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探寻AI边界,2019年的英特尔实现华丽转型

作者:来源:北国网发布时间:2019-11-27 10:45我要评论

"我们的AI业务,在2019年有望实现35亿美元的营收。"英特尔人工智能事业部副总裁兼人工智能平台和市场研究总经理Julie Choi在11月22日"2019英特尔实践AI媒体分享会"一开始就秀出了英特尔AI的成绩。

2019年渐进尾声,人工智能像一场悲喜剧,有泡沫破碎的悲情企业,亏损、破产……白茫茫一片真干净;也有靠AI赚得盆满钵满的个人和团队。对于英特尔来说,它乘着AI浪潮,上演了一场华丽丽的转型。

"AI的多样化应用潜力非常巨大,对于英特尔来讲,参与如此多客户的AI转型是非常令人振奋的旅程,只有英特尔能提供这种广度和深度的AI能力,帮助几乎每一个行业进行转型。"Julie Choi一句话就道出了AI、英特尔以及客户之间的关系:"关于AI的部署,它的关键就是并没有一个统一的适用于所有AI解决方案的开发方法,最终还是要适用客户的情况,还是取决于客户的选择。"

英特尔人工智能事业部副总裁兼人工智能平台和市场研究总经理Julie Choi

AI的资本

AI对于英特尔来说,好似锦上添花。整体来看,英特尔许多硬件和软件产品都有内置的AI能力,从CPU到GPU,再到FPGA,再到客户定制的ASIC,把AI融入到一切。随着AI成为英特尔所有体验的一部分,本就拥有多样化产品能力的英特尔,更是得到了一本秘籍,让原有产品组合焕发更多生机。

比如英特尔的拿手绝活CPU产品,其至强处理器是数据中心的基石,而AI的加持能让该产品性能不断提升。

今年4 月,英特尔发布第二代英特尔至强可扩展处理器,集成了加速人工智能深度学习推理的英特尔深度学习加速(DL Boost)技术。随后在8月份,英特尔宣布下一代至强可扩展处理器系列(代号 Cooper Lake)将提供每插槽最多 56 颗处理器核心,并在标准的插槽式 CPU 内提供内置的人工智能训练加速。通过在英特尔DL Boost中增加对 bfloat16 的支持, Cooper Lake 将是第一款提供内置高性能人工智能训练加速功能的 x86 处理器。该处理器将于2020上市。

此外,能够配合英特尔几十年的硬件经验的软件技术,组合搭配才能挖掘更佳AI性能。在与Adobe的合作案例中,得益于至强核心CPU加持,任何一部PC都可以变成有AI能力的PC。以前修图可能几小时,如今只需要一键便可实现美图。

CPU并不是英特尔的全部,"2020年,我们将推出独立GPU产品。另外,英特尔灵活的FPGA架构,加速低延时体力,拥有巨大价值。同样,英特尔ASIC解决方案能够满足客户对专用硬件的需求。与此同时,我们会把客户关注的安全,内置到硬件当中。英特尔傲腾数据中心级持久内存和傲腾SSD,能够尽可能让数据临近计算;芯片之间、机架和机箱之间的互连技术,也是AI解决方案一部分。"Julie Choi说到英特尔拥有的底层技术时如数家珍。

显然,英特尔并不仅仅单纯提供芯片的解决方案,是所有这些部件结合在一起,包括计算、内存和存储,以及互连技术的结合,所以这就是为什么世界上并不存在另外一家像英特尔这样的公司,能够把所有技术结合在一起,大规模的提供AI。正是得益于芯片产品的全面性,才能在为客户提供服务时,更加中立且贴合实际需求。

抓住边缘机遇

边缘计算市场拥有巨大机遇,随着推理扩展到设备端,其需求发生了重大变化,背后的数据呈现指数级增长。Julie Choi眼中,边缘计算是一个不容错过的市场:"5年后,人和机器所产生的数据将是今天的10倍,而超过70%的这些数据将会是在边缘当中创造。"据Tractica数据显示,超过75%的人工智能硬件将部署在边缘。

与之相对应,在边缘推理方面,英特尔拥有Movidius硬件产品和软件工具包OpenVINO。这些解决方案正在被不同行业和规模的公司采纳,相关领域涉及智能城市、智慧城市到零售,再到医疗、生命科学等。

刚过去不久的美国时间11 月 12 日举行的2019 英特尔人工智能峰会期间(Intel AI Summit 2019)上,英特尔推出代号为Keem Bay的下一代Movidius VPU,可用于边缘媒体、计算机视觉和推理应用,并计划于明年上半年上市。性能方面,与上一代VPU相比,Keem Bay的推理性能提升了10倍以上。用直观对比数据来看, Keem Bay是英伟达TX2的4倍,比Ascend 310快25%。在功耗方面,Keem Bay提供的每瓦推理性能是英伟达的TX2的6倍。

