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Nervana Nevermore : Intel se concentre sur Habana Labs et annule NNP-T, NNP-I

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La décision d’Intel d’acheter la startup Habana Labs en décembre pour 2 milliards de dollars a fait parler de lui sur ce que cela pourrait signifier pour Nervana, la précédente startup d’intelligence artificielle acquise par Intel en 2016. Environ un mois plus tard, l’autre chaussure a chuté : Intel a annoncé qu’il annulerait les produits NNP-T et NNP-I qu’il avait précédemment prévu d’expédier d’ici la fin de 2019 et de pivoter à la place pour se concentrer sur Habana.

Il y a eu peu de discussions sur la raison pour laquelle cela s’est produit, mais Karl Freund de Moor Insights and Strategy attrapé le vent de la nouvelle. Selon lui, Intel prendra en charge le NNP-I pour les « clients précédemment engagés », mais cessera tout développement sur la conception de la formation NNP-T AI.

Le NNP-T a été conçu par TSMC et destiné au processus FinFET 16 nm de cette société et s’intègre dans des enveloppes de puissance de 150 à 250 W. Le NNP-I, qui sera apparemment pris en charge dans une certaine mesure, est une pièce de 10 à 50 W qui associe deux cœurs de processeur Ice Lake à 12 moteurs de calcul d’inférence (ICE).

L’idée ici est que le matériel de Nervana ne doit pas avoir été particulièrement compétitif par rapport à ce que les concurrents d’Intel ont ou apportent sur le marché. Intel propose une gamme de produits ciblant diverses IA, l’apprentissage en profondeuret les marchés du calcul avec Mobileye, Movidius, son prochain Xe architecture et son activité FPGA. Habana Labs expédie son processeur d’inférence Goya depuis le quatrième trimestre 2018 et le processeur de formation Gaudi AI échantillonné « pour sélectionner des clients » au cours du second semestre 2019. La décision d’Intel d’arrêter essentiellement les travaux sur l’architecture de Nervana semble parler d’elle-même.

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Il s’agit du deuxième effort d’intelligence artificielle/d’apprentissage automatique qu’Intel arrête, après Xeon Phi, mais je ne suis pas sûr de ce que j’aurais lu là-dedans. Xeon Phi était un effort pour créer un nouveau produit basé sur x86 qui pourrait rivaliser avec les GPU dans les charges de travail à double précision. Les problèmes d’Intel à 10 nm ont empêché l’entreprise de pousser Xeon Phi vers des nœuds inférieurs, mais les racines de l’architecture remontent à l’échec de l’expérience GPU Larrabee d’Intel, et non à un quelconque effort déterminé pour construire un processeur AI/ML.

L’annulation des produits de Nervana a sans aucun doute durement touché ces équipes de produits, mais nous sommes encore très tôt dans le jeu de l’IA, et de nombreuses entreprises travaillent actuellement sur des accélérateurs de première génération. Le fait que Goya était sur le marché et que Gaudi échantillonnait avant qu’Intel n’achète la société donne l’assurance que le fabricant de processeurs n’aura pas à passer beaucoup de temps à mettre une pièce initiale sur le marché.

L’IA et l’apprentissage automatique ont été assez centrés sur Nvidia et Intel jusqu’à présent, et cette tendance semble susceptible de se poursuivre à court terme. La présence d’AMD sur ces marchés – et sa capacité à concurrencer efficacement via des projets de traduction comme ROCm, par rapport au support natif de Nvidia CUDA – ont toutes deux été modestes par rapport à ses plus grands rivaux.

Pour être juste envers AMD, ce n’est pas un accident. Lorsque les analystes ont demandé si AMD ciblerait explicitement l’espace émergent de l’IA/ML, les dirigeants d’AMD ont généralement déclaré qu’ils le feraient de manière limitée et avec des produits spécifiques lorsque cela aurait du sens. AMD ne fait aucun effort pour cibler des processeurs comme l’Epyc 7742 pour les charges de travail d’IA, comme Intel s’est concentré sur l’ajout de la prise en charge AVX-512 à Xeon.

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2020 sera une année importante pour le marché de l’IA/ML. La première version grand public du GPU d’Intel arrivera sur les marchés cette année. Bien que ceux-ci soient évidemment destinés aux systèmes grand public, vous pouvez parier que les analystes auront un œil sur toutes les fonctionnalités ou capacités adaptées aux centres de données qui pourraient faire leur apparition. Les GPU 7 nm de nouvelle génération de Nvidia devraient tomber cette année, tout comme le Navi 20 d’AMD. Il n’est pas fou de penser que le Navi 20 pourrait également basculer dans les nouveaux GPU de serveur, de poste de travail ou de centre de données d’AMD cette année.

En bref, pivoter vers Habana et s’éloigner de Nervana ne signifie pas nécessairement qu’Intel prend du retard – pas tant que les performances et la feuille de route de Habana sont mieux alignées sur les clients d’Intel que ce qu’elle offrait auparavant.

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