英特尔人工智能：为事变而生的器材

　　对付伟大(或多样化)的人工智能陈设，异构硬件架构怎样冲破人工智能模子和实际陈设之间的障碍。

　　这是人工智能 (AI) 成长中令人难以置信的感动时候。早年，只有在某一规模拥有深挚专业常识的公司才有也许行使人工智能。短短几年后，我们看到天下各地的英特尔客户行使人工智能在各类用例和情形中取得了厘革性的乐成。这是因为软件器材、生态体系和硬件手段都日渐成熟。

　　客户们发明，没有单一的“最佳”硬件来运行各类百般的人工智能应用措施，由于没有单一范例的人工智能。应用措施的限定抉择了从数据中心到边沿到装备所需硬件的手段，这再次夸大了对更多样化的硬件产物组合的需求。它们涵盖各类百般的应用措施，不管呈此刻那里，都将为英特尔客户带来最高回报。

　　从善于对大量非布局化语音和文本数据举办实习和推理的英特尔至强可扩展处理赏罚器，到为及时推理提供精彩吞吐量和低耽误的机动英特尔FPGA，再到为摄像头提供超低功耗推理的英特尔Movidius视觉处理赏罚单位 (vpu)，以及即将推出的英特尔Nervana神经收集处理赏罚器(英特尔Nervana NNP)。英特尔Nervana NNP从新开始全新打造，方针是加速深度进修速率，英特尔提供了一个深度硅芯片基本，专为启用数据中心创新而定制，让数据可以或许及时存在于从端点装备到边沿，再到数据中心和云。

　　我们正在对软件举办大量投资，以让这些成果可在我们的产物组合之间移植，从而将人工智能带到各类应用措施中，而不受任何限定。像 nGraph这样的开源项目，低落了跨差异硬件平台对差异深度进修框架(譬喻 TensorFlow、MXNet和 PyTorch等)举办优化的难度。这为开拓职员提供了向其客户提供最佳体验的选择。

　　在最近的数据中心创新峰会上，我有机遇参加接头了英特尔针对各类应用的全面回收英特尔至强可扩展处理赏罚器的高级深度进修实习

　　挑衅：通过自动说明明微镜图像中成千上万个差异的特性，发明新的治疗要领，这些图像尺寸宏大于传统深度进修数据齐集的图像尺寸。

　　办理方案：操作基于英特尔至强可扩展处理赏罚器平台的大内存容量和高机能计较手段。

　　高内在筛选是药物发明的重要器材。这是一项极具挑衅性且耗时的事变，必要从图像中提取成千上万的预界说特性。

　　本日，在我们以数据为中心的创新峰会上，我们描写了诺华怎样与英特尔相助，操作深度进修来加速细胞作育显微图像的说明，以研究各类治疗的结果。因为行使了完备的显微镜图像，本评估中的图像尺寸比平凡深度进修基准中行使的图像尺寸大得多。譬喻，比 ImageNet数据齐集的图像尺寸大超出 26 倍。

　　尽量因为实习模子中的参数数目以及所用图像的尺寸和数目，提出了计较要求和内存需求，但团队行使了英特尔至强金牌 6148 处理赏罚器、英特尔Omni-Path 架构和 TensorFlow 1.7.0 搭建的体系举办实习，因而实习时刻节减了 20 倍1。英特尔硬件可支持卓越的内存容量，支持每秒高出 120 张 390 万像素的图像。

　　正云云例和其他例子所展示的那样，CPU 架构更得当满意许多实际天下深度进修应用的需求。另外，绵绵不断的投资正在涌入，旨在加强基于英特尔至强可扩展处理赏罚器的平台机能，跟着平台宣布，许多热点框架的推理速率都有晋升。而跟着我们新一代英特尔至强处理赏罚器(代号为 Cascade Lake)的推出，推理速率更晋升至 11 倍。将来对英特尔Optane DC 耐久内存的平台支持，将扩展 CPU 四面的内存容量，以支持对更大数据集的实习。

　　在创新峰会上，我们还公布了英特尔DL Boost，这是一套旨在加速人工智能深入进修速率的处理赏罚器技能。Cascade Lake 还将回收矢量神经收集指令集 (VNNI)，该指令集在一条指令中完成了之前回收的三条指令。Cooper Lake 是继 Cascade Lake 后的英特尔至强可扩展处理赏罚器，将为英特尔DL Boost 增进对 bfloat 16 的支持，进一步晋升了实习机能。

　　我们还致力于让英特尔至强处理赏罚器更轻易让客户举办满仓库陈设，就像在英特尔Select 办理方案中所做的那样。Apache Spark上针对 BigDL 的全新英特尔Select 办理方案设置是我们与阿里巴巴、亚马逊、中国电信、微软和 Telefonica 等行业领先企业相助的结晶，也是我们从数百次陈设 BigDL 中得到的重要履历，旨在提供一种设置，让客户可以或许为现稀有据湖快速陈设人工智能成果。该办理方案包罗硬件和软件组件，是我们第一个面向人工智能的英特尔Select 办理方案，2018 年下半年由我们的相助搭档面向市场发售。

　　英特尔FPGA 及时深度进修推理

　　挑衅：开拓一个及时深度进修平台，可以机动地跨多个 Microsoft 用例举办扩展。

　　办理方案：操作英特尔Arria FPGA 的微软 Project Brainwave 硬件架构。

　　微软 Project Brainwave 是一个深度进修加快平台，是基于顺应性强、省电、高通量的英特尔 FPGA 之上构建的。Project Brainwave 依附极具竞争力的本钱和极低耽误来实现及时推理成果。在不绝成长的人工智能情形中，FPGA 可以或许从头编程以得到最高机能，是许多深度进修应用的重要器材，包罗从搜刮、语音辨认到视频内容说明等应用。

　　微软最近公布，Azure 呆板进修加快硬件由 Project Brainwave 提供支持。这项处事闪开拓职员和数据科学家可以或许在 Azure 和云边沿跨种种及时应用措施运行及时模子，包罗制造业、零售业和医疗保健规模的及时模子。

　　微软还将 Project Brainwave 应用于新的必应搜刮成果，以加速搜刮功效并泛起智能化谜底。行使呆板进修和阅读领略，必应能快速提供智能化谜底，以辅佐用户更快地找到他们想探求的谜底，而不是提供链接列表来让用户手动搜查谜底。英特尔 FPGA 能让必应将模子耽误时刻收缩 10 倍以上，同时将模子尺寸增进 10 倍。

　　回收英特尔Movidius myria视觉处理赏罚单位，让视觉智能取得领先上风

　　挑衅：自动捕获和筹谋家人、伴侣和宠物的动感照片，由边沿装备自身完成视觉处理赏罚。

　　办理方案：Google Clips无线智能相机，回收英特尔Movidius Myriad 2 视觉处理赏罚单位 (VPU)。

　　英特尔Movidius 提供低功耗、高机能的 VPU，辅佐谷歌实现了其 Google Clips 相机的构思。借助英特尔Movidius Myriad 2 VPU，可以直接在相机上及时运行高级呆板进修算法。这让 Google 可以或许改进相机成果，低落功耗，并支持离线行使。

（编辑：湖南网）

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