Julie Choi展示代号为Keem Bay的下一代Movidius VPU

再将Keem Bay上所运行的推理和OpenVINO工具包结合后,客户便能够充分利用Keem Bay独特的深度学习优化架构,甚至能获得再多50%的性能。

在边缘计算生态建设方面,英特尔将在2020年宣布推出一个新的开发者项目——面向边缘的DevCloud。让开发者在购买硬件前,能够在各类英特尔处理器上尝试、部署原型和测试AI 解决方案。OpenVINO也将继续帮助开发者在众多的硬件架构基础之上运行视觉模型。 此外,英特尔与在线培训平台UDAICITY合作,公布了首个边缘人工智能纳米学位项目。同时,英特尔也会提供Women Who Code奖学金,来提升AI开发的多样性。

综上来看,Keem Bay提供高性能,OpenVINO与DevCloud促进人工智能普及,再加之人工智能纳米学位项目,2020年,边缘计算将拥有更大可挖掘的潜力。

云端新布局

如今深度学习模型的复杂度正快速增加,对算力的需求每3.5个月就翻一番。当下正处在AI时代的转折点,在过去7~10年的AI信息时代中,数据被用来训练。未来想要提升人工智能到另一个层次,AI建模势必会变得更为复杂。为了满足更为高级的AI要求,并从信息时代转向知识的时代,我们需要去创造全新的硬件架构和软件工具。那么下一个飞跃必须着眼于未来。

作为英特尔为云端和数据中心客户提供的首个针对复杂深度学习的专用ASIC芯片,英特尔 Nervana NNP具备超高扩展性和超高效率。据现场介绍,英特尔Nervana神经网络训练处理器(Intel Nervana NNP-T)在计算、通信和内存之间取得了平衡,不管是对于小规模群集,还是最大规模的 pod 超级计算机,都可进行近乎线性且极具能效的扩展;英特尔 Nervana神经网络推理处理器(Intel Nervana NNP-I)具备高能效和低成本,且其外形规格灵活,非常适合在实际规模下运行高强度的多模式推理。

Julie Choi展示英特尔Nervana神经网络训练处理器NNP-T

合作方面,百度AI系统架构师丁瑞全分享了双方在英特尔NNP-T和百度X-Man的合作,优化PaddlePaddle(飞桨)提升日益复杂的模型训练效率,共同促进在行业的合作。另一个案例是Facebook利用NNP-I部署更快、更高效的推理计算。同时,Facebook人工智能系统协同设计总监Misha Smelyanskiy此前表示:最新的深度学习编译器Glow也将支持NNP-I。

左手生态、右手未来

技术和生态同时发展,才能在产业链中健康成长。"2019年AI营收35亿美金"通过英特尔中国战略合作与创新业务部董事总经理李德胜角度来思考,将会是一笔更客观的数据:"生态合作伙伴通过与英特尔的合作,一起在行业内取得的收入将要乘以10甚至100,也就是350亿美金、3500亿美金,我们可以看见这个市场巨大的潜力。"

英特尔中国战略合作与创新业务部董事总经理李德胜

帮助客户实现价值亦是英特尔自身价值所在,英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫表示:"英特尔可以从硬件、软件和生态三方面帮助客户,我们以数据为中心,包括数据的传输、存储、计算,协同助力给客户一个最好的解决方案。此外,英特尔一万五千名软件工程师可以做优化和赋能工作。超过两千万X86架构的开发者是英特尔的优势,如此一来,三位一体帮助客户,实现共赢。"

英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫

英特尔中国研究院院长宋继强博士的演讲似乎给英特尔的未来补上了一块完整的拼图,一方面是神经拟态芯片Loihi,采用14nm工艺制造,内涵21亿个晶体管,还包括3个Quark x86 CPU核心、128个神经拟态计算核心、13万个神经元、1.3亿个突触。包含64块Loihi研究芯片、代号为"Pohoiki Beach"的800万神经元神经拟态系统已经可以供广大研究人员使用。

英特尔中国研究院院长宋继强博士

另一方面,英特尔量子计算与合作伙伴以及科研界,共同致力于加快整个量子计算堆栈的发展,一步一步接近"量子实用性"的目标,今年推出了首款Cryogenic Wafer Prober,这是一款量子低温探测仪,旨在加快量子计算解决方案的研究。

35亿美金是英特尔2019年AI成绩的总结,亦是英特尔AI未来的冰山一角。正如英特尔CEO司睿博此前受媒体采访时所说:"跑得更快,跳得更高,敢于梦想。因为我们的客户、我们的投资者和你们的同事都期待你们在工作中发挥出最大的潜力。"如果反过来思考,英特尔没有此前架构、封装等底层技术的积累,那何谈AI的现在和未来?也就是说,AI像是一出英特尔筹划已久的好戏。


责任编辑:徐恒
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