На саммите AI Summit 2019 компания Intel представила третье поколение процессоров для реализации компьютерного зрения (VPU), получившее кодовое имя «Keem Bay». Новинка начнёт распространяться в первой половине нового года в виде чипов для встраиваемого применения, в формфакторе M.2 и в виде PCIe-адаптеров в многопроцессорных конфигурациях.

Раньше подобные чипы под именем Myriad X компания предлагала в виде USB-заглушек и встроенные в веб-камеры. Платформа позволяла на месте силами VPU распознавать образы и ускорять процессы с машинным обучением. Фактически это решение для пограничных вычислений. Оно будет конкурировать как с массой похожих разработок силами стартапов, так и с такими решениями, как NVIDIA Xavier (продукты Jetson TX2) и Huawei Hisilicon Ascend 310. И, что самое главное, обещает превзойти конкурентов по тем или иным характеристикам и даже по совокупности качеств.

Пока компания Intel скупо делится информацией о SoC или платформе Keem Bay. Заявлено, что объём бортовой памяти станет больше, а шина доступа к памяти будет расширена. Это и другие улучшения позволяют VPU Keem Bay десятикратно превзойти по производительности собственные продукты Myriad X последнего поколения (второго, если мы ничего не упустили).

По сравнению с конкурирующими продуктами, если верить внутреннему и не совсем прозрачному сравнению Intel, VPU Keem Bay оказывается в 4 раза производительнее SoC NVIDIA Xavier и на 25 % быстрее чипа Ascend 310 компании Huawei. В случае достижения одинаковой производительности с NVIDIA Xavier решение Intel VPU Keem Bay потребляет всего 1/5 от потребления конкурента. При этом Intel не раскрыла техпроцесс, площадь и потребление нового чипа. Данные получены на бенчмарке для модели ResNet-50 с использованием Int8, хотя для NVIDIA Xavier используются данные для вычислений с точностью FP16.

Остаётся ждать более подробной информации о новой разработке Intel. В чём можно не сомневаться, она действительно будет мощнее и более экономичнее, чем предыдущее поколение продуктов. В чём также можно не сомневаться, что мир становится всё более и более прозрачным. Вещи обретают зрение и память, которая ничего не забывает. Рано или поздно это перевернёт мир. Но это уже другая история.

В октябре прошлого года компания Google сообщила о начале поставок наборов для разработчиков на основе нового ускорителя для пограничных ИИ-платформ. Это была ASIC Edge TPU миниатюрных размеров, на плечи которой взваливалась обязанность принятия решения на основе уже обученной той или иной модели машинного обучения. Такому чипу не нужно обучаться. Это экономит вычислительные и денежные ресурсы, позволяя наделить имитацией интеллекта ранее неодушевлённое и повсеместное: светофоры, холодильники и даже чайники.

Google ASIC Edge TPU

Идею и платформу Google Edge TPU воплотила в жизнь компания ASUS. На выставке IoT Technology Exhibition в Японии, которая пройдёт с 20 по 22 ноября, ASUS покажет собственную версию одноплатного «компьютера» Thinker Edge T в формфакторе SBC. Демонстрационную пару ему составит другое одноплатное решение Thinker Edge R для пограничных ИИ-платформ с функцией принятия решений. В случае Thinker Edge R роль ИИ-ускорителя взял на себя NPU компании Rockchip (RK3399Pro AR).

Thinker Edge T

Обе модели поддерживают Debian и Android, что сократит срок разработки коммерческих решений для пограничных ИИ. При этом стандарт SBC предполагает, что представленные платы будут гарантированно выпускаться длительный промежуток времени, обещая индустриальную поддержку всем продуктам.

Thinker Edge R

До начала выставки ASUS не уточняет спецификации новых плат для периферийных ИИ-платформ. Судя по имеющимся изображениям, версия с TPU Google (Thinker Edge T) содержит один порт USB Type-C, два порта USB 3.0, порт LAN и разъём, похожий на HDMI. На плате Thinker Edge R (Rockchip) выбор интерфейсов богаче: два порта USB Type-C, три порта USB 3.0, порт LAN и модуль беспроводной связи.