Instinct

ตลาดปัญญาประดิษฐ์เป็นตลาดที่ NVIDIA ได้เปรียบอย่างมากในช่วงปีที่ผ่านมา เพราะเฟรมเวิร์คหลักๆ ล้วนรองรับการ์ด GeForce แต่ตอนนี้เอเอ็มดีก็ประกาศชิงตลาดนี้อย่างเป็นทางการ โดยการประกาศชุดฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ออกมาพร้อมกัน

ฮาร์ดแวร์ชุดใหม่ของเอเอ็มดีเป็นการ์ดประมวลผล Radeon Instinct การ์ดสำหรับประมวลผลที่ผลิตโดยเอเอ็มดีเองโดยตรง โดยการ์ดที่เปิดตัวครั้งนี้มีสามรุ่น ได้แก่

upic.me

  • Radeon Instinct MI6: ชิปภายในเป็นสถาปัตยกรรม Polaris พลังประมวลผล 5.7 TFLOPS ที่เลขทศนิยมแบบ FP16 หน่วยความจำสูงถึง 16GB
  • Radeon Instinct MI8: ชิปภายในเป็น Fiji พลังประมวลผล 8.7 TFLOPS ที่เลขทศนิยมแบบ FP16 หน่วยความจำแบบแบนวิดท์สูง 4GB ลักษณะพิเศษอีกอย่างคือการ์ดสั้น ทำให้ติดตั้งเข้ากับเซิร์ฟเวอร์แบบเคสขนาดเล็กได้ด้วย
  • Radeon Instinct MI25: ยังไม่มีรายละเอียดมากนัก แต่ใช้ชิปสถาปัตยกรรมใหม่ Vega ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผล deep learning โดยเฉพาะ ทางเอเอ็มไม่บอกพลังประมวลผลโดยตรง แต่สเปคของเซิร์ฟเวอร์ (ที่ดันเปิดตัวพร้อมกัน) ก็แสดงให้เห็นว่าน่าจะอยู่ที่ 25 TFLOPS ที่ FP16

ตัวฮาร์ดแวร์คาดว่าจะเริ่มส่งมอบได้ภายในครึ่งปีแรกของปี 2017

ฝั่งซอฟต์แวร์เองทางเอเอ็มดีก็ประกาศซอฟต์แวร์ออกมาอีกสองชุด คือ MlOpen และเฟรมเวิร์ค deep learning สำหรับ ROCm

MlOpen เป็นไลบรารีสำหรับฟังก์ชั่นพื้นฐานในการประมวลผลปัญญาประดิษฐ เช่น convolution, pooling, normalization, และ tensor ตัวไลบรารีเป็นโอเพนซอร์ส จะเปิดออกมาภายในไตรมาสแรกของปี 2017

upic.me

ROCm deep learning framework เป็นส่วนขยายของ ROCm ที่ทำให้เฟรมเวิร์ค deep learning ยอดนิยม เช่น Caffe, Torch 7, MxNet, Theano, CNTK, Chainer, และ Tensorflow มารันบนการ์ด Instinct

upic.me

ผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์ที่ประกาศรองรับการ์ด Instinct แล้ว เช่น Super Micro, Falconwitch, Inventec โดย Inventec ประกาศรุ่นใหญ่สุดคือ Inventec Rack ตู้ขนาด 39U ใส่การ์ดรวม 120 ใบ พลังประมวลผลรวม 3 เพตาฟลอปที่ FP16

ราคาของการ์ด Instinct ยังไม่เปิดเผย แต่ในแง่ผู้ใช้ทั่วไป ถ้า MlOpen และ ROCm รุ่นใหม่ปล่อยออกมา ก็มีความหวังสูงมากว่าจะใช้งานกับการ์ดเอเอ็มดีอื่นๆ ได้ด้วย นักพัฒนาน่าจะเลือกการ์ดกันได้อิสระมากขึ้น

