Habana Labs: Intel kauft KI-Startup für 2 Milliarden US-Dollar

Zuwachs bei künstlicher Intelligenz: Intel will seinen KI-Bereich durch einen weiteren Zukauf verbessern. Die israelischen Habana Labs haben mit dem Gaudi für Training und dem Goya für Inferencing zwei Designs entwickelt, die sich zu den bisherigen NNPs der Intel-Tochter Nervana gesellen.

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Der Goya-Beschleuniger für Inferencing
Der Goya-Beschleuniger für Inferencing (Bild: Habana Labs)

Intel hat das in Israel ansässige Unternehmen für künstliche Intelligenz, Habana Labs, für rund 2 Milliarden US-Dollar übernommen. Das teilte der Chiphersteller am 16. Dezember 2019 mit. Habana bleibt ein unabhängiger Geschäftsbereich und wird weiterhin von seinem derzeitigen Management geführt, das an die Intel Data Platforms Group berichtet.

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Intel will so sein Angebot für künstliche Intelligenz (KI) verbessern, der KI-Siliziummarkt soll bis zum Jahr 2024 ein Volumen von mehr als 25 Milliarden US-Dollar erreichen.

Derzeit gibt es von Habana Labs zwei KI-Beschleuniger, den Gaudi für Training und den Goya für Inferencing, beide Chips werden beim taiwanischen Auftragsfertiger TSMC im 16-nm-Verfahren hergestellt.

Der Gaudi nutzt sogenannte Tensor Processing Cores (TPCs), genauer VLIW-Vektoreinheiten, und ist mit 32 GByte HBM2-Speicher ausgestattet um möglichst viele Daten lokal vorhalten zu können, verbunden wird er per PCIe Gen4 x16. Der Gaudi kann mit typischen Formaten wie FP32, INT8, INT8 und BF16 umgehen - vorerst ist er nur als Sample verfügbar.

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Der Goya wiederum ist als PCIe-Gen4-x16-Steckkarte mit 200 Watt thermischer Verlustleistung bereits verfügbar. Hier kommen ebenfalls TPCs zum Einsatz, die jedoch kein BF16 beherrschen. Als Inferencing-Beschleuniger reichen dem Goya seine 16 GByte DDR4-Speicher mit 128-Bit-Interface.

Die Hardware-Unterstützung für den Goya-Beschleuniger im Linux-Kernel hatte in der Community für größere Diskussionen und Kritik an der Umsetzung gesorgt.

Vor Habana Labs hatte Intel schon Nervana übernommen, ein anderes KI-Startup. Mit dem NNP-T1000 (Spring Crest) für Training und dem NNP-I1000 (Spring Hill) für Inferencing existieren hier ebenfalls zwei Beschleuniger für künstliche Intelligenz.

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