软硬一体打天下，英特尔在 AI 上做了些什么？

[原文来自：www.ii77.com]

「上个世纪 70-80 年月，康奈尔大学的传授弗雷德·贾里尼克和同事彼得·布朗等人在研究语音识别时，无意中开创了一种采用统计的方式解决智能问题的途径，即只要行使好大量的数据，就能让较量机识别说话，翻译人的说话。」

这一研究，让人们逐渐发现，信息的有效行使可以让较量机变得伶俐起来。

现在人工智能时代，多场景应用的周全开花，发生了大量的数据，有查询显露，全球数据量的一半都在曩昔两年内发生。不外，值得注重的是，个中只有不到 2% 的数据仅供剖析，施展应有的使用价格。这意味着，呈现井喷式成长趋势的数据，仍有伟大的潜力有待挖掘。

2017 年伊始，芯片巨头英特尔正式对外官宣：从「PC 为中心」转向「以数据为中心」，在拓展多元化买卖的同时，以软硬件协同为焦点，连系人工智能、5G、智能边缘等冲破性手艺，旨在释放智能 X 效应，也进展借此让更多的数据施展其真实的价格，鞭策行业及买卖应用快速落地。

日前，针对正在走 AI 与数字化道路上的英特尔，CSDN 独家专访英特尔公司市场..集体副总裁中国区数据中心发卖总司理陈葆立和英特尔大数据手艺全球 CTO、大数据剖析和人工智能立异院院长戴金权，邀请二位从英特尔的硬件方案落地与软件的开下班具研发等维度，揭秘英特尔 AI 硬件与软件的生态构建之路。

英特尔的“变身”

曾几许时，背靠摩尔定律，手持处理器，英特尔在世人眼中仅是一家硬件公司。

近几年，除了王牌买卖 CPU 外，英特尔在 FPGA、自界说的 ASIC 芯片、GPU 以及软件对象、开源框架、..等层面三军出击，打破世人印象中“只是一家做 CPU 企业”的认知。

在英特尔转型过程中，对其内部人员而言，陈葆立透露，「在英特尔 20 年的职业生涯中，从以 PC 为中心的时代到以数据为中心时代，宗旨一贯是缔造改变世界的手艺，造福地球上每一小我」，其实这一点并没有变。要论转变，或是场景纷歧样了，彼时斥地新手艺更多的是环绕 PC 端，现在无论是手机、平板、台式机等其他终端，整个较量都将环绕云端。

在戴金权看来，跟着英特尔以数据为中心的计谋转型，对于其甚至软件研发团队，环绕软件生态圈的工作越来越普遍的同时，也越来越要害。对此，戴金权透露，“不管是早年做的 Linux、内核、虚拟化、各类各样 Cloud Native，照样如今做的大数据、AI 等，对英特尔来说，软件在硬件之上，一向饰演一个非常主要的脚色。”

数据时代，软件带来机能上的提拔呈指数级

硬件之于英特尔，是一种盔甲；软件之于英特尔，则是一种弗成替代的动员机。

「有一种说法，硬件每带来一个数量级上的机能提拔，软件能够带来两个数量级上的机能提拔。」不为世人所熟知的是，从 Linux 到 Linux Kernel 等各类各样的对象，从大数据到人工智能开放..，英特尔在软件方面的研究，已有多年。

戴金权透露，“对于英特尔而言，若何行使在软件上投入的专业专家，亦或是在手艺储蓄的根蒂上促进生态、产物、客户合营，让英特尔的软硬件获得更好的应用体验与机能，这是英特尔正在做的事情。”

连系人工智能，英特尔在软件层面从两大主要偏向出发：

• 框架与对象构建：英特尔经由 BigDL 和 Analytics Zoo 构建统一的大数据剖析与人工智能..，匡助用户斥地布置深度进修、人工智能和大数据剖析的应用，为浩瀚合作伙伴和用户协作，鞭策人工智能布置；
  

• 统一编程体式：作为以斥地者为中心的..，oneAPI 将为 AI 应用无处不在、多架构并存的世界从新界说一种新的编程体式。

BigDL、Analytics Zoo 大数据剖析..实践

个中，BigDL 和 Analytics Zoo 等对象的落地也并非一蹴而就。

彼时，人工智能相较于业界，更多的是存在于实验室中，而从实验室跨越并真实应用到用户的实际生产空间与场景中，实则面临着多种挑战，譬如，在数据处理、剖析、特征的提取、建模、人工智能模型的练习、推理等端到端的应用中，若何将人工智能无缝扩展到大规模数据集上，以及让人工智能真正应用到实际的生产系统。

