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2017/11/16 07:39

正视现在,面向未来:英特尔释放AI的“洪荒之力”

C114中国通信网  林想

C114讯 11月15日消息(林想)“如果AI技术没有运用到实际中,那意义就不大,最关键是如何释放价值。”英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭如是说。为了释放AI的洪荒之力,英特尔可谓做足功夫。无论在技术研发、产业落地、战略投资方面都做出巨大突破。

除了正视现在外,英特尔还面向未来,不断突破AI产品极限。不仅推出英特尔Nervana执行图,能够加速开发者进行AI框架的搭建外,英特尔还推出了Nervana深度学习Studio、英特尔人工智能学院等,进一步缩短人工智能开发周期、加速人才培养、简化AI开发流程。

正视现在:释放AI潜力

随着智能手机和个人电脑销售数量减少,芯片厂商正在竞相开发人工智能产品,以推动业绩增长。

据IDC估计,全球人工智能相关软硬件支出可能从今年的120亿美元扩大到2021年的576亿美元。其中,相当一部分支出来自数据中心,到2020年预计有四分之一的支出将用于与人工智能相关的计算。

过去,英特尔一直因其芯片巨头的身份被人所知晓,不过随着人工智能浪潮的来临,英特尔也与各行各业合作,在AI设计、AI演进、AI规模化计算、AI应用等方面发挥着重要作用。

英特尔公司人工智能产品事业部业务拓展总经理 Fiaz Mohamed

英特尔公司人工智能产品事业部业务拓展总经理 Fiaz Mohamed

“数据是未来机构的创新力量,激励我们去展开想象,以人工智能等技术去实现源自海量数据的创新,解决现实挑战。”英特尔公司人工智能产品事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed表示,英特尔提供了端到端的、业界领先的人工智能全栈解决方案——包括计算、存储、网络等硬件平台和多种软件工具及函数库,优化开源框架,与合作伙伴紧密携手挖掘数据价值,加速应用部署,充分释放人工智能的潜力。

Fiaz Mohamed指出,“英特尔人工智能全栈解决方案致力于帮助广泛的行业和企业更方便地获取、开发和部署人工智能应用,并将人工智能潜力在金融、医疗、自动驾驶、安防、工业等各个领域充分释放出来。”

“如果AI技术没有运用到实际中,那意义就不大,最关键是如何释放价值”,英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭称,如今AI技术已被广泛应用到多个行业,例如在汽车领域中的辅助驾驶;零售行业中的个性化服务等。这些技术,均是通过计算的传感器,在收集数据后提供的准确信息。目前,AI尚处起步阶段且过程复杂,海量数据产生后,需要强大的计算能力加以处理。

“但光有计算能力还不够,还需要网络传输能力,来支撑AI的应用”,杨旭说,英特尔正在全线布局,从产业合作到推动应用,从中寻求突破口,“我们不要做埃菲尔铁塔式的研发,任何技术要广泛合作,要在市场验证成功”。

据了解,在技术研发方面,英特尔开源了BigDL、推出了“至强”可拓展处理器、Movidius神经计算棒、Myriad X计算机视觉芯片等。在产业落地方面,英特尔和科大讯飞、阿里云、美团、微软百度等公司在数据中心、FPGA等项目上进行合作。而在战略投资方面,英特尔在去年成立了人工智能事业部、收购了Mobileye、战略投资10亿美元支持AI创新和发展、还花了6000万美元投资了15家创业公司。

面向未来:突破AI产品极限

英特尔人工智能产业事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed介绍道,目前,人工智能能够对于事件进行描述分析、诊断分析,但是还无法对未来进行预测指导。

未来,随着人工智能的发展,预测分析、指导分析、认知分析将逐步出现,人工智能能够基于数据与算法预测未来将会发生的情况、时间、原因,辅助创建出自我学习与完全自动化的企业,使用计算机模拟人类思维并且能确定行动。

虽然目前深度学习非常火热,但其实人工智能所涵盖的领域非常广泛,既包括如今大火的深度学习、还包括用于统计、推荐引擎、透明度需求等经典机器学习、基于多元供应链与完整数据库的推理、以及计算生物学等新兴路程。

为了让人工智能易于实践,英特尔推出了丰富的AI产品组合。在硬件方面,英特尔能够提供的AI硬件涵盖了从数据中心的云智能处理器、到FPGA、VPU等的端智能处理器;而软件方面,英特尔的也提供库、框架、平台、应用的AI软组合。

面向未来,英特尔正在进行多种适合人工智能计算架构的开发与研究,以突破传统人工智能产品的极限。

Fiaz Mohamed在会上还推出了一款英特尔Nervana执行图(Nervana Graph),能够加速开发者进行AI框架的搭建。这是一层介于硬件层(比如CPU、FPGA、集成显卡等)与框架层(比如Caffe2、Torch、TensorFlow等)的面向神经网络的高性能执行图,能够简化开发者将AI框架搭建在硬件层面的过程,加速开发流程。这款软件可以在英特尔的硬件上运行,同时也可以在其他硬件上运行。

此外,英特尔还推出了Nervana深度学习Studio、英特尔人工智能学院等,进一步缩短人工智能开发周期、加速人才培养、简化AI开发流程。

不久前英特尔正式宣布业内第一个面向神经网络处理的芯片英特尔Nervana神经网络处理器(Neural Network Processor,NNP),和拥有13万个神经元和1.3亿个突触连接的自主学习神经元测试芯片Loihi,可模仿大脑根据环境的反馈来“自主”学习。

据了解,Loihi包含目前发布芯片的大部分先进特性,集成了128核+3个低功耗x86核、支持可编程的学习规则、可扩展的神经拟态网络,统括基于FPGA仿真的原型算法验证。Loihi将在年底推出,不过这款芯片只是实验芯片,不会上市销售。

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