硬件软件生态“三位一体” 英特尔打造最强AI平台

 

  “英特尔的AI战略就是硬件、软件和生态,在战略上更重视,资金上更多投入,战术上覆盖到更多更广泛的领域和行业。”

  正如英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫所言,AI已经成为英特尔公司级的发展战略,英特尔越来越像一家AI公司。从近几年英特尔在AI领域的市场策略和产品布局来看,确实如此。

  上一季度刚刚发布的第二代英特尔至强可扩展处理器就是针对许多AI工作负载的;在软件方面英特尔也做了大量的提升和优化工作,并提供一系列通用工具集,帮助用户最大化利用硬件;异常丰富的产品组合和生态是英特尔与其他公司实现差异化的最大亮点。

  一般来说,处理器足以处理一些涉及到AI复杂顺序计算的推理和训练。面市不久的英特尔第二代至强可扩展处理器,就是针对许多AI工作负载进行优化而诞生的。

  相较于第一代,第二代至强可扩展处理器新增了代号为Cascade Lake-AP的铂金9200系列,最多可达56核心112线程。更重要的是,这代处理器结合了向量神经网络指令以及名为DL Boost的深度学习加速软件优化,可以将AI工作负载的性能提高2.4倍,推理性能提升1.4倍。

  第二代至强可扩展处理器的最新计算平台也已经针对包括TensorFLow、Caffe、MXNet等常见的AI框架进行了优化。不仅加强了现代深度神经网络的易用性及可扩展性,还囊括了图像识别、语言翻译、推荐引擎和生成式对抗网络等常见应用。

  从应用情况来看,目前第二代至强可扩展处理器正在被越来越多地用在机器学习和深度学习类型的工作负载中,并成为AI计算的一个基础所在。

  伊红卫表示:“对客户来说,第二代至强可扩展处理器完全可以实现无需插任何PCIE卡而完成大多数AI负载需求。我们致力于让至强成为一位全能选手,在AI方面做到good enough。”

  无独有偶,8月2日英特尔在上海ChinaJoy 2019上正式发布了11款基于Ice Lake架构的第十代酷睿处理器,这是英特尔向全球发售的首批10nm处理器。新的Ice Lake CPU适用于比13英寸MacBook Pro更强大的轻薄型笔记本电脑,能够将AI技术大规模地应用于PC,并配备英特尔锐炬Plus显卡。

  此外,在AI细分领域:FPGA芯片巨头Altera、深度学习公司Nervana、自动驾驶行业领导者Mobileye、机器视觉芯片厂商Movidius、开发AI模型套件公司Vertex.ai都已被英特尔收入囊中。这几项重要收购使英特尔快速获得了重要的新技术,也进一步丰富了英特尔整个AI产品组合。

  可以说,从边缘端到数据中心,从专用到通用芯片,涵盖CPU、GPU、VPU、FPGA加速器、内存、存储、网络等,英特尔已经拥有了近乎覆盖整个AI需求的完整产品组合。

  不久前的消息显示,英特尔一直在研发能够模仿人类大脑的类脑芯片Loihi“神经拟态”深度学习芯片。同时已经推出了名为“Pohoiki Beach”的新系统,包含64颗Loihi芯片,集成320亿个晶体管,总面积3840平方毫米,拥有800万个神经元、80亿个突触,能够处理AI算法,与普通CPU相比,速度快了1000倍,能效高了10000倍,可用于自动驾驶、电子机器人皮肤、假肢等等。

  然而,英特尔并未止步于此。据了解,英特尔正在积极探索有关光子集成电路(光学芯片基础)的AI芯片。

  我们对于“至强+傲腾数据中心级持久内存”“至强+FPGA加速器”这种硬件搭配,从而提高与AI相关的高性能基础云服务、服务器性能提升的应用并不陌生。

  而在软件方面,英特尔也做了大量的提升和优化工作, 从下到上对开源的AI软件框架做优化,并提供一系列通用工具集,www.211045.com,帮助用户最大化利用硬件,持续优化和提升深度学习性能。

  在软件核心层,英特尔主要通过MKL-DNN的数据核心函数库发挥底层AVX-512以及DL Boost的深度学习加速指令集的性能。

  在软件库层,最贴近开发者的框架集中于此,英特尔对TensorFlow、MXNet、Caffe、Pytorch等主流框架进行优化,让他们可以调用MKL-DNN核心层,使各类框架能够在任意目标硬件上实现最佳性能。

  在工具套件层,重在加快应用的部署和提升推理的性能,英特尔提供OpenVINO、Analytics Zoo等软件。

  英特尔已开源的工具包远不止这些。像神经网络压缩库Distiller,可以从AI模型中去除与目标任务无关的部分,从而达到缩小模型的目的。还有增强学习框架Coach,可以让用户将AI代理嵌入到机器人和自动驾驶车辆的训练环境中。

  英特尔新成立的AI实验室更是免费开放了一个用于自然语言处理的跨平台库NLP Architect,可以为聊天助手提供名称实体识别,意图提取和语义分析等功能,同时提供相应的评测。

  这其中许多套件都运行在英特尔的AI DevCloud中,这是一个云托管AI模型训练及推理平台,其背后由至强可扩展处理器支撑。DevCloud提供可扩展的存储和计算资源,开发人员能够针对硬件远程进行测试、优化以及模型验证。

  在英特尔的软件生态中,活跃着超过1200万名开发者,为了让开发者利用通用工具集实现应用性能的指数级扩展,英特尔推出了“One API”项目,这可以说是英特尔软件大一统的愿景,也是实现超异构的要素之一。One API主要解决深度学习开发API软件分散问题,用一个统一的软件接口,让客户编程即可扩展到CPU、GPU、FPGA和AI芯片等硬件平台。避免不同拓扑,不同底层硬件需要不同软件去部署,将大大降低开发难度和开发周期,加快实际生产领域的部署。

  英特尔在AI上的优势和独特之处绝不仅仅在于某一个产品,某一个处理器,也不是某一个内存、某一个制造能力或某一个互联能力,而是涵概上述所有因素在内的所有组件,使得英特尔能够建立一个完整的AI基础架构,非常丰富的产品组合是英特尔与其他公司实现差异化的最大亮点。尤其是在生态系统建设方面,英特尔推动与产、学、研的深度合作,打造AI生态,探索更多的AI应用场景。

  不久前,英特尔宣布在中国成立大数据分析和AI创新院。整合了英特尔多个部门的技术资源,集中多位分析专家、AI专家和技术工程师,共同帮助合作伙伴在各垂直行业开发、优化和扩展新的AI应用,并让用户及时了解到英特尔的创新产品组合以及相关优化的库、软件与工具组合,让大家能够快速进行上手、开发和落地。

  伊红卫坦言:“在英特尔的十几年中,最重要的就是学会一个词赋能。不要仅把英特尔看作是一家硬件公司,这么多年来,不管是操作系统提供商,还是软件厂商、系统集成商都与我们保持密切合作,包括OEM、ODM,实际上英特尔希望可以帮助整体的生态变好,我们一直为此而努力。”

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