Intel开发出深度学习新算法SLIDE:突破性提升CPU模型训练速度

AI(人工智能)是当今科技圈的热门话题,深度学习则是AI训练的重要手段之一。如何学习要靠硬件和算法支撑,这方面,Intel力挺CPU,NVIDIA则力挺GPU。

日前,Intel实验室联合美国莱斯大学宣布了一种突破性的深度学习新算法SLIDE。

SLIDE基于散列开发,而非当前最富盛名的BP算法(反向传播算法)所基于的矩乘。

借助SLIDE,CPU用于传统AI模型深度学习训练的效率大大提升。研究论文举例称,一套拥有44个Xeon核心的平台和一套价值10万美元、由8张NVIDIA Vlta V100加速卡支撑的平台(TensorFlow框架)执行相同的训练任务,前者用时1小时,后者则花了3.5小时。

有趣的是,Intel还表示,它们这套平台尚未充分优化,还是“残血”状态,比如处理器的DLBoost并未启用。

不过,这套44核至强平台到底是什么型号CPU并未公布,一说就是22核心44线,还有可能是未发布的产品。

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