Ovo industrijsko usklađivanje specifikacija će omogućiti modelima veštačke inteligencije kompatibilnost i odgovarajući nivo performansi na različitim hardverskim platformama, čime se ubrzava razvoj AI softvera.
Računski zahtevi u cilju daljeg razvoja veštačke inteligencije, rastu eksponencijalnom brzinom. Potrebne su nove inovacije na polju hardvera i softvera, kako bi se obezbedila dovoljna računska snaga i količina podataka u svrhu daljeg unapređenja veštačke inteligencije.
Jedna od oblasti istraživanja koja obećava konačno rešenje ovog rastućeg problema je smanjenje zahteva za numeričkom preciznošću u svrhu učenja veštačke inteligencije kako bi se poboljšalo pamćenje i računarska efikasnost. Metoda smanjene preciznosti koristi bitna svojstva otpornosti na smetnje u radu neuronskih mreža u cilju poboljšanja efikasnosti rada računara.
Intel planira da podrži ovu specifikaciju i uvrsti je u planove za buduće AI proizvode poput CPU, GPU i druge AI akceleratore, uključujući Habana Gaudi akceleratore mašinskog učenja.
FP8 smanjuje na najmanju moguću meru odstupanja od postojećih IEEE 754 formata sa pokretnim zarezom uz dobar balans iskorišćenosti hardvera i softvera, kako bi se iskoristila postojeća dostignuća, ubrzala implementacija i poboljšala produktivnost programera.
Vodeći princip ovog predloga od strane kompanija: ARM, Intel i Nvidia je da se koriste postojeći sporazumi, koncepti i algoritmi izgrađeni na IEEE standardizaciji. Ovo omogućava najveću slobodu za buduće inovacije na polju razvoja veštačke inteligencije, istovremeno pridržavajući se trenutnih industrijskih standarda.Share
Benchmark.
