{"id":26596,"date":"2021-01-04T18:50:56","date_gmt":"2021-01-05T00:50:56","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=26596"},"modified":"2021-01-04T18:50:58","modified_gmt":"2021-01-05T00:50:58","slug":"intel-amx-el-secreto-para-que-tu-procesador-utilice-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/intel-amx-el-secreto-para-que-tu-procesador-utilice-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Intel AMX, el secreto para que tu procesador utilice Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"\n
\"Intel-10-nm\"<\/figure>\n\n\n\n

No hay ninguna duda que lo que son llamadas unidades especializadas para inteligencia artificial se han convertido en una de las piezas de hardware m\u00e1s importantes, especialmente si hablamos del mercado de los dispositivos PostPC donde todos sus SoCs tienen una unidad de este tipo, pero no es el caso del PC pero la cosa podr\u00eda cambiar por completo esta situaci\u00f3n gracias a las extensiones Intel AMX.<\/p>\n\n\n\n

\"Apple<\/figure><\/div>\n\n\n\n

En estos momentos si tenemos un PC la \u00fanica manera que tenemos de tener una unidad especializada para la IA es comprando hardware aparte, ya sea adquiriendo una GPU de las familia NVIDIA RTX o comprando un FPGA montado en un puerto PCI Express.<\/p>\n\n\n\n

El Intel GNA, un precedente<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\"Intel<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Intel tiene integrada en estos momentos una unidad llamada GNA que puede ejecutar algunos algoritmos basados en IA pero no de la misma manera que un array sist\u00f3lico desde el momento en que GNA es coprocesador con configuraci\u00f3n SIMD. Por otro lado Intel tambi\u00e9n vende soluciones basadas en FPGAs y con sus GPUs Intel Xe HP promete integrar unidades al estilo Tensor Core.<\/p>\n\n\n\n

Pero de lo que estamos hablando es precisamente de integrar este tipo de unidades en una CPU, de tal manera que una mayor cantidad de aplicaciones puedan tomar provecho de este tipo de unidades.<\/p>\n\n\n\n

Una respuesta al M1 de Apple<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Una de las ventajas del M1 de Apple no es el hecho que el conjunto de registros e instrucciones ARM tenga una mayor eficiencia energ\u00e9tica, sino que para ciertas aplicaciones<\/strong> y funciones su Neural Engine es extremadamente eficiente<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de unidades se han hecho clave en el mercado de los smartphones y tablets porque permiten realizar tareas muy complejas en poco tiempo y con muy pocos recursos, lo que ha hecho que las CPUs de PC se queden atr\u00e1s en ese aspecto.<\/p>\n\n\n\n

Intel AMX<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Al igual que cuando las unidades SIMD trajeron consigo la implementaci\u00f3n de nuevas instrucciones x86, la implementaci\u00f3n de unidades matriciales o tensoriales traen consigo un nuevo tipo de instrucci\u00f3n, llamadas AMX o Advanced Matrix Extensions, las cuales ser\u00e1n implementadas por primera vez el Intel Xeon con arquitectura Sapphire Rapids.<\/p>\n\n\n\n

La extensi\u00f3n a\u00f1ade dos elementos adicionales, por un lado un set de registros en dos dimensiones compuestos por registros llamados \u00abtiles\u00bb y una serie de aceleradores capaces de operar en esos tiles. Dichos aceleradores comparten el acceso a la memoria de manera coherente con el resto de elementos de la CPU y pueden funcionar de manera intercalada con otras unidades de ejecuci\u00f3n  x86 y en paralelo con estas.<\/p>\n\n\n\n

\"Intel<\/figure>\n\n\n\n
\"Intel<\/figure>\n\n\n\n
\"Intel<\/figure>\n\n\n\n
\"Intel<\/figure>\n\n\n\n

El acelerador recibe el nombre de Tile Matrix Multiply o TMUL, se trata de un array sist\u00f3lico en forma de malla de ALUs capaces de realizar la instrucci\u00f3n FMA (Suma y Multiplicaci\u00f3n) en un solo ciclo, que utiliza como registros los tiles de los que os hemos hablado en el p\u00e1rrafo anterior.<\/p>\n\n\n\n

En las patentes de AMD la unidad TMUL recibe el nombre de Data Parallel Cluster y es una unidad que se encuentra dentro de cada uno de los n\u00facleos del procesador, pese a que Intel lo va a implementar por primera vez en Sapphire Rapids, no hay duda que vamos a verlo implementado en el resto de procesadores de Intel en el futuro.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: <\/strong>hardzone.es\/tutoriales\/rendimiento\/intel-amx\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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