Cloud AI 100: Qualcomm zeigt Steckkarte für künstliche Intelligenz

Mit der Cloud AI 100 genannten Beschleunigerkarte für Inferencing will Qualcomm im Markt für künstliche Intelligenz ebenfalls eine Rolle spielen. Der Hersteller hebt vor allem die Effizienz des 7-nm-Chips hervor.

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Cloud AI 100 Card
Cloud AI 100 Card (Bild: Qualcomm)

Qualcomm hat angekündigt, ab dem zweiten Halbjahr 2019 eine Cloud AI 100 genannte Beschleunigerkarte an Partner ausliefern zu wollen. Gedacht ist diese für sogenanntes Inferencing, also das Anwenden eines bereits trainierten neuronalen Netzes, beispielsweise für Empfehlungen auf Basis personalisierter Werbung, zur Spracherkennung bei den Alexa- und Cortana-Assistenten oder zur Texterfassung. Mit Microsoft und deren Azure-Plattform hat sich bereits ein Partner öffentlich für die Cloud AI 100 Card ausgesprochen.

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Zur Technik der Steckkarte hat sich Qualcomm im Vorab-Briefing noch nicht detailliert geäußert. Der Hersteller sagte aber, dass der verwendete Chip kein Snapdragon-Modell sei, wie der Snapdragon 855 und der Snapdragon 8cx aber in einem 7-nm-Verfahren produziert werde. Den Fertiger, entweder Samsung oder TSMC, ließ Qualcomm bisher offen. Die Cloud AI 100 Card soll jedoch eine mehr als zehnfach so hohe Effizienz bei Inferencing erreichen wie bisherige Top-Lösungen von AMD, Google, Intel, Nvidia oder Xilinx. Hierbei handelt es sich zumeist um fest verdrahtete Designs (ASICs), programmierbare Schaltungen (FPGAs) oder Grafikchips (GPUs).

  • Die Cloud AI 100 Card soll die 50-fache Inferencing-Leistung eines SD820 erreichen. (Bild: Qualcomm)
  • Für die Steckkarte ist eine sehr hohe Effizienz geplant. (Bild: Qualcomm)
  • Sie weist einen typischen Software-Stack auf. (Bild: Qualcomm)
Die Cloud AI 100 Card soll die 50-fache Inferencing-Leistung eines SD820 erreichen. (Bild: Qualcomm)

Die Leistung der Cloud AI 100 Card grenzte Qualcomm grob ein und sprach von über Faktor 50x verglichen zu einem Snapdragon 820 von 2016 sowie von knapp Faktor 20x zum aktuellen Snapdragon 855, wie er unter anderem in Samsungs Galaxy S10 steckt. Die Qualcomm-Steckkarte unterstützt typische Frameworks wie Caffe2, MX-Net, Pytorch und Tensorflow. Von Vorteil ist, dass diverse Partner schon Erfahrung mit dem Software-Stack von Qualcomm haben, da dieser in ähnlicher Form auch für die sehr weit verbreiteten Snapdragon-Chips verwendet wird.

Bisher versuchte Qualcomm, sich im Server-Segment mit den Centriq-CPUs auf ARM-64-Bit-Basis zu etablieren, die Prozessoren wurden vom Markt aber kaum angenommen. Wie bei KI-Lösungen ist die Konkurrenz sehr stark, weshalb es spannend wird zu sehen, ob der Cloud AI 100 Card mehr Erfolg beschieden ist.

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