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ディープラーニングで学習するにはガッツリGPUなりTPUなりを使わないといけないけないと思います。
しかし、例えば学習した結果を利用するだけならそこそこのAI向けの性能で足りると思うので、アプリケーション・サーバーで他の処理もしつつ、学習結果するだけのような利用シーンなら有りだと思います。
層の多いResNetのような大きなモデルだとその辺のGPUにはメモリが足りなくて実行できず、その辺のCPUだと桁違いに遅くて使い物にならないから主記憶使ってでそこそこの遅さでとりあえず実行できるなら価値はあると思います。
> Intelが今年末までの投入を計画している新サーバー向けCPU「Cascade Lake」では、現行の「Skylake-SP」と比較してディープラーニング（深層学習）関連の性能が11倍にもなっているという（PC Watch）。
この11倍になったというのは
> まず，2018年の終わりには14nmプロセスのCascade Lakeを出します。売りは不揮発性メモリのOptane DC DIMMのサポート，そしてAI性能を引き上げるDL Boostです。DL BoostはAVX512を拡張するもので，INT8の畳み込み命令を従来よりも高速で実行できるようになり，ResNet-50での画像認識の性能を最大11倍に引き上げるとのことです。
このことです
Xeon Phiは終息させてCascade Lake APなるものを投入するそうですAI性能はこちらが本命でしょうから期待しましょう
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ナニゲにアレゲなのは、ナニゲなアレゲ -- アレゲ研究家
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ディープラーニングで学習するにはガッツリGPUなりTPUなりを使わないといけないけないと思います。
しかし、例えば学習した結果を利用するだけならそこそこのAI向けの性能で足りると思うので、アプリケーション・サーバーで他の処理もしつつ、学習結果するだけのような利用シーンなら有りだと思います。
Re: (スコア:0)
層の多いResNetのような大きなモデルだと
その辺のGPUにはメモリが足りなくて実行できず、
その辺のCPUだと桁違いに遅くて使い物にならないから
主記憶使ってでそこそこの遅さでとりあえず実行できるなら価値はあると思います。
Re: (スコア:0)
> Intelが今年末までの投入を計画している新サーバー向けCPU「Cascade Lake」では、現行の「Skylake-SP」と比較してディープラーニング（深層学習）関連の性能が11倍にもなっているという（PC Watch）。
この11倍になったというのは
> まず，2018年の終わりには14nmプロセスのCascade Lakeを出します。売りは不揮発性メモリのOptane DC DIMMのサポート，そしてAI性能を引き上げるDL Boostです。DL BoostはAVX512を拡張するもので，INT8の畳み込み命令を従来よりも高速で実行できるようになり，ResNet-50での画像認識の性能を最大11倍に引き上げるとのことです。
このことです
Xeon Phiは終息させてCascade Lake APなるものを投入するそうです
AI性能はこちらが本命でしょうから期待しましょう