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<p><img src="/images/stories/logos-2015/intel3.jpg" alt="intel3" style="margin: 10px; float: left;" />Deep Learning, neuronale Netze und maschinelles Lernen sind derzeit in aller Munde. Fast alle Hardware-Hersteller haben auf die Rechenanforderungen in diesem Bereich eine entsprechende Antwort – sei es NVIDIA mit seinen eigenen GPUs, Intel mit Xeon-Phi-Beschleunigern oder aber AMD mit seinen neuen Workstation-Grafikkarten. Doch die Rechenleistung stellt an solche Systeme unterschiedliche Anforderungen, je nachdem ob es darum geht ein Deep-Learning-Netzwerk zu trainieren oder per Inferencing Ergebnisse aus solchen Netzwerken zu ermitteln.</p>
<p>Intel hat sich in den letzten Jahren in dieser Hinsicht ebenfalls neu ausgerichtet und zahlreiche Käufe getätigt. Auf der Supercomputing 2016...<br /><br /><a href="/index.php/news/hardware/prozessoren/41059-intel-will-neuronale-netzwerke-mit-custom-kernen-und-hbm2-schneller-trainieren.html" style="font-weight:bold;">... weiterlesen</a></p>
<p>Intel hat sich in den letzten Jahren in dieser Hinsicht ebenfalls neu ausgerichtet und zahlreiche Käufe getätigt. Auf der Supercomputing 2016...<br /><br /><a href="/index.php/news/hardware/prozessoren/41059-intel-will-neuronale-netzwerke-mit-custom-kernen-und-hbm2-schneller-trainieren.html" style="font-weight:bold;">... weiterlesen</a></p>