За последние десять лет жизнь изрядно потрепала архитектуру MIPS. Десять лет назад она начала резко терять популярность на волне интереса к архитектуре ARM и в 2012 году была приобретена компанией Imagination Technologies. Но и с Imagination не сложилось. В 2017 году компания Apple заявила об отказе от графических ядер PowerVR и, тем самым, обанкротила Imagination и пустила по миру разработки MIPS. В 2018 году патенты MIPS и наборы команд купила молодая компания Wave Computing, которая специализировалась не на процессорах, а на ускорителях ИИ. Наконец, в конце 2018-го компания Wave Computing объявляет о планах сделать архитектуру MIPS свободной от лицензирования и уже в марте этого года выпускает первый бесплатный релиз MIPS R6. Но и о себе Wave не забыла. На днях компания выпустила лицензированный продукт TritonAI, который поможет сделать процессоры на архитектуре MIPS умными и обучаемыми.

Поскольку архитектура MIPS в основном ориентирована на периферийные платформы, что не исключает её масштабирование до уровня ЦОД, пакет TritonAI ориентирован в первую очередь на периферийные (пограничные) обучаемые системы и системы с функцией принятия решений. Сама архитектура MIPS при этом остаётся свободной от лицензирования в пределах представленных релизов, хотя определённые ядра компания Wave Computing будет также распространять на условиях лицензии.

Благодаря фирменной технологии WaveFlow платформа TritonAI будет поддерживать произвольные ИИ-алгоритмы, что делает её весьма гибким решением. В общем случае разработчик обещает поддержку ускорения вычислений как целочисленных данных 8/16/32/int, так и bfloat16, а также 32 FP. По умолчанию TritonAI поддерживает ускорение работы ИИ фрейморка Google TensorFlow в ОС Linux. Возможно портирование других фреймворков, например, Caffe2. Для 8-битных целочисленных операций производительность достигает одного PetaTOP на одном ядре в комбинациях матриц 4 × 4 или 8 × 8 для запуска ускорения работы алгоритмов популярных свёрточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN). В рамках 7-нм техпроцесса исполнение CNN на платформе TritonAI может масштабироваться до 8 TOPS/Вт и обеспечить свыше 10 TOPS/мм² на типичном техпроцессе с обычным вольтажом.

Что касается изменения масштабов платформы, то она допускает работу на массиве от 1 до 6 ядер MIPS с аппаратной поддержкой до 4 автономных вычислительных потоков на каждое ядро. Это масштаб изменения от пограничного устройства, например, из разряда вещей с подключением к Интернету до ускорителей в центрах по обработке данных. Архитектура ядер бесплатна, ИИ за деньги. Это формула успеха? Посмотрим.

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) сообщает о том, что в России начато формирование нового технического комитета по стандартизации — «Искусственный интеллект».

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) сейчас рассматриваются в качестве IT-направления, имеющего огромный потенциал. Электронный «разум» поможет в решении комплексных задач в самых разных областях — от сельского хозяйства и промышленности до медицинской и оборонной отраслей.

Однако, как отмечается, полномасштабному внедрению технологий искусственного интеллекта сегодня препятствует отсутствие нормативной базы, устанавливающей унифицированные правила измерения функциональных характеристик прикладных интеллектуальных систем.

«Эта нормативная база должна определять единые форматы представления данных на всех стадиях жизненного цикла, принципы парирования специфических угроз информационной безопасности в таких системах, а также регламентировать другие вопросы создания и эксплуатации безопасных, надёжных и эффективных систем применения искусственного интеллекта», — говорится в сообщении Росстандарта.

Создаваемый технический комитет как раз и займётся решением имеющихся проблем в сфере внедрения ИИ. Предполагается, что появление этой структуры будет способствовать всесторонней поддержке работ по созданию в нашей стране прикладных технологий искусственного интеллекта и их внедрению в различных отраслях экономики. 

Компания Qualcomm Technologies анонсировала ускоритель искусственного интеллекта Cloud AI 100, предназначенный для использования в составе облачных платформ.

Технических подробностей о новинке пока не слишком много. Отмечается лишь, что изделие разработано с чистого листа, а при изготовлении применяется 7-нанометровая технология.

Qualcomm заявляет, что акселератор обеспечивает более чем десятикратный прирост производительности в расчёте на один ватт затрачиваемой энергии по сравнению с используемыми сегодня решениями для ускорения выполнения операций, связанных с искусственным интеллектом.

Qualcomm Cloud AI 100 может применяться при решении задач, связанных с расширенной реальностью (Extended Reality), обработкой естественной речи, компьютерным зрением, выполнением переводов с одного языка на другой в режиме реального времени и пр.

