本站讯,11月15日上午,在2017英特尔人工智能大会上,记者看到人工智能环境在不同行业,不同应用场景下的落地应用需要不同形态的软硬件计算做支撑,英特尔为此搭建了自己的AI平台,而且几乎全部对准改善民生的市场。
如果说IBM20年前、谷歌2年前的人工智能从下象棋、下围棋起步,那么英特尔走了另一条路改善民生,为不同行业提供AI解决方案。
从今年7月起,英特尔发布了至强可扩展处理器。相较于传统的至强系列产品,至强可扩展平台契合了现在人工智能的热潮。在可扩展处理器中,英特尔首次采用了矩阵的模式(也可称为网状环形架构)Mesh打通芯片,缩短沟通距离,让两点间不用绕路,从而提升可扩展能力。
以至强可扩展铂金8180为例(单颗CPU在SGEMM上实现3570GFLOPS),根据英特尔官方数据,借助英特尔至强可扩展处理可提升上一代人工智能工作负载的性能,单机性能提升倍数为推理吞吐量提升2.4倍,训练吞吐量提升2.2倍。在英特尔人工智能案例中,至强白金、铂金处理器与大数据分析平台相结合,与傲腾存储和其他软硬件相结合、优化,搭建的AI平台的案例有很多。
众所周知,FPGA现场可编程逻辑门阵列能够帮助实现人工智能加速,拥有比GPU更低的延迟性,实现“实时AI”。而在收购Altera之后,英特尔就在FPGA上投入了极大力度,目前,以FPGA为基础的AI平台已经在百度、科大讯飞等企业中得到应用。
同样作为英特尔人工智能平台,英特尔Nervana神经网络处理器具有计算力度高、极速数据访问和高速可扩展的特点。在Nervana面向神经网络的高性能执行图中,依然要以英特尔至强处理器与FPGA作为硬件作为底层依托,结合Nervana Graph,在neon、Caffe、Torch和TensorFlow等深度学习框架的支撑下,完成对不同人工智能场景的计算。
据了解,英特尔Nervana Graph将在今年年底面世,结合培训、工具和社区形成英特尔Nervana DevCloud人工智能学院。
如今,人工智能已经在医疗、金融、零售、政府、能源、交通等多行业取得了重大进展和成就,人工智能逐渐脱离原有的“阳春白雪”状态,开始应用在很多涉及民生的落地应用。
在此次人工智能大会上,我们看到来自百度、科大讯飞、美团云、海康等企业都展现了的人工智能战略。
在AI生态大会上,中国电信与英特尔签署合作备忘录,英特尔为实验室投入人工智能硬件平台以及配套软件工具,供中国电信机遇相关硬件平台开展深度学习等人工智能核心算法的研发、应用,以及开展硬件技术对人工智能算法、应用的加速能力评测,为中国电信制定相关的行业、企业标准提供参考,建立行业AI生态。
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