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携手百度 英特尔三大领域布局人工智能市场

2018-07-18 09:26    it168网站 原创  作者: 陶然 编辑: 陶然

  【IT168 评论】近日,在百度AI开发者大会Baidu Create上,英特尔人工智能事业部副总裁兼人工智能架构总经理Gadi Singer介绍了英特尔与百度在人工智能领域的一系列合作进展。会后,笔者有幸采访到了Gadi Singer,就英特尔和百度的合作细节、英特尔在人工智能领域的战略布局进行深入交流。

携手百度 英特尔三大领域布局人工智能
英特尔人工智能事业部副总裁兼人工智能架构总经理 Gadi Singer

  人工智能助力创新未来

  据了解,百度和英特尔已经有超过十年的合作历史。五年前,双方的合作迈出很一大步,两家公司建立了面向移动互联网的战略联盟,一起打造智能云手机生态环境。两年前,双方在人工智能方面有了更强的合作。

  今天的合作包括,英特尔Movidius视觉处理器(VPU)支持百度Xeye智能零售摄像头产品,英特尔FPGA助力百度计划推出的工作负载加速即服务,以及基于英特尔至强可扩展处理器平台优化的PaddlePaddle深度学习框架。

  Gadi Singer表示:“从赋能终端设备智能化,基于至强可扩展处理器的大规模数据中心,到利用英特尔FPGA加速不同工作负载,再到让PaddlePaddle开发者更简便地进行跨平台编程,百度充分利用了英特尔的产品和技术专长,让人工智能技术的进步真正造福大众。”

  在智能摄像头方面,Movidius处理器被广泛应用于安全监控摄像头和无人机,有专门用于计算机视觉引擎,同时兼备用于通用型推理演绎的引擎,两者组合在一起,可以更好实现计算机视觉和设备端的演绎推理,为集计算和AI于一身的终端设备提供非常有吸引力的解决方案。

  百度Xeye摄像头采用英特尔Movidius Myriad 2 VPU,为零售业提供高性能、低功耗的视觉智能。百度机器学习算法与英特尔定制化VPU解决方案强强联合,让此款摄像头能够分析物体和手势,识别人体,从而为零售行业用户提供个性化的购物体验。

  针对FPGA加速方面,百度正在开发基于英特尔最新FPGA技术的异构计算平台,这一技术将极大地提升加速性能和能效,灵活实现各类数据中心工作负载的加速,以及赋能百度云上的工作负载加速即服务。

  Gadi Singer表示:“我们知道FPGA的应用在定制化以及配置方面是可以做到灵活性,从而对于一些要求比较高的工作负载而言,可以实现更高的性能,使用FPGA还能够开发低延时的应用。”

  与百度第三个部分的合作是基于至强可扩展处理器对PaddlePaddle框架的优化。百度对PaddlePaddle在英特尔至强可扩展处理器上的性能进行了优化,开发者与数据科学家可以使用支持全球数据中心和云计算的硬件来进一步改进AI算法。

  英特尔对PaddlePaddle的优化涵盖计算、内存、架构、通信等不同层面,例如通过AVX Intrinsics函数,BLAS库(例如MKL,OpenBLAS)或定制CPU函数优化数字运算的效率;通过MKL-DNN(面向深度神经网络的英特尔数学核心函数库)优化CNN(卷积神经网络)。

  据了解,未来英特尔和百度还将继续探索和研究,将PaddlePaddle与英特尔nGraph,这一面向各种设备和框架的DNN模型(深度神经网络模型)编译器整合。

  硬件+软件+生态 英特尔AI全布局

  英特尔在硬件层面拥有多样化的芯片,有传统的至强可扩展处理器,还有FPGA和专属的AI芯片。那么,英特尔如何去协调各条产品线之间的关系去更有效的拓展AI市场呢?

  Gadi Singer表示:“我们认为没有万灵药,不可能说不同的使用场景用一款产品就能够满足。因此在硬件产品方面,我们既为了获得非常好的结果提供通用型的处理器,同时也会满足一些特别的需求,提供专用的芯片。”

  面对愈发抢手的AI市场,Gadi Singer将英特尔的AI战略发展分为三大部分:硬件、软件和生态系统。

  硬件方面,至强是属于通用型的处理器,是人工智能的基础。大部分AI都是做推理,因此大部分推理是跑在至强的处理器上的。我们不断地丰富至强的指令集,从而实现人工智能工作负载的加速。除了通用型,英特尔还有一些专用型的芯片产品。不仅在功耗方面从几十毫瓦到400瓦实现全面覆盖,同时也覆盖从终端设备边缘到数据中心的不同计算环境。

  软件方面,针对不同的硬件,我们会有优化的堆栈。但是对于用户端,不管是数据科学家还是编程员,我们都是提供了这样的一致的使用体验。这也是为什么我们提供了nGraph,而且在今年3月已经把nGraph开源。也就是说,英特尔所有的硬件产品,不管是现在的还是未来要推出新的硬件产品,都是可以与nGraph连接的。

  同时,nGraph也能够和其他的人工智能框架相连接,比如说PaddlePaddle、TensorFlow、Cafe、MXNet。因此一方面对于用户而言,是一个非常易用、简化的体验,而同时又能够对接多个硬件平台。

  生态系统方面,英特尔在整个AI生态系统提供支撑作用。Gadi Singer认为,计算的各个领域,生态系统都非常重要,尤其对于人工智能。英特尔非常注重和AI领域的学术界以及思想领袖保持密切的联系。英特尔在拥有自己的研究院和实验室的同时,和许多顶级学府开展合作,与他们进行联合研究或为他们提供资源支持。

  写在最后,对于行业数字化未来的推进战略,英特尔将基于经济高效的开放IT基础架构,通过持续的技术创新和生态合作,不断整合优化最新的人工智能、机器学习、无人驾驶等技术,联合合作伙伴共同推动整体解决方案的落地应用,为用户进行业务转型奠定坚实的基础。

关键字: 英特尔
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