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英特尔如何为人工智能发展提供支持

2019-11-08 15:44:15 303
摘要:科大讯飞携手英特尔发力人工智能以语音识别、自然语言处理为核心业务的科大讯飞为通信、音乐等多个行业的语音产品提供人工智能技术支持。全能型选手英特尔英特尔在人工智能领域的产品和服务远不止以上这些。由此可见

随着人工智能发展到这个阶段,机器学习几乎已经成为它的同义词。2006年,以“无监督学习”为特征的深入神经网络训练在学术界得到认可。在接下来的十年左右,包括谷歌和百度在内的全球主要互联网高科技公司纷纷进入,希望利用强大的深度学习模式来揭示大数据中包含的“隐藏信息”,甚至对未来时间做出准确的预测,为各行各业的发展带来宝贵的信息。同时,深度学习算法的大规模使用对硬件计算能力提出了更高的技术要求,也增加了对数据中心可扩展性、快速部署能力、稳定性和安全性的要求。从传统gpu制造商英伟达转变为人工智能计算领域并成为市场宠儿的最初几年,到老芯片制造商英特尔也进入转型时期并在人工智能领域持续投入大量资金的最近五年,不难看出,下一波人工智能的发展离不开这些底层技术供应商的全力支持。对于硬件服务提供商来说,谁能占据人工智能的重要位置,谁就拥有市场的未来。其次,人工智能技术的发展和应用必须与现有行业深度结合,用软件思维切入市场,找到行业的真正需求,从而实现技术的落地。软硬件的协同优化和算法在各行各业特定场景下的适应性很大程度上决定了人工智能算法在实际应用中能否带来更准确的数据和更及时的响应,从而为用户提供更好的体验。人工智能应用程序开发的整个过程——从数据获取、模型构建、培训到部署——紧密相连,必须针对每个具体步骤进行详细优化。如果这个过程被简单地理解为在硬件上运行算法,它的整体性能将大大降低。算法和硬件都是不可或缺的。当人工智能进入一个由数据驱动的新发展阶段时,它就不能得到算法和底层技术的支持,很快就会达到瓶颈。如果一家科技公司“知道算法但不知道硬件,知道硬件但不知道算法”,它也会感到尴尬。HKUST迅飞和英特尔正在人工智能领域合作。HKUST迅飞的核心业务是语音识别和自然语言处理。它为通信和音乐等许多行业的语音产品提供人工智能技术支持。语音识别和认知是深度学习技术发展的重要领域,也是计算机能力的短板。

除了传统的深度学习平台之外,HKUST迅飞还在不断探索教育和医疗等新业务,并试图基于不同的技术方案构建更深入的学习计算平台,从而探索更多人工智能创新的可能性。这意味着为HKUST迅飞提供底层技术的供应商需要有一个全面的布局和长期的规划,以便共同探索人工智能的未来发展道路和方向。2016年,HKUST迅飞选择与英特尔携手合作。此前,HKUST迅飞主要使用传统gpu方案。基于HKUST迅飞的实际情况和需求,英特尔为其提供了一个基于英特尔至强融核处理器的深度学习平台,并将合作深化到代码层面。在具体实施过程中,HKUST迅飞将提取深层神经网络模型、矩阵大小的程序代码和数据,并将其打包到英特尔。英特尔将优化至强可扩展处理器的代码,并将结果返回HKUST迅飞进行进一步调试和测试,并最终在实际生产环境中上线。同样,英特尔帮助HKUST将其深度学习框架和应用程序代码从传统平台转移到英特尔架构平台,并优化其性能。经过与科大迅飞等行业领袖的合作,英特尔旗下的许多深入学习软件工具和库也借此机会大幅提升。双方的合作取得了双赢的结果。全能的英特尔在人工智能领域的产品和服务远远不止这些。以芯片起家的英特尔已经构建了完整的硬件平台,包括推理吞吐量比上一代人工智能高14倍的第二代英特尔至强可扩展处理器、为高内容图像分析等人工智能用例提供便利的英特尔安腾数据中心级持久存储器,以及数据访问延迟较小的英特尔安腾固态盘dc p4800x。其次,针对各种深度学习需求,英特尔为人工智能开发人员提供了深度学习框架和软件堆栈,如spark、caffe、茶诺、neon等。还有免费的基于英特尔框架的数字序列内核库(英特尔mkl)和数据分析加速库(英特尔DAAL);此外,英特尔还构建了以英特尔movidius和藏红花为代表的平台,以促进前端和后端协同人工智能的发展。这表明英特尔在人工智能领域的转变远不是加强某些硬件产品,而是为人工智能提供从硬件到软件的完整堆栈解决方案。

英特尔人工智能产品事业部副总裁兼人工智能产品和市场研究总经理辛周燕曾在接受媒体采访时表示:“英特尔人工智能的优势和独特性不仅在于一种产品、一个处理器、一个内存、一种制造能力或一种互连能力,还在于包括上述所有因素在内的所有组件,使英特尔能够构建完整的人工智能基础设施。非常丰富的产品组合是英特尔与其他公司区别的最大亮点。”如今,世界各行各业都开始使用人工智能来分析数据。同时,产生了越来越多的应用场景。英特尔的全套人工智能解决方案应该做的是帮助广泛的行业和企业更轻松地获取、开发和部署人工智能应用,并充分释放人工智能在各个领域的潜力。因此,英特尔为同行业的其他竞争对手树立了一个基准:在下一波浪潮到来之前,为人工智能开发人员提供支持的公司必须开放他们的专业领域,并且基于他们原有的优势——硬件开发能力,他们知道如何解决客户需求并为他们量身定制整体解决方案。只有当整个行业都在努力创新以克服算法、计算能力和存储方面的技术瓶颈时,我们才能真正看到人工智能的未来。

资料来源:36克朗

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