Говорится о поддержке программных библиотек PyTorch, Glow, TensorFlow, Keras и ONNX.

Пробные поставки ускорителя Qualcomm Cloud AI 100 планируется начать во второй половине текущего года. О сроках коммерческого использования решения ничего не сообщается. 

Компания NVIDIA работает над созданием нового решения, предназначенного для работы с искусственным интеллектом, которое называется RC 18. Ключевой особенностью данного чипа является то, что он будет представлять собой «склейку» из нескольких кристаллов, то есть станет мультичиповым решением.

Инженеры NVIDIA Research создали прототип процессора, который состоит сразу из 36 модулей. Несмотря на столь большое количество кристаллов, площадь чипа довольно небольшая. Всё дело в том, что кристаллы весьма компактные, хоть и производятся по не самому «тонкому» 16-нм техпроцессу компанией TSMC. Напомним, что по таким же нормам производятся графические процессоры Pascal.

Каждый из 36 модулей состоит из 16 процессорных элементов (Processing Elements, PE), являющихся базовыми процессорными ядрами с архитектурой RISC-V Rocket. Кроме того, у модуля есть буфер памяти и восемь каналов GRS (Ground-Referenced Signaling) для операций ввода/вывода с общей пропускной способностью в 100 Гбайт/с, что весьма немало.

На данный момент RC 18 является скорее экспериментальной разработкой, нежели прототипом некоего готовящегося продукта. Этот многочиповый модуль (Multi-chip module, MCM) предназначен для ускорения глубокого обучения искусственного интеллекта и его главной особенностью является высокий уровень масштабируемости. То есть изменять производительность такого MCM-модуля куда проще, чем чипа с монолитным кристаллом, ведь можно просто добавлять или убирать кристаллы с процессорными элементами.

Чип RC 18 создан для ускорения процесса глубокого обучения, что само по себе не очень интересно для рядовых пользователей. Тем не менее, многие из технологий, которые делают возможным создание и работу данного многочипового модуля, могут найти применение в будущих графических процессорах NVIDIA. Компания ранее уже заявляла о том, что рассматривает варианты создания GPU из нескольких кристаллов. И RC 18 является одним из шагов на пути к этому.

«Этот чип (RC 18 — прим. ред.) обладает таким преимуществом, как способность продемонстрировать сразу множество технологий, — отмечает Билл Дэлли (Bill Dally), глава NVIDIA Research. — Одной из технологий является масштабируемая архитектура для глубокого обучения. Другой является очень эффективная технология интерконнекта на органической основе».

Некоторые из технологий, применённых в RC 18, однажды могут стать ключевыми при создании больших высокопроизводительных графических процессоров из нескольких кристаллов. Например, это может быть ячеистая топология, передача сигналов с малой задержкой с помощью GRS, объектно-ориентированный высокоуровневый синтез (Object-Oriented High-Level Synthesis, OOHLS) и технология GALS (Globally Asynchronous Locally Synchronous).

Заметим, что NVIDIA является не первой компанией, которая планирует создание графического процессора из нескольких кристаллов. Некоторое время назад компания AMD также говорила о том, что её шина Infinity Fabric, используемая в центральных процессорах, может найти применение в области GPU. Однако создание таких графических процессоров сопряжено с рядом трудностей, одна из которых заключается в том, чтобы заставить программное обеспечение воспринимать «склейку» как единый GPU. Иначе получится связка SLI или CrossFire, что для потребительских видеокарт означает не самую высокую эффективность. Но когда-то многочиповые модули могут стать вполне обычным явлением для настольных видеокарт.

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации и Проектный офис по реализации национальной программы «Цифровая экономика» провели первую дискуссию в рамках совместного просветительского проекта TechTalks.

Сессия получила название «Будущее искусственного интеллекта: сферы применения и кейсы». Участники в числе прочего озвучили основные препятствия на пути развития электронного разума в России.

По словам специалистов, искусственный интеллект (ИИ) — это новая история и новая фаза эволюции человечества. В ближайшие годы соответствующие технологии окажут колоссальное влияние на ведущие экономики мира. Внедрение средств искусственного интеллекта приведёт к прорывным открытиям во многих областях.

В то же время в нашей стране распространение систем ИИ сдерживается рядом факторов. В частности, топ-менеджеры компаний недостаточно владеют информацией о свежих разработках в области искусственного интеллекта и сталкиваются с отсутствием необходимой инфраструктуры.

Ещё одна проблема заключается в том, что пока многие руководители недооценивают важность систем ИИ и не организовывают должным образом работу с данными.

Так или иначе, по прогнозам экспертов, к 2025 году объём мирового рынка программного обеспечения, использующего алгоритмы искусственного интеллекта, вырастет в 28 раз и достигнет 90 млрд долларов США. 

