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- 4 volte le prestazioni di calcolo IA rispetto a Gaudi 2, segnando un'evoluzione significativa nell'efficienza di calcolo.
- Gaudi 3 è più veloce del 50% nel tempo di addestramento di modelli avanzati rispetto a NVIDIA H100, evidenziando un notevole salto qualitativo nelle capacità di addestramento IA.
- Un'efficienza energetica migliorata del 40% rispetto a NVIDIA H100, sottolineando l'impegno di Intel verso soluzioni sostenibili e performanti.
Intel ha recentemente annunciato il lancio di Gaudi 3, l’ultimo acceleratore di intelligenza artificiale che promette di rivoluzionare il settore con prestazioni superiori e maggiore efficienza energetica. Con un chip avanzato prodotto con processo a 5 nanometri e dotato di 128 GB di memoria HBM2E, Gaudi 3 si posiziona come una forte alternativa alle soluzioni di NVIDIA, spesso più costose. Questo nuovo acceleratore offre “4 volte le prestazioni di calcolo IA” rispetto al suo predecessore, Gaudi 2, e migliora significativamente la bandwidth di memoria e di rete, essenziale per rispondere alle esigenze crescenti del settore.
Il vicepresidente esecutivo e general manager del Data Center and AI Group di Intel, Justin Hotard, ha sottolineato l’importanza di offrire maggiori opzioni nel mercato dell’intelligenza artificiale, evidenziando come Gaudi 3 si distingua per il suo eccellente rapporto prezzo-prestazioni, scalabilità e vantaggi in termini di time-to-value. La produzione di Gaudi 3 avviene attraverso un processo a 5 nanometri di TSMC, e il cuore dell’acceleratore è un Compute Engine dedicato all’IA, che include 64 Tensor Processor Core (TPC) e 8 Matrix Multiplication Engine (MME), capaci di svolgere 64.000 operazioni parallele.
Confronto con NVIDIA e l’Impatto sul Mercato
Intel ha messo a confronto Gaudi 3 con l’acceleratore NVIDIA H100, evidenziando come il primo sia più veloce del 50% nel tempo di addestramento di modelli avanzati come Llama2 e GPT-3. Inoltre, Gaudi 3 offre un throughput di inferenza superiore del 50% e un’efficienza energetica migliorata del 40% rispetto a NVIDIA H100, dimostrando prestazioni ancora maggiori con sequenze di input e output più lunghe. Queste caratteristiche rendono Gaudi 3 una scelta vantaggiosa per le imprese che cercano di implementare tecnologia IA su larga scala.
La disponibilità di Gaudi 3 per gli OEM è prevista per il secondo trimestre del 2024, con aziende come Dell Technologies, HPE, Lenovo e Supermicro pronte a integrare questa tecnologia nelle loro soluzioni. Intel punta a rendere Gaudi 3 un pilastro per le future infrastrutture LLM cloud destinate a formazione e inferenza, annunciando già nuovi clienti come NAVER.
Il Futuro dell’Intelligenza Artificiale nelle Imprese
Oltre a Gaudi 3, Intel ha delineato una strategia complessiva per il futuro dell’intelligenza artificiale nelle imprese, puntando su sistemi aperti e scalabili. L’azienda ha annunciato una piattaforma aperta per l’enterprise AI sviluppata con partner come SAP, IBM, RedHat e Hugging Face, che mira a facilitare l’adozione di sistemi GenAI sicuri. Questa piattaforma sfrutta la retrieval-augmented generation (RAG) per accelerare l’implementazione di soluzioni intelligenti nelle imprese.
Intel si impegna anche verso un’infrastruttura AI più efficiente e aperta attraverso l’iniziativa dell’Ultra Ethernet Consortium (UEC), posizionandosi al centro dello sviluppo del networking Ethernet per l’AI. Le soluzioni Ethernet ottimizzate per l’intelligenza artificiale, come AI NIC e chiplet di connettività AI, evidenziano il lavoro di Intel per rendere l’AI più accessibile e integrata nelle infrastrutture esistenti.
Bullet Executive Summary
In conclusione, l’annuncio di Intel riguardo Gaudi 3 segna un punto di svolta nel panorama dell’intelligenza artificiale, offrendo prestazioni superiori e maggiore efficienza energetica rispetto ai concorrenti. Questo acceleratore, insieme alla strategia complessiva di Intel per l’intelligenza artificiale nelle imprese, promette di accelerare l’adozione di soluzioni AI aperte e scalabili, contribuendo significativamente all’evoluzione del settore. La nozione base di intelligenza artificiale correlata a questo tema è l’importanza dell’efficienza di calcolo e della scalabilità per supportare l’addestramento e l’inferenza di modelli complessi. Una nozione di intelligenza artificiale avanzata applicabile è l’uso della retrieval-augmented generation (RAG) per migliorare l’accesso e l’utilizzo delle grandi fonti di dati, stimolando una riflessione sulla continua integrazione dell’IA nelle infrastrutture aziendali e sul suo impatto trasformativo.
Per approfondire:
Articolo e immagini generati dall’AI, senza interventi da parte dell’essere umano. Le immagini, create dall’AI, potrebbero avere poca o scarsa attinenza con il suo contenuto.(scopri di più)
