當前，人工智能快速發(fā)展，而對應的算力支撐也在不斷革新。英特爾一直在不斷強化人工智能解決方案產(chǎn)品組合，其廣度和深度都堪稱行業(yè)之最，能夠幫助客戶在從云端到邊緣的所有設備和各個范圍內，進行人工智能模型的開發(fā)和部署，并有望在2019年創(chuàng)造超過35億美元的營收。
在2019英特爾人工智能峰會期間（Intel AI Summit 2019），英特爾展示了面向訓練（NNP-T1000）和面向推理（NNP-I1000）的英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（NNP）。作為英特爾為云端和數(shù)據(jù)中心客戶提供的首個針對復雜深度學習的專用ASIC芯片，英特爾Nervana NNP具備超高擴展性和超高效率。英特爾還發(fā)布了下一代英特爾Movidius Myriad視覺處理單元（VPU），用于邊緣媒體、計算機視覺和推理應用。
迎接下一波人工智能浪潮
不管是Nervana NNP還是Movidius VPU，英特爾展示的這一系列新產(chǎn)品，旨在加速從云端到邊緣的人工智能系統(tǒng)開發(fā)和部署，迎接下一波人工智能浪潮的到來。
英特爾公司副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Naveen Rao表示，隨著人工智能的進一步發(fā)展，我們將從‘數(shù)據(jù)到信息的轉換’階段發(fā)展到‘信息到知識的轉換’階段。英特爾開啟了一個全新的嘗試，希望借助全面的解決方案幫助企業(yè)能夠從數(shù)據(jù)中獲得指數(shù)級上升的經(jīng)濟效益。
其實，英特爾在人工智能方面的實際部署案例，很多是基于已有技術和產(chǎn)品進行支撐的。例如業(yè)界大部分組織都基于英特爾至強可擴展處理器部署了人工智能。英特爾將繼續(xù)通過英特爾矢量神經(jīng)網(wǎng)絡指令（VNNI）和英特爾深度學習加速技術（DL Boost）等功能來改進該平臺，從而在數(shù)據(jù)中心和邊緣部署中提升人工智能推理的性能。在未來很多年中，英特爾至強可擴展處理器都將繼續(xù)成為強有力的人工智能計算基石。
據(jù)悉，下一代至強可擴展處理器Cooper Lake的AI能力也得到了增強，Cooper Lake增加了對bfloat16的支持，可以用來實現(xiàn)非常復雜的深度學習的這種模型的訓練和推理，而且在這樣的模式之下可以跨CPU、加速器等使用到更多的工具包，訓練的性能有很大的提高。
除此以外，微軟將英特爾FPGA應用必應搜索引擎當中，可以能夠大大提升搜索的速度。在衛(wèi)星的影像采集中，借助Movidius芯片實現(xiàn)圖像預先進行篩選，然后把比較重要的有價值的信息再傳回地面。“借助科技，我們能夠更好更快地探索和改變世界，幫助不同國家的客戶實現(xiàn)技術跨越，解決科學的難題。我們不是一家小的AI公司，我們是世界上最大的AI公司之一。在AI領域，不管是邊緣還是數(shù)據(jù)中心，我們都頗有建樹，不斷推動各個領域當中的技術進步。”Naveen說。
Naveen認為，在AI領域，很難靠過去一個單一的技術和一種方式或者一個系統(tǒng)來加以支撐。我們需要ABCS（Approach、Budget、Chip、System)，也就是途徑、預算、芯片和系統(tǒng)。考慮到企業(yè)AI需求的分散性，英特爾提供提供多樣化的技術和產(chǎn)品解決方案。 “大部分客戶在AI的道路上，其實剛剛起步，他們慢慢意識到AI的價值所在，英特爾也需要向他們展示這樣的價值。除了CPU之外，我們還有GPU、FPGA和ASIC，整個的產(chǎn)品組成實現(xiàn)了很好的優(yōu)化，讓客戶有很多選擇權，根據(jù)他們的工作負載進行選擇。我們還為客戶提供軟件工具包，選擇合適的工具解決所面臨的挑戰(zhàn)。”
Naveen說，英特爾非常關注用戶的需求，不僅僅是性能、能效，以及他們在部署和使用AI的簡易性也很重要。“我們希望世界上越來越多的公司能夠使用我們完整的解決方案，當然這個解決方案需要相關的技術來加以支撐。比如架構方面，我們不僅要說CPU或者說是內存，而是要把所有的元素集中在一起，作為一個整體的架構來加以考慮。比如英特爾傲騰內存技術，使得數(shù)據(jù)提取和計算的過程更快更簡潔，整個存儲的能力提升了三倍；在軟件方面，英特爾已經(jīng)用軟件來極大地提升硬件的性能。使得AI實現(xiàn)民主化。”
新產(chǎn)品讓英特爾AI產(chǎn)品組合更完整
新推出的英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器現(xiàn)已投入生產(chǎn)并完成客戶交付，它是系統(tǒng)級人工智能解決方案的一部分。該解決方案提供由開放組件和深度學習框架集成開發(fā)而成的完整軟件堆棧，能夠充分利用硬件性能。
