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推动AI落地 不“单打独斗”、不靠“一招鲜”的英特尔

不同于云计算、大数据等,人工智能无疑是这一代新兴技术中最复杂、最困难的一个。人工智能不仅要求企业部署足够性能的基础设施、海量的有效数据,更要求其具备深入场景的行业实践,这便意味着,人工智能的落地,绝非一家企业、一个“招数”便可实现。

不止“至强”的英特尔

必须承认的是,数据中心处理器市占率90%以上的至强足够强,这也使其一度成为英特尔的代名词。或许是早已意识到这一技术的重要性,面对即将全方位变革人类生产生活的人工智能,英特尔并没有把“赌注”全压在至强上,英特尔需要至强,但不依赖至强。“至强是数据中心AI和客户端AI的核心,但我们还有其他很多的硬件产品。” 英特尔人工智能事业部副总裁兼人工智能平台和市场研究总经理Julie Choi说。

英特尔人工智能事业部副总裁兼人工智能平台和市场研究总经理Julie Choi

没有存在于PPT中,,Julie Choi口中英特尔很多其他AI硬件产品,确实很多。如代号“Ponte Vecchio”,基于Xe架构、7nm工艺、Foveros 3D和EMIB封装技术,专为HPC建模、模拟工作负载以及AI训练设计的独立通用GPU;如分别面向训练和推理场景,名为Nervana NNP- T1000和NNP- I1000的两款神经网络处理器;再如,面向边缘AI,代号“Keem Bay”的下一代Movidius VPU。

而这些硬件芯片,也只是以数据为中心的英特尔,面向AI时代的其中一个策略。第二则是软件。这家强势的芯片厂商,如今已招募了15000余名的软件工程师,进行着包括内核函数库、指令集、高性能机器学习和数据分析库以及TensorFlow、Caffe、MXNet等主流深度学习开源框架的优化工作,并推出了大数据分析+AI平台Analytics Zoo、OpenVINO工具套件以及One API软件计划。关于英特尔软件战略的目标,英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫总结道:“英特尔希望这些不同层面的软件工作能更好得服务客户,方便大家使用。“

英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫

生态,则是英特尔面向AI时代的第三个策略。“大家都知道,在X86架构上有超过两千万开发者。“伊红卫非常自豪地谈及英特尔的生态优势。除此之外,英特尔也积极开展着人工智能的产学研融合工作,包括AI Builders计划、英特尔大数据分析和人工智能创新院、AI学院平台。当然,还有众多推动人工智能落地的平台合作伙伴和行业合作伙伴。

携手平台伙伴,打造更具竞争力的AI基础设施

在此,可重点关注英特尔如何与合作伙伴们共同推动人工智能的落地。伊红卫透露,英特尔在AI方面的战略合作主要分为两种:“其中一种是全方位的,不管是数据存储、传输,还是计算,英特尔都有解决方案,我们愿意让整个平台更高效。“

青云QingCloud,便是这样的合作伙伴之一。在英特尔第二代至强可扩展处理器发布不久,青云QingCloud便早早选用了该款具有深度学习加速能力的处理器,为了更好地利用其推理能力,青云QingCloud在深度学习框架上也选用了经过英特尔优化过的TensorFlow Serving 推理框架。

通过这样硬件加速和软件优化的组合,青云QingCloud推出了一款名为Inference Engine的推理引擎。通过全方位测试发现,基于第二代英特尔至强可扩展处理器能够大幅提升人工智能的推理性能,同时价格低于GPU产品。“青云QingCloud之所以跟英特尔合作,是因为我们可以在算力上优势互补,凭借双方的合作可以极高性价比满足客户对算力的需求。目前,新一代至强可扩展处理器具备深度学习的推理加速能力,再加上优化过的推理框架,已经能够满足很多用户的推理需求。这是一个双赢的结果。” 青云QingCloud AI平台研发总监霍秉杰表示。

青云QingCloud AI平台研发总监霍秉杰

与行业解决方案商推动AI走向应用

“另一种是不一定广,但是很深。英特尔跟很多客户在某些点上会有深度的合作,这些客户会很有兴趣。”这是伊红卫口中英特尔在AI战略上与伙伴们的另一种合作方式。

这样的合作方式,则可从江丰生物中看出。这是一家专业从事数字病理系统开发和生产的高科技生物信息技术企业,通过借助英特尔至强可扩展处理器和OpenVINO,江丰生物实现了利用深度学习技术做国家“两癌”筛查战略其中的一项——女性宫颈癌筛查。

这样的合作,既使得女性宫颈癌筛查的速度和准确度得以提升,医生不足难题得以缓解,又使得江丰生物能够以较低的成本将其人工智能产品推向市场,“我们成本降低了,提供服务的成本也降低了,也能给到客户一定的实惠。” 宁波江丰生物信息技术有限公司副总经理桂坤说。

宁波江丰生物信息技术有限公司副总经理桂坤

也正是这样在硬件、软件、生态合作上的多维发力,Julie Choi表示英特尔有望在2019年创造超过35亿美元的AI营收。而在2017年,这一收入仅为10亿美元。未来可预见的是,伴随着AI落地进一步加速,英特尔的AI收入也将持续增加,毕竟,“一招鲜”便可“吃遍天”,而英特尔,是“三招”。

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