Intelligence artificielle : En rachetant Nervana, Intel compte bien rattraper Nvidia

L'intelligence artificielle est la nouvelle grande vague technologique sur laquelle tout le monde veut surfer, et Intel n'échappe pas à la règle.

Le fondeur vient d'annoncer le rachat de Nervana, une start-up fondée en 2014 qui se spécialise dans le "deep learning as a service".

L'objectif d'Intel : rattraper son retard face à Nvidia dans les processeurs dédiés au deep learning.

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Intelligence artificielle : En rachetant Nervana, Intel compte bien rattraper Nvidia
Diane Bryant, executive vice president du Data Center Group chez Intel, et Naveen Rao, cofondateur de Nervana.

Intel était jusqu'à présent en mauvaise posture sur le marché du deep learning, devancé par les GPU modernes de Nvidia dont l'architecture parallèle se prête beaucoup plus à ce type de calculs que ses propres puces, ou encore par des processeurs spécialisés, dit Asics pour "application-specific integrated circuit" (voir l'annonce de Google lors de la conférence I/O). Mais les choses devraient changer avec l'annonce ce mardi 9 août du rachat de Nervana, une start-up californienne fondée en 2014 et spécialisée dans le "deep learning as a service".

deep learning as a service

Nervana se targue d'une expertise en matière d'intelligence artificielle qui va du hardware au software en passant par les neurosciences. Ses équipes misent en particulier sur un "accélérateur hardware" baptisé le Nervana Engine dont la sortie est prévue pour 2017. Il devrait permettre à Intel d'améliorer les performances de ses processeurs professionnels Xeon et Xeon Phi en matière de deep learning, voire de commencer à tenter de contrer les progrès de NVidia sur ce marché prometteur.

Un marché prometteur

Le deep learning, et l'intelligence artificielle d'une manière plus générale, est porteur de grandes promesses, et des dernières start-up aux plus grandes entreprises, tout le monde cherche à se positionner sur le secteur. L'électronicien en mesure de fournir le meilleur rapport qualité/prix pour une capacité de calcul donnée dans ce domaine risque donc de toucher le gros lot.

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