Компания SAS объявила о заключении соглашения о сотрудничестве с NVIDIA, предусматривающего развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ).

В частности, стороны займутся совместными разработками в сфере машинного обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка.

«Графические процессоры и библиотеки CUDA-X AI от NVIDIA усилят решения на основе искусственного интеллекта от SAS, что позволит повысить скорость обработки данных и сделать их анализ ещё более точным», — отмечается в сообщении партнёров.

В настоящее время системы искусственного интеллекта являются одним из наиболее перспективных направлений развития рынка информационных технологий. Такие платформы востребованы в самых разных сферах — в здравоохранении и фармацевтике, в промышленности, финансах и пр.

Компании, работающие в указанных областях, благодаря сотрудничеству SAS и NVIDIA получат ряд новых преимуществ. Например, медицинские специалисты смогут использовать технологию распознавания объектов, чтобы отличить доброкачественные опухоли от злокачественных. Промышленным предприятиям компьютерное зрение поможет увидеть скрытый брак прямо на конвейере, а финансовые организации сэкономят миллиарды долларов благодаря своевременному обнаружению мошеннических операций.

Новые технологии позволят решать задачи по классификации и распознаванию изображений, обнаружению объектов, перевода речи в текст, определению эмоций и др. Всё это будет способствовать развитию рынка Интернета вещей. 

Компания Trend Micro Incorporated опубликовала итоги опроса, посвящённого проблеме дефицита квалифицированных ИБ-кадров, в котором приняли участие IT-специалисты мировых компаний.

Проведённые опросы показали, что 69 % организаций считают, что использование искусственного интеллекта (ИИ) в перспективе поможет снизить влияние нехватки профессионалов на качество обеспечения информационной безопасности в корпоративной среде. Кроме того, 63 % респондентов заявили, что планируют использовать ИИ-технологии, чтобы автоматизировать процессы поддержания и обеспечения киберзащиты. Среди прочего, опрошенные IT-эксперты отметили, что нехватка кадров заставляет их компании расширять программы обучения и использовать аутсорсинговые услуги для выявления и предотвращении угроз.

В исследовании Trend Micro Incorporated отмечается, что ИИ не сможет закрыть абсолютно все «пробелы». Например, для таких задач как анализ результатов и управление общей стратегией безопасности, необходимы квалифицированные специалисты по кибербезопасности. «Чем более сложными становятся угрозы информационной безопасности, тем выше поднимается планка требований для тех, кто призван защищать своё предприятие. Более продвинутые инструменты защиты зачастую только усугубляют проблему кадрового голода, выявляя нехватку в штате сотрудников, обладающих необходимыми для эффективного использование новейших систем безопасности навыками. Этот вызов требует кардинально пересмотреть подход к созданию средств защиты и обеспечить механизмы ИИ, позволяющие радикально упростить работу подразделения», — отметил Михаил Кондрашин, технический директор Trend Micro в России и странах СНГ.

В 2018 году рост киберугроз ощутили на себе 64 % организаций. Сегодня компании имеют общую проблему: отделы по IT-безопасности не полностью укомплектованы и занимаются широким кругом вопросов. А согласно исследованию Gartner, нехватка квалифицированных специалистов по безопасности стала постоянной проблемой. Ожидается, что спрос на сотрудников по кибербезопасности будет очень быстро расти, и к 2020 году рынок столкнётся с 1,5 млн открытых вакансий в сфере ИБ.

Более подробно ознакомиться с аналитическим отчётом Trend Micro Incorporated можно на сайте компании trendmicro.com.ru.

Материалы по теме:

• Trend Micro рассказала о стратегических направлениях развития бизнеса в России;
• Trend Micro Deep Security 9: универсальная защита серверов;
• Trend Micro объявила о сотрудничестве с Интерполом.

Источник:

• trendmicro.com.ru

Работающая на рынке бизнес-аналитики компания SAS объявила о намерении в течение ближайших трёх лет инвестировать 1 млрд долларов США в технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей.

Сообщается, что инвестиции SAS в технологии искусственного интеллекта будут направлены в три основные сферы: научные исследования и опытно-конструкторские разработки (НИОКР), образовательные инициативы и экспертные сервисы для оптимизации прибыли бизнес-пользователей от ИИ-проектов. В программу инвестиций включены также планы по наращиванию собственной экспертизы SAS и навыков сотрудников в области искусственного интеллекта. В частности, будут развиваться консалтинговые сервисы и направление профессиональных услуг, центры компетенции и программы внутреннего обучения.

