации, основанной на искусственном интеллекте.
The source of the article is from the blog be3.sk