Derin Öğrenme Atılımı Deci, GPU Pazarı Üzerindeki Baskıyı Hafifletebilir

İsrail merkezli derin öğrenme ve yapay zeka (AI) uzmanı Deci, bu hafta CPU'ları kullanarak "çığır açan derin öğrenme performansı" elde ettiğini bildirdi. 

Geleneksel olarak derin öğrenme ve yapay zeka işleme için GPU'lar doğal seçim olmuştur. Aynı zamanda, Deci'nin daha ucuz yalnızca CPU işleme çözümlerine sunduğu iddia edilen 2 kat iyileştirme yapabileceğini söylüyor. Bu da GPU pazarındaki baskıyı hafifletilebilir gibi görünüyor.

DeciNet'ler, şu anda Intel Cascade Lake CPU'larında kullanım için optimize edilmiş, Deci'nin yenilikçi endüstri lideri görüntü sınıflandırma modellerinden biridir. Deci'nin tescilli Otomatik Sinir Mimarisi İnşaatı (AutoNAC) teknolojisini kullanıyorlar. Aynı zamanda onlar, CPU'larda çalışıyorlar. Söylenene göre, Google tarafından geliştirilen EfficientNets'i kullanmaktan iki kat daha hızlı ve daha doğru sonuçlar veriyor.

Deci, Görüntü Sınıflandırma ve Tanıma Sağlıyor

Günümüzde derin öğrenme ve yapay zeka sistemlerinin uygulandığı ana görevlerden biri DeciNets tarafından ele alındığı şekliyle görüntü sınıflandırma ve tanımadır. Bu tür görevler, bugün Google Fotoğraflar, Facebook ve sürücü yardım sistemleri gibi tüketiciye yönelik önemli teknolojilerden sadece birkaçıdır. Bunun dışında endüstriyel, tıbbi, devlet ve diğer uygulamalar için de kritik öneme sahip olduğunu söylemek mümkündür. 

DeciNets, evrişimli sinir ağlarını daha iyi bir doğrulukla çalıştırmak için GPU ve CPU performansı arasındaki boşluğu önemli ölçüde kapatabilir. Aynı zamanda daha ucuz, daha enerji verimli sistemlerde çalışabilirler. Bu durumda, veri merkezi endüstrisinde büyük bir değişim görmek mümkündür. Yapay zeka işleme için çoklu GPU paketleme sunucuları oldukça pahalı. Ancak GPU paketleme sunucularına gerek kalmayacak olması, GPU pazarındaki baskıyı kaldırabilir.  

Deci, yaklaşık bir yıldır Intel Mimarisi (IA) CPU'larında derin öğrenme çıkarımını optimize etmek için Intel ile iş birliği içerisinde. Deci gibi şirketlerin yeni teknolojileri konusunda iyimser olduklarını söylemek mümkündür. 

Nisan 2021'de, yeni bir algoritma oluşturulmuştu. Bu, Rice's Brown School of Engineering tarafından geliştirilen ve bazı derin öğrenme uygulamalarında CPU'ların GPU'lardan daha hızlı performans göstermesini sağlama amacını güdüyordu. Araştırmacılar ilerlemelerini özel bir kullanım durumuyla gösterdiler. Buna karşılık, Deci çok talep gören görüntü sınıflandırma ve tanıma için bir derin öğrenme ve yapay zeka işleme görevini hedeflemiş görünüyor.