针对这一点，2019 年 6 月，英特尔公布成立大数据剖析和人工智能立异院，旨在将人工智能和大数据剖析相连系，环绕三大层面，更好地将人工智能落地：

• Applied Research，即前沿手艺研究。英特尔与 CVPR、UC Berkeley、上海交大等高校合作，聚焦前沿手艺研究工作。

• 在此根蒂上，经由一些开源软件..，如 Analytics ZOO、BigDL 等，将进步的前沿手艺酿成工业级可用的大数据+人工智能..。

• 最终匡助用户实现实际应用的落地。

在这一过程中，对于 BigDL、Analytics ZOO 开源..的研发落地，戴金权注释道，它们是开源大数据+AI 的..，其最终目的将最新的人工智能手艺应用到大数据情况中，这就意味着，首先，该..需要匡助用户很轻易地构建端到端的大数据剖析+AI流水线或许应用。其次，将 AI 模型快速便捷地无缝扩展到大规模分布式的情况中。最后，如经由这个过程匡助用户加倍主动化。

自研发到落地的两年多时间中，BigDL、Analytics ZOO 凭借开源的特征，已吸引了大量的用户进献代码。与此同时，戴金权透露，也有不罕用户行使它构建分歧的应用场景，并在实际应用中落地。

对此，戴金权以英特尔与腾讯的合作为例，在腾讯云中，有一款智能钛机械进修..，该..上整合了构建于 BigDL、TensorFlow 等引擎之上的 Analytics ZOO ..。时下，机械进修..不光能够为用户供应基于大数据深度进修等多种办事，同时在这根蒂之上，也有一种主动化积极进修功能，可匡助用户将机械进修构建的过程可以更大水平主动化。个中，自动化积极进修一些进步的手艺经由 Analytics ZOO ..可以匡助用户将时间序列剖析等应用很轻易地主动化构建，也能够在大规模的至强集群上完成大规模分布式搜刮等，大大降低了机械进修的门槛。

除了软件生态方面的合作，陈葆立透露，Analytics ZOO ..在新能源甚至工业层面也有普遍应用。譬如，在新能源范畴，众所周知，风能比拟火力发电是一种加倍绿色环保的发电体式，然则因对天色、风力的展望手艺并不是太正确，是以，风能在实际应用中比例并不高。反之，倘若风能展望正确度越高，风能的发电就越高。而这是否能用手艺手段来解决？跟着人工智能、大数据等手艺的成长，这已经逐渐成为实际。

作为国内一家风能公司秋风慧能，其行使 Analytics ZOO 大数据剖析..，构建了一种全新的分布式架构，且打造一个新的展望数据持续特征的治理，对此，陈葆立透露，“经由这一合作功效，不光大幅度提高了展望的正确度，也能匡助国内风能厂商提高风能正确率，并将新能源做得更好。”

不光在外部，同样在英特尔内部，Analytics ZOO 也有大规模的应用。作为芯片制造商，英特尔在位于大连的 3DNAND 内存手艺工场，借助 Analytics ZOO 大数据..，使用先进的剖析手艺，包罗人工智能驱动的缺陷图像剖析、使用统计数据剖析和机械进修算法的主动基本原因剖析，将本身的产线所稀有据综合在一路。整体上，使得产量工程中的工程生产率提高明过 50%，从而使一连手艺的产量增进速度加速 25%。此外，利用现有工程资源，将缺陷偏移解决速度提高 6 倍，极大水平降低了对象停产时间，并使得实验剖析设计速度提高 10 倍，晶圆靠得住性剖析速度提高 20 倍，从而加速手艺斥地。

四种架构，统一编程模型——oneAPI

在智能较量时代，面向 CPU、GPU、FPGA、加快器等分歧..斥地时，英特尔推出了 oneAPI 对象，戴金权透露，其目的是为了鞭策异构硬件的架构，最终进展斥地者可经由统一 API 编程模式，让法式在分歧的硬件..上都可以运行得非常好。

不外，在这一过程中，陈葆立也透露，“从幻想到实现需要有一个 multi-step 过程，接下来，英特尔针对 oneAPI 以及其他软件层面，陆续会有更多的更新推出，请人人敬请存眷。”