ที่มา - AMD Radeon Instinct, จดหมายข่าวเอเอ็มดี

Hiring! บริษัทที่น่าสนใจ

Carmen Software company cover
Carmen Software
Hotel Financial Solutions
Next Innovation (Thailand) Co., Ltd. company cover
Next Innovation (Thailand) Co., Ltd.
We are web design with consulting & engineering services driven the future stronger and flexibility.
KKP Dime company cover
KKP Dime
KKP Dime บริษัทในเครือเกียรตินาคินภัทร
Kiatnakin Phatra Financial Group company cover
Kiatnakin Phatra Financial Group
Financial Service
Fastwork Technologies company cover
Fastwork Technologies
Fastwork.co เว็บไซต์ที่รวบรวม ฟรีแลนซ์ มืออาชีพจากหลากหลายสายงานไว้ในที่เดียวกัน
Thoughtworks Thailand company cover
Thoughtworks Thailand
Thoughtworks เป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโยลีระดับโลกที่คว้า Great Place to Work 3 ปีซ้อน
Iron Software company cover
Iron Software
Iron Software is an American company providing a suite of .NET libraries by engineer for engineers.
CLEVERSE company cover
CLEVERSE
Cleverse is a Venture Builder. Our team builds several tech companies.
Nipa Cloud company cover
Nipa Cloud
#1 OpenStack cloud provider in Thailand with our own data center and software platform.
Bangmod Enterprise company cover
Bangmod Enterprise
The leader in Cloud Server and Hosting in Thailand.
CIMB THAI Bank company cover
CIMB THAI Bank
MOVING FORWARD WITH YOU - CIMB is the leading ASEAN Bank
Bangkok Bank company cover
Bangkok Bank
Bangkok Bank is one of Southeast Asia's largest regional banks, a market leader in business banking
MuvMi (Urban Mobility Tech Co.,Ltd.) company cover
MuvMi (Urban Mobility Tech Co.,Ltd.)
Shape the future of urban mobility towards affordable, clean, and safe solutions
T.N. Digital Solution Co., Ltd. company cover
T.N. Digital Solution Co., Ltd.
TNDS has been involving in every first move of banking’s major digital transformation.
KBTG - KASIKORN Business-Technology Group company cover
KBTG - KASIKORN Business-Technology Group
KBTG - "The Technology Company for Digital Business Innovation"
Siam Commercial Bank Public Company Limited company cover
Siam Commercial Bank Public Company Limited
"Let's start a brighter career future together"
Icon Framework co.,Ltd. company cover
Icon Framework co.,Ltd.
Global Standard Platform for Real Estate แพลตฟอร์มสำหรับธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ครบวงจร มาตรฐานระดับโลก
REFINITIV company cover
REFINITIV
The Financial and Risk business of Thomson Reuters is now Refinitiv
H LAB company cover
H LAB
Re-engineering healthcare systems through intelligent platforms and system design.
The Gang Technology Co., Ltd. company cover
The Gang Technology Co., Ltd.
We're a Digital Agency that helps our customers transform their business into digital with ease.
LTMH company cover
LTMH
LTMH มุ่งเน้นการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สามารถช่วยพันธมิตรของเราให้บรรลุเป้าหมาย
Seven Peaks company cover
Seven Peaks
We Drive Digital Transformation
Wisesight (Thailand) Co., Ltd. company cover
Wisesight (Thailand) Co., Ltd.
The Best Choice For Handling Social Media · High Expertise in Social Data · Most Advanced and Secure
MOLOG Tech company cover
MOLOG Tech
We are Modern Logistic Platform, Specialize in WMS, OMS and TMS.
Data Wow Co.,Ltd company cover
Data Wow Co.,Ltd
We enable our clients to realize increased productivity by solving their most complex issues by Data
LINE Company Thailand company cover
LINE Company Thailand
LINE, the world's hottest mobile messaging platform, offers free text and voice messaging + Call
LINE MAN Wongnai company cover
LINE MAN Wongnai
Join our journey to becoming No.1 food platform in Thailand

สู้ยากมาก nvidia ทำ cuda มานานหลายปีมากจนฝั่ง research เป็น cuda กันหมด (nvidia แจก vga ให้ academic ใช้กันฟรีๆด้วย) โอกาศขายได้ค่อนข้างน้อยจริงๆ...

นึกว่าจะมาแรงแซง Intel ทำ driver OpenCL มาให้ซะอีก ดันมาเป็นการ์ดแยก นักวิจัยบ้านๆ ก็ใช้ NVIDIA ต่อไป ไปห้างก็หาการ์ดมาทำงานได้เลย ถึงจะเป็น proprietary เหมือนกัน แต่มันก็ mature กว่าเยอะ

ผมเข้าใจว่ามันติดตัว Deep Learning Library ของ NVIDIA นะครับ (เวลาใครใช้ Tensorflow ต้องไปโหลดมาลงเพิ่มจาก CUDA) ทาง AMD ถึงต้องมาทำ MlOpen เพื่อให้เทียบเคียงกัน จะได้คอมไพล์ออกมาได้

ไม่แน่ใจว่ามันจะออกมารูปไหน ถ้าพอร์ตเฉพาะตัว MlOpen ไปอยู่บนแพลตฟอร์มอื่นได้ด้วย (OpenCl รวมถึง Xeon Phi) ก็น่าจะพาๆ กันไปได้

ผมว่าสำคัญคือ ROCm จะใช้งานได้เนียนแค่ไหนนี่ล่ะครับ ถ้าเนียนจริง (อย่างน้อยระดับ python แล้วไม่มีปัญหาอะไร) ก็น่าคิดกันง่ายหน่อย