从芯片巨头,到如今的数据公司,英特尔正在利用端到端的解决方案,围绕“万物互联”,助力各行各业实现迈入智能化时代转变。
14日,英特尔2018人工智能大会如期举行,这也是英特尔中国第一次针对开发者举行的ai大会。在本次大会上,英特尔介绍了其ai部门在过去一年间的技术创新、生态合作与应用落地三大领域的进展,并推出新一代movidious神经计算棒和代号为“spring crest”的新一代nervana云端ai芯片nnp l-1000,相比上一代,前者有着8倍性能的提升,而后者亦有着4倍提升,让开发者在原型制作上拥有更大的灵活性。
英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示,“2018年有46%的企业首席信息官(cio)制定了ai应用的执行计划,但其中只有4%得到了执行。人工智能是一场没有终点的马拉松,目前还处在起跑线上,需要不断地往前推进。”
“江湖”还可以更大
回顾过去一年英特尔在业务上的调整,不难看出,英特尔已不只是“芯片老人”,同时也是“ai新人”。借助至强处理器(xeon),以及英特尔发行版python库、英特尔数据分析加速库(daal)、英特尔神经拟态计算芯片nervana graph、movidius视觉计算棒,使得英特尔从底层硬件到库、框架,再到深度学习、机器学习,构建起了完整的闭环ai生态体系。
而现在这个庞大的“圈”还可以更大,也更加开放。
因此,纵观整场大会,面对越发抢手的ai市场,英特尔将围绕着“硬件、软件和生态社区”三方面继续推动ai战略的发展。
硬件方面,除了神经网络棒与云端ai芯片,至强通用型处理器仍是人工智能的基础,帮助开发者获得更加高效与稳定的开放环境。英特尔全球副总裁兼ai事业部总经理naveen rao提到,几年前,xeon系列芯片不是专门为了ai而生的,但是随着英特尔对于人工智能的不断投入演进,xeon系列在ai训练能力上有了241倍的提高,在ai推理性能上,有倍的277倍的提升。
软件方面,对于开发者而言,拥有一个非常易用、简化的体验,而同时又能够对接多个硬件平台是显得非常重要。英特尔推出了开源性能库mkl-dnn、统一中间层编译器ngraph、分布式深度学习库bigdl、针对边缘部署的软件工具包openvino。
生态社区方面,从杨旭看来,人工智能这场“马拉松”想要长期跑下去,需要建立生态系统和开发者社区、技术社区,开展开放、协同、全方位的合作。英特尔针对开发者开源三个工具,一是开源nlp architect;二是rl coach;三是神经网络压缩工具包distiller。
此外,为了更好地打造人工智能产业环境与开发者创新生态,英特尔还宣布“ai未来先锋计划”,在前沿研究、师资建设、人才培养、产业对接等方面全面合作,持续拓展和深化与中国高校以及科研机构的合作,推动人工智能的突破。
逐鹿ai中原瞄准中国4000家ai企业
无疑的,人工智能是中国引领全球的巨大机遇。
杨旭称,中国正成为全球人工智能领域的新增长极,也将成为中国的创新标签。“2017年,中国的人工智能市场规模是9亿美元(含硬件、软件以及相关服务),到2022年,相关市场规模将达到90亿美元,年复合增长率58%。同时,数据是新‘石油’,中国将是数据资源第一大国。整个生态链有着巨大的创新空间和机遇。”
然而,ai领域并不缺“武林高手”。不论是同样专注开发者生态的百度,已将apollo平台升级至3.0,还是arm中国首次亮相的人工智能平台“周易”,再到已是一方霸主的微软azure云计算平台,都预示着这场ai之战刮起 “腥风血雨”。
naveen rao说,中国市场对于英特尔的ai社区来说非常重要,中国有4000家ai企业,其中26%坐落在北京。这一个是巨大的ai生态,“我们与全球的众多高校和科研机构在人工智能以及其他领域都建立了紧密的合作关系,在中国我们正取得显著进展。”
事实上,过去一年间,英特尔不仅与百度、阿里、腾讯、华为等参与合作,还与贵阳市合作打造了ai开放创新平台,还和南京大学共同成立了ai联合研究中心、与国内ai独角兽企业第四范式成立了ai联合实验室。
此外,在“ai未来先锋计划”中,英特尔将助力高校和中小学的人工智能师资建设和智能校园试点工作,并以英特尔人工智能学院(ai academy)与教育部共同开展人工智能人才培养领域的合作,支持和推动科研及创新项目的商业化。
可以预见的是,在这场没有终点的人工智能跑道上,英特尔正在铺垫自己下一个50年辉煌。
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