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Verständnisfrage

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  1. Verständnisfrage

    Autor: jhp 02.02.17 - 12:37

    Die CPU lernt also sich an den Code anzupassen den man ihr anbietet und kann diesen dann immer schneller ausführen. Aber, ist dies eine Fähigkeit die verloren geht wenn der Strom abgeschaltet wird, oder wird sie stattdessen in den Chip "eingebrannt"?

  2. Re: Verständnisfrage

    Autor: Raistlin 02.02.17 - 14:25

    Vielleicht werden die Lösungen in den 32GB Speicher gespeichert und bei Bedarf geladen bzw. weiter verwendet. Ich vermute es ist dann weg wenn nicht noch anders gespeichert wird.

  3. Re: Verständnisfrage

    Autor: brotiger 02.02.17 - 16:04

    Keine Ahnung, der Passus steht nur bei Golem. silicon.de vermeldet nur folgendes zur Architektur:

    > “Wir haben die Nervana-Hardware vor allem hinsichtlich Deep Learning Workloads entwickelt”, so Rao weiter. “In diesem Bereich sind in erster Linie zwei Operationen häufig im Einsatz: Matrix Multiplikationen und Konvultionen.” So habe Intel, wie in einer GPU sozusagen Hardware gebaut, die genau diese beiden Operationen besonders gut unterstützt.

    Auch auf der Nervana-Webseite steht nichts von einer Anpassung an den Code.

  4. Re: Verständnisfrage

    Autor: m.lettrich 03.02.17 - 08:17

    Also was ich hier sehe ist eine Konsequente Entwicklung eines Produkts für hohen Datendurchsatz:

    Deep Learning braucht wenige besondere Operationen (Dichtbesetzte Matrix/Matrix Mulitiplikation etc) mit geringer Genauigkeit (FP8/FP/16 im gegensatz zu FP/32 was in numerischen Anwendungen gebraucht wird). Dafür bitte möglichst viele auf einmal und extrem hohe Bandbreiten zum Hauptspeicher (man will ja viele Datenpunkte verarbeiten). Das können Grafikkarten mit Grafikspeicher und ihren vielen "Shader-Einheiten" (lies ALUs mit niedrigerer Präzision) sehr gut. Die neue Hardware ist also eigentlich eine GPU mit Mainboard und direkter Anbindung an den Hauptspeicher, LAN/Infiniband und Unterstützung von CPU ProgrammierModellen (C/C++, OpenMP, MPI). Interessant für den Durchbruch werden hier insbesondere die Kosten im direkten Vergleich zu Nvidia sein. (Stichwort $/flops)

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