打通实验室到现实生活的“最后一公里”，英特尔的独家软件策略

其后，SK电信与英特尔相助，将整个架构迁徙到Analytics Zoo平台，直接在Spark集群上对数据举办处理赏罚，数据处理赏罚之后，可以直接操作Analytics Zoo将TensorFlow模子基于内存的数据来举办实习与推理，功效实习最高可以到达4倍的晋升，推理上有3-6倍的机能晋升。

另外，对付风能发电行业来说，有一个很大的挑衅，偶然辰发电量很高，偶然辰发电量较低。当必要把风能发电接入到电网时会碰着阻碍，由于电网会要求很是不变，至少要能很好地预见能输出几多电，或精确猜测风电功率。

作为一个为风能发电厂提供智能运营的企业，金风慧能必要为行业用户提供一个陈设更为便捷、猜测更为准确的新一代智能功率猜测方案。基于此，金风慧能与英特尔开展细密相助，基于英特尔同一的大数据说明和AI平台——Analytics Zoo，金风慧能将方案中涉及的软件与框架无缝集成到统一管道中。

这一要领有助于金风慧能将数据存储、数据处理赏罚以及实习推理的流水线整合到同一的基本办法上，来大幅晋升新方案的陈设服从、资源操作率和可扩展性，并减罕用于硬件打点及体系运维的本钱。

同时，Analytics Zoo还提供了英特尔的浩瀚底层软件加快库，好比英特尔MKL和英特尔MKL-DNN应用到上层功率猜测方案的优化中去；并可将TensorFlow、Keras模子透明地扩展到大数据集群，行使户能更利便地在实习或推理方案中回收漫衍式架构，最终风电功率的精确率可以对比早年从59%阁下晋升到79%阁下，不只进步了风电功率猜测精确率，同时也大大进步端到端实习的服从。

金风慧能与英特尔通过协作，不只开拓出了更为完美、高效和准确的全新智能功率猜测方案，还已着手将它用于实践。来自金风慧能的数据统计表白，在风电场中引入这种更为高效的AI猜测方案，可以或许辅佐电力企业明显晋升发电服从，为践行绿色环保的新能源理念提供强有力的支撑。

今朝，英特尔的相助搭档已经将Analytics Zoo嵌入到他们的产物可能内部应用傍边，好比宝德操作Analytics Zoo的成果宣布了AI推理一体机，像阿里云、腾讯云基于Analytics Zoo的技能可能开源平台融入公有云处事。

戴金权指出，“在人工智能期间，AI和数据说明是我们未来很是重要的一个应用场景。出格是在把AI和数据说明应用到实际出产体系傍边，Analytics Zoo通过集成大量的呆板进修、深度进修和大数据说明技能，以及英特尔提供了大量的底层加快库和优化框架，借助英特尔硬件平台，进步端到端的AI流水线运行服从和开拓服从，让我们的用户和客户可以构建他们现实的应用场景。”

（编辑：湖南网）

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