打破传统束缚，AI 助力硬件机能提拔

除了软件层面，短短几年间，英特尔人工智能在硬件的布置已陈兵百万。

事实上，人工智能并不是一个新话题，对此，陈葆立透露，从英特尔来看，无论是在云端、数据中心、一款设备，甚至一个摄像头亦或是手机，人工智能都仍有很大的成长空间。而不管是边缘照样云端，其所需要的较量力，配比功耗都是分歧的，是以也需要分歧的方案来知足分歧场景下人工智能的需求。

环绕人工智能手艺，英特尔在两个月前，最新发布了第三代至强®可扩展处理器，该处理器推出了一种全新指令集——Bfloat16，这也是业界对照新的一个 format，它可以大规模提高推理能力。

日前，英特尔与国内多家厂商合作，慢慢验证了 AI 在硬件上带来的机能提拔。个中，在英特尔与腾讯云的合作中，经由验证第三代至强®可扩展处理器中Bfloat 16 的 AI 指令集后，腾讯语音助手的推理运算相较此前有了 1.89 倍的速度提拔。此外，英特尔也与蚂蚁集体配合验证了经由最新的至强 AI 指令集，证实在阿里的视频推理过程中，机能提拔了 1.8 倍。

除了硬核实力的 CPU 产物之外，现在在硬件层面，英特尔也打造了包括 FPGA、GPU、AI 专属芯片等。陈葆立透露，英特尔进展供应一套完整的芯片方案，让用户在各个不同的场景都可以用到人工智能手艺，在分歧的场景下都能够有分歧的产物来杀青用户想要做的事情。

在 AI 应用层面，戴金权透露，在好多用户实际生产情况傍边，人工智能的应用会和应用逻辑和数据处理是一个整体，至强处理器可以很好的作为一个根蒂将所有分歧的工作负载整合在一路，在一个根蒂的..架构上很好的运转起来。针对至强处理器，除了到场Bfloat16、VNNI、AVX-512等指令，也运用了大量的深度进修框架，如 TensorFolw、PyTorch等。

行至人工智能路，我们若何披荆棘披？

场景的多样化催生了大数据的爆发，驱动听工智能的成长，而人工智能反哺大数据，让更多场景成功落地。人工智能将来必然是“软件+硬件”的综合体。

下一步，陈葆立透露，环绕生态构建层面，对于 TO B 端亦或是行业而言，无论采用软件还算是硬件方案，需要考虑几个层面：靠得住性、不乱性、大规模布置、好欠好用，是否存在平安问题等。在此，英特尔所发布的至强处理器及解决方案正如上文所述，均在各行各业获得了大规模的验证。同时，人工智能、大数据作为一种新的软件手艺，英特尔也在致力于行使统一个硬件把端到端的剖析做好，可以更好地行使到构造化数据的同时，做更好的决议。

针对斥地者层面，斥地工作最终需要投资待遇率进行权衡，即斥地的软件最终需要用贸易化来磨练。在英特尔..上，不管是云较量、整个办事器，借助如 Analytics ZOO、BigData 等对象，陈葆立相信，可以让工程师的斥地时间变得更短，也可以更快地供应响应的商用方案，为行业带来价格，也让投资待遇率获得正面的收获，这对于斥地者而言，无疑也是一大福音。

同时，在无处不在的人工智能时代，戴金权透露，无论是企业照样斥地者，都需要一个非常根蒂的软硬件..作为研发坚韧的根蒂，以此针对分歧的应用场景构建，环绕英特尔人工智能、大数据根蒂手艺..，包罗以至强为主、亦或连系将来 XPU 硬件通用..，业界将可以很好地将人工智能更好地在应用场景中，并在生产系统中落地。

面向将来，在 5G 加持下的人工智能，陈葆立透露，时下运营商们针对 5G 的布置正在紧锣密鼓地进行中，因根蒂扶植的改变，来岁科技圈势必会发生很大的转变，因为高速公路已经落地，无论是运营商照样互联网公司加倍留意的是 5G 若何运营，在爆发的数据量发生之后，若何做剖析与判别。

三年前，AlphaGo 在人机大战中，一战成名，人工智能也是以大热，经由几年的沉淀，AI 稍微平缓。但在 5G 成功布置之后，若何更好地行使人工智能、大数据匡助我们更好地处理数据，陈葆立透露，这又是一波值得等候的热潮，我们也将拭目以待！

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