«SAS имеет многолетний опыт в области поставки решений на базе технологий ИИ, мы открываем новые горизонты в таких направлениях, как машинное и глубокое обучение. Мы уже помогаем нашим клиентам извлекать выгоду из возможностей, которые предлагает искусственный интеллект. В дальнейшем мы будем продолжать реализовывать ИИ-решения в продуктах SAS, чтобы наши заказчики владели революционными преимуществами автоматизированного процесса принятия решений по всем направлениям», — прокомментировал Джим Гуднайт (Jim Goodnight), сооснователь и глава компании SAS.

Ознакомиться подробнее с существующими решениями SAS на базе технологий искусственного интеллекта можно на странице sas.com/solutions/ai.

Материалы по теме:

• Затраты в области ИИ-систем в 2019 году вырастут почти в полтора раза;
• Большинство финансовых компаний используют искусственный интеллект;
• Microsoft запустила онлайн-курсы по искусственному интеллекту для бизнеса.

Источник:

• sas.com

Компания SAS и Глобальная ассоциация специалистов по управлению рисками (GARP) обнародовали результаты исследования, посвящённого применению средств искусственного интеллекта (ИИ) в банковской сфере.

Сообщается, что 81 % специалистов по рискам в области финансовых услуг уже успели оценить эффект от внедрения технологий ИИ. Более того, из тех респондентов, кто ещё не использует «электронный разум», 84 % планируют внедрить такие системы в ближайшие три года.

Основными областями, в которых опрошенные отмечают положительное влияние искусственного интеллекта, являются: автоматизация процессов — 52 %; оценка кредитоспособности (кредитный скоринг) — 45%; подготовка данных — 43 %.

Препятствиями для внедрения ИИ остаются социальное напряжение, например, тревога из‑за изменений на рынке труда, и нехватка специалистов для работы с соответствующими системами. Больше половины опрошенных — 52 % — обеспокоены недостатком квалифицированных кадров.

В целом, как отмечается, участники финансового рынка уверены, что средства искусственного интеллекта приведут к повышению производительности работы, ускорят получение необходимых данных, а также увеличат объём информации и упростят её обработку для быстрого принятия эффективных решений.

«ИИ прочно укоренился во всех отраслях, в том числе в области рисков в финансовом секторе. Больше половины респондентов продемонстрировали умеренные знания о текущем и планируемом уровне использования искусственного интеллекта в их компаниях», — говорят организаторы исследования. 

Компания Microsoft запустила бесплатные онлайн-курсы по искусственному интеллекту для бизнеса AI Business School, которые разработаны специально для топ-менеджеров и руководителей, которые планируют внедрять ИИ в своих организациях.

Материалы курса охватывают различные аспекты особенностей работы и практического применения в корпоративной среде сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы ИИ на базе нейронных сетей. В состав курса включены видеозаписи академических лекций и технических бесед со специалистами в области искусственного интеллекта, краткие теоретические руководства и реальные примеры из практики. Контент можно смотреть как на компьютерах, так и мобильных устройствах. На прохождение всего курса требуется около 15 часов. На данный момент обучение проводится на английском языке. В будущем уроки будут доступны и на других языках.

AI Business School дополняет другие инициативы Microsoft, включая ориентированную на разработчиков школу ИИ (AI School) и программу подготовки профессионалов в области ИИ (Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence).

Отрасль ИИ активно развивается в настоящее время. По данным аналитической компании International Data Corporation (IDC), в 2018 году затраты на системы искусственного интеллекта в глобальном масштабе составили приблизительно $24,9 млрд. В текущем году, как ожидается, отрасль вырастет практически в полтора раза — на 44 %. В результате, объём мирового рынка достигнет $35,8 млрд. В период до 2022 года показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) составит примерно 38 %. Таким образом, в 2022-м объём отрасли достигнет $79,2 млрд, то есть увеличится по сравнению с текущим годом более чем в два раза.

Если рассматривать рынок систем искусственного интеллекта по секторам, то крупнейшим сегментом в нынешнем году, по прогнозам IDC, окажется ретейл — $5,9 млрд. На втором месте расположится банковский сектор с затратами в размере $5,6 млрд. Отмечается, что на программное обеспечение в области ИИ в текущем году придётся $13,5 млрд. Затраты в области аппаратных решений, прежде всего серверов, составят $12,7 млрд. Кроме того, компании по всему миру продолжат инвестировать в сопутствующие сервисы.

Материалы по теме:

• Затраты в области ИИ-систем в 2019 году вырастут почти в полтора раза;
• Fujitsu прогнозирует рост числа ИИ-сервисов в корпоративной среде;
• 12 полезных AI-сервисов, на которые стоит обратить внимание.

Источник:

• news.microsoft.com