ИСТИНА

В докладе рассматривается оптимизация задач машинного обучения и искусственного интеллекта на процессорах общего назначения (CPU). Анализируются причины, почему оптимизация данных задач актуальна для CPU. Далее показаны три основных пути оптимизации: оптимизация самих алгоритмов, оптимизация моделей машинного обучения и, наконец, усиление вычислительных возможностей CPU за счет введения в их состав специализированных инструкций. Для каждого из путей показаны конкретные успешные примеры, которые в совокупности позволяют процессорам общего назначения успешно конкурировать со специализированными ускорителями во многих практически важных задачах машинного обучения и искусственного интеллекта.