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定位AI工具,瞄准边缘计算,英特尔人工智能大会强调了这些事

发布时间:2021-05-15    来源:亚博APP3004

本文摘要:2018年11月14日,英特尔人工智能大会在北京召开。

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2018年11月14日,英特尔人工智能大会在北京召开。2018年底参加了以人工智能为主题的活动,虽然不太兴奋,但是在这两年间,我们看到了很多人工智能公司的新闻,看到了很多产业的发展。但是,英特尔人工智能大会让我们吃惊。从这次活动中,我们可以正确看到英特尔在人工智能浪潮中对自己的定位和国内未来人工智能产业趋势的区别。

2018年英特尔在人工智能领域取得了什么成果?英特尔全球副社长兼中国区社长杨旭、英特尔公司全球副社长兼人工智能产品事业部社长NavenRao等,说明了英特尔过去一年在人工智能领域取得的成果。(英特尔全球副社长兼中国区社长杨旭)杨旭应对,构筑人工智能的价值,必须从三个方面推进:与持续推进技术创新的生态系统和技术社区积极开放合作,解决问题的根本挑战,推进应用于落地。

过去一年,英特尔公司与国内大多数人工智能领导企业建立了合作关系。百度、蚂蚁、腾讯、华为等公司都是英特尔的合作伙伴。阿里云和腾讯云人工智能项目负责人也上台说明了其馀英特尔合作发售的行业解决方案。杨旭说,在刚结束的天猫双11购物节,这么多英特尔的AI技术背后反对。

不仅如此,英特尔还与腾讯合作,协助微信的语音识别效率更低。另外,英特尔与百度Apollo、美、汇丰慧影等着陆合作,AI辅助乳腺癌就诊、AI救助野生东北虎、AI长城维护等应用于项目。他回答说,英特尔关注的重点是将人工智能技术与实体经济融合,进一步推进实体经济的创造性和发展。

所有的工作都刚刚开始,这样的例子就不多了。大会期间,英特尔还宣布了AI未来先驱计划,在最先进的研究、教师建设、人才培养、产业访问等方面进行了多方位合作,积极探索产学研合作推进人工智能发展的新模式、新途径。

工具:英特尔在人工智能时代的核心定位英特尔公司的世界副社长兼人工智能产品事业部社长Naveen向Rao说明,在人工智能领域,英特尔专注于工具、硬件和社区三个方面。NaveenRao在之后的媒体交流会上也特别强调,包括英特尔、英伟达、谷歌等公司,为AI开发者提供的服务有序,大家共同构成了共同体。

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(英特尔公司的世界副社长兼人工智能产品事业部社长NaveenRao),利用演说也可以看出英特尔对自己的定位不像工具那样。正如NaveenRao所说,英特尔利用最佳工具创造美好的未来——结合韧性,解决问题AI的简单挑战,使AI从理论南北实践。之后,英特尔人工智能产品事业部全球数据科学负责人刘线线说明了现在英特尔向开发者开放的工具软件。

MKL-DNN是Intel的开源性能库,为今天的深度自学软件框架获得了高度优化的核心,可以帮助开发者充分发挥英特尔硬件的仅次于性能。nGraph是跨越所有英特尔所有硬件的统一中间层编译器,可以为开发人员获得低灵活性和兼容性,减少开发可玩性,提高开发效率。

BigDL是英特尔开发的分布式深度自学库,运营在现有的Spark集团上,可以缓和对大型数据集的理解自学,反对Scala和Python。OpenVINO是专门在边缘配置深度神经网络而设计的软件工具,可以慢慢优化和传输训练的视觉模型,并配置在英特尔硬件和加速器上。应用于深度自学框架时,关键性能不会根本提高,需要大幅度调整当前的部署方式。

在活动中,英特尔发售了英特尔神经计算棒第二代(英特尔NCSto2),利用这个计算棒可以在网络边缘构筑更智能的AI算法和计算机视觉原型设备。英特尔NCS2基于英特尔MovidiusMyriad.x视觉处理单元(VPU),得到英特尔OpenVINO工具包的反对,与上一代神经计算棒相比性能优异,需要支出成本,深度神经网推进根据射击边缘的计算,英特尔推荐AI产业登陆大会,英特尔公司物联网事业部副社长乔丹向Ballon公开发表了主题演说。

JonathanBallon特别强调了英特尔在边缘计算方面的布局。他对边缘的AI作出反应,仅次于视觉机器视觉、视频监视、医疗影像等。数据显示,到2025年,一半以上的人工智能软件收益将来自视觉。

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视觉应用的激增分解了大量必须开展总结和剖析的数据。面对数据暴增,英特尔推出OpenVINO工具包,在边缘外侧构建高性能和可扩展性,专注于加快深度自学,将视觉数据切换成业务洞察。

JonathanBallon回应,通过OpenVINO,英特尔的硬件在人工智能方面表现出色。几周前,英特尔发表了视觉加速器设计,新的加速解决方案分为两种形式:一种是使用英特尔Movidius的VPU阵列,另一种是基于高性能英特尔Arria10FPGA。

这两种方案均为开发商取得基于英特尔系列产品的更佳神经网络性能,协助开发商更加经济高效地运用物联网设备的动态图像分析和智能化功能。杨旭在拒绝采访时也作出了反应,英伟达的计算产品在迄今为止的人工智能科研领域作出了贡献是不容忽视的,但英特尔的产品现在在产业中应用出色。包括华为在内的硬件制造商开发的AI加速芯片,只是能够与英特尔的产品有序发展。

目前,业内对边缘计算和云智能两种方案的争论尚未暂停,或者两者在未来的人工智能落地产业过程中有使用武器的地方,但英特尔专注于用力边缘计算的态度已经明确。杨旭在其演说中提到了一系列数据,2018年46%的企业CIO(最高情报负责人)制定了AI应用的继续执行计划,但其中只有4%继续执行。国内人工智能行业2017年的市场规模为9亿美元,预计2022年的数字将超过90亿美元,填充增长率将达到58%。事实上,这些佩奇数字是人工智能产业未来发展空间的认可。

自1968年正式成立以来,英特尔已有50年的历史,但对英特尔和传统科技企业来说,人工智能都是新的马拉松,刚刚跟上。


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