英特尔人工智能：为工作而生的工具

　　跟着人工智能的成长，模子越来越伟大，对内存的需求也越来越大。支持深度进修的将来，意味着要降服阻碍我们提高的内存障碍。当前的办理方案无法操作全部可用的计较机，就像缺乏汽油的动员机一样。正由于云云，数据科学家和研究职员越来越熟悉到，必要有专门为深度进修实习和推理而计划的硅芯片。冲破这种内存障碍敦促我们行使采用英特尔Nervana神经收集处理赏罚器的全新要领，该处理赏罚器是专门为支持深度进修而计划和构建的。

　　英特尔Nervana NNP 将内存放在第一位，它回收了大量高带宽内存和 SRAM，更靠近现实举办计较的位置。这意味着可以在芯片上存储更多的模子参数，以明显节减功耗并晋升机能。它支持大大都深度进修基元，同时让焦点硬件组件尽也许高效，确保没有任何特殊项(譬喻图形)会从深度进修应用中窃取内存。另外，英特尔Nervana NNP 的高速片内和片外互连支持大局限双向数据传输，这样可以在多个机箱之间毗连多个处理赏罚器，以充当一个更大的高效芯片来容纳更大的模子，以得到更深入的洞察。

　　英特尔与 Lake Crest 软件开拓车辆 (SDV) 方面的首要客户相助，举办 NNP 开拓、测试和反馈。当我们筹备在 2019 年发售我们的第一个贸易产物时，以上都被纳入进来。跟着人工智能规模的进一步成长，我火烧眉毛地想从这些打破性芯片中看到我们客户的创新和看法。

　　简化异构陈设和加快人工智能创新的软件

　　框架和库对付敦促人工智能的成长至关重要。分开软件，硬件就没有任何对象可团结以发生最大的影响。我们在英特尔的方针操作妥当的多架构要领，将全部人工智能都集成到一个软件掩护伞下。这就是为什么像我们的开源 nGraph 编译器这样的打算云云重要的缘故。您的时刻不该该花在从头发现器材上。

　　在英特尔，我们以为我们有责任优化软件和提供器材，这些器材可以让我们的硬件施展最佳机能，并简化模子和实际之间的流程。操作我们的开源机能库，从深度进修的直接优化中得到更多甜头;试探我们的开源深度进修编译器 nGraph，它可以或许跨多个框架和架构运行实习和推理;行使 OpenVINO 快速优化预实习模子，并将视频神经收集陈设到各类硬件上;而且操作 BigDL 来驾御大量数据，BigDL 是我们针对 Apache Spark 和 Hadoop 聚集的漫衍式深度进修库。

　　提供针对 Data Era 优化的客户办理方案

　　英特尔正在辅佐客户更好地处理赏罚天天天生的大量数据并从中得到代价。我们致力于提供全面的硬件和器材组合，以实现任何人工智能愿景。

　　实际天下中人工智能的伟大性要求将正确的硬件和软件团结起来，以便让应用可以或许得以实现。英特尔在一个内聚的、多成果的、众所周知的技能生态体系中提供这些器材。

（编辑：湖南网）

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