인텔 Arc GPU의 경우 클라이언트용 GPU입니다.
AI 가속기를 통해 AI 워크로드에 대한 성능 향상을 보실 수 있습니다.
Intel AMX의 경우 서버용 CPU에서만 사용하실 수 있으며 딥 러닝에 대한 학습과 추론에 대한 워크로드에서 사용하실 수 있습니다.
GPT-3 에 대한 성능 자료는 공유하고 있으니 아래 링크 참고하시면 좋을 것 같습니다. https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-gaudi-ai-accelerator-brings-greater-ai-choice.html
안녕하세요, 가우디의 SynapseAI Software Suite 기반으로 제공하고 있으며 지속적으로 다양한 모델 및 최적화 지원을 위해 업데이트 되고 있습니다. 관련해서 아래 링크 참고하시면 좋을 것 같습니다. https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/habana-gaudi2-processor-for-deep-learning.html#gs.3fahpx
안녕하세요, 인텔 oneAPI 를 활용하시면 인텔 기반의 CPU 및 GPU 와 같은 하드웨어 환경에서 최적화하여 활용하실 수 있습니다. 아래 링크 참고하시면 좋을 것 같습니다. https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/overview.html
안녕하세요, 인텔 5세대 프로세서에서 지원하는 DDR5 메모리, PCIe 5.0, 그리고 CXL 1.1 과 같은 플랫폼 기술들이 말씀하신 CPU와 다른 장치간의 데이터 병목 현상을 극복하고 장치 간의 처리량 속도를 높여줍니다.
안녕하세요, 인텔의 차별점으로는 AI 프로세서 및 가속기와 같은 하드웨어와 개발한 코드를 인텔 하드웨어 기반에서 활용할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 스택이라고 볼 수 있습니다. 관련해서 아래 링크 참고하시면 감사드립니다. https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/overview.html
안녕하세요, 5세대 인텔 제온 프로세서뿐만 아니라 인텔 하드웨어 환경에서 cuda 프로그램을 SYCL 코드로 변환하여 사용하실 수 있습니다. 인텔 OneAPI 툴킷에서 제공드리는 툴로 90~95% 정도는 자동으로 변환하고, 나머지 cuda에서만 제공하는 코드와 같은 부분만 직접 변경하시면 사용하실 수 있습니다. 자세한 내용은 아래 링크 참고하시면 감사드립니다. https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/migrate-cuda-applications-to-oneapi-based-on-sycl.html
안녕하세요, AI를 위한 인프라에서 AI 프로세서도 중요하다고 볼 수 있습니다. 데이터 센터 또는 에지에서의 AI를 포함한 워크로드에서 인텔의 확장 가능한 고성능 AI 프로세서로 새로운 가능성을 열어 도움을 줄 수 있습니다.
안녕하세요
