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標題 | 你不知道的英特爾 “軟”實力 |
分類 | 熱點事件 |
內容 | *** 次數:60000 已用完,請聯系開發者***
幾十年來,英特爾在芯片領域取得的成就大家有目共睹,但在軟件方面,英特爾的表現也不俗。 據英特爾統計,全球有超過 90% 的開發者都在使用英特爾提供或者是英特爾優化的各種軟件進行開發、工作和使用。 在 11 月 24 日的 2022 英特爾 AI 開發者大會上,英特爾展示了其在軟件方面的布局以及 " 軟 " 實力。 英特爾的軟件理念:軟件優先、開放優先、開源優先 眾所周知,英特爾將通過無所不在的計算、可編程網絡、云邊基礎架構、人工智能,以及傳感和感知這 " 五大超級技術力量 " 來推動科技的進步。 但是要真正利用和發揮好這五大超級力量,需要一個開放的生態,需要一個軟件和硬件共同組合的生態。 從 1980 年代的 Wintel 架構,到 2000 年與 X86 和 Linux 的合作,以及現在的云和 AI,英特爾一直是開放生態和軟件最重要的投入者貢獻者之一。 無論是在硬件層面、框架層面還是 AI 層面,英特爾都是通過開源開放的模式,和整個社區進行分享。只有通過開源開放才能夠讓更好的技術和更好的解決方案充分體現價值,開源也能夠讓整個技術更快傳播,并聚集更多開發者。 在軟件生態方面,英特爾的理念是 " 軟件優先、開放優先、開源優先 "。 英特爾認為,未來整個生態的發展一定是軟件定義、芯片增強的合作模式,在該模式下軟件和硬件共同創新、共同發展。而這種軟件定義、芯片增強的模式在 AI 領域得到了充分的體現。 對一個 AI 從業人員或從技術角度來講,AI 的發展在這幾年是持續地、快速地且突破性地往前發展。在這樣快的發展現狀下,英特爾推出了多款軟件工具,正以生態之力助力開發者釋放創新潛能。 助力廣大 AI 開發者,英特爾秀出軟件 " 武器 " 首先,眾所周知的就是英特爾的 OpenVINO 軟件,OpenVINO 是一個開源的軟件,英特爾希望通過開源的方式和開發者有更多深入的交流和合作。 發布 4 年多以來,目前有越來越多的用戶和開發者開始使用 OpenVINO。 今年英特爾發布了最新的 OpenVINO 版本,也就是 OpenVINO 2022.2 版本。 該版本支持第四代英特爾至強可擴展處理器,預覽支持英特爾數據中心 GPU Flex 系列和英特爾 Arc GPU,能夠自動整合多個加速器同時使用,提高推理性能。 另外,在大規模計算需求之下,行業朝著異構計算模式邁進,根據英特爾的統計,有超過 48% 的開發人員都會使用超過一種或者是更多類型的處理器核心或者是協處理器,這就給每一個開發者帶來了很多挑戰。 因此,英特爾的 oneAPI 是針對這種異構硬件環境下的強有力跨平臺系統解決方案。 oneAPI 基于主流 CPU、GPU 或者其他加速器的所使用的編程標準 SQL,基于 SQL 之上,oneAPI 可以支持與各種主流的框架進行結合; 此外,oneAPI 可以支持多種不同語言,如 Java、C++ 或者是 Python。 再就是隨著越來越多的數據向邊緣側轉移,人工智能已經被應用于邊緣計算,英特爾視頻事業部全球首席技術官張宇表示,目前,邊緣人工智能的應用更多情況下集中在人工智能的推理階段。 未來,邊緣人工智能的發展將沿著邊緣推理、邊緣訓練到自主學習的軌跡進行。 如果用攀登珠穆朗瑪峰來進行類比,實現邊緣訓練意味著我們到達了山腰,而只有完成自主學習,才代表著我們站到了高山之巔。 那么這個高山之巔如何抵達呢?張宇在回答記者問時講解到,英特爾從硬件、軟件工具、解決方案等多個維度一直在針對這一方面持續進行技術創新。 其中在軟件方面,Geti 平臺是英特爾在 AI 領域的一個全新技術突破,它是一個為所有人提供強大 AI 的工具,讓企業團隊的每一個人,無論是開發者、使用者、部署者和平常的工作人員都能夠快速構建、快速使用、快速調優的一個基于計算機視覺 AI 模型的高效平臺。 該平臺通過主動學習技術來訓練卷積神經網絡模型,它可以精選出最有用的數據供用戶進行標注,從而降低樣本的偏差,幫助用戶在邊緣部署模型訓練。 此外,通過跟 OpenVINO 的集成,Geti 平臺也可以自動部署到各種不同類型的英特爾硬件平臺上。 為進一步賦能開發者,英特爾還為其提供一款一鍵式、無代碼解決方案——英特爾 ? Neural Coder。 英特爾 Neural Coder 平臺能在不需要做任何程序、代碼改變的情況下,通過一鍵的方式自動整個 AI 模型針對新的各種不同的硬件平臺進行優化。 英特爾(中國)有限公司副總裁兼軟件生態部總經理李映博士指出,英特爾的 oneAPI、OpenVINO 和很多工具都是把一些復雜的問題封裝起來,能夠讓用戶、開發者用自己熟悉的語言、框架、API,能夠快速進行開發并使用。 英特爾與 AI 開發者是 " 正反饋 " 的關系 電子系出身的張宇把 AI 生態的建設比作是電路中的正反饋,那什么是正反饋? 給一個輸入以后,系統能得到一個正向的輸出,而這個正向的輸出反過來,如果把它接入到輸入端,系統又能夠產生更多的正向的輸出,如果這個過程能夠周而復始來循環進行的話,那整個發展的過程就會越來越快。 但反過來如果是負反饋的話,最后得到一個結果就是一個很穩定的過程,很穩定的一個狀態。" 我們通過提供各種各樣的工具,各種各樣的一些課程,各種各樣的硬件和軟件的產品,來培養大量的開發者,這作為一個輸入。 同時我們還要給他一個正向的輸出,這個正向的輸出是什么呢?這些開發者學習到這些技術以后,這些技術應該能有用武之地,能夠真正在生產、生活過程中帶來可見的結果,這是我們希望看到的一個輸出。 如果這個輸出得到以后再反饋回來,就能夠吸引更多的開發者加入到這個生態當中,周而復始,這樣生態就能夠快速構建。" 張宇解釋到。 如同物聯網這個市場本身的特點一般,物聯網的大部分開發者都是個人開發者,他們的特點也是需求很碎片化,所以為了幫助這些個人開發者,英特爾希望開發者能把底層軟件的集成搭好,開發者們能夠將更多的精力放在應用的開發上。 而包括 OpenVINO、Geti 這些軟件工具,實際上他們都是很水平化的、通用的開發組件,利用這些組件,你可以去適配不同的人工智能的框架,去支持不同的人工智能的應用,去支持不同的行業。 未來,對于 AI 行業以及助力 AI 開發者上,李映認為將主要從三個方面繼續努力:一是降低 AI 開發的門檻,讓 AI 開發工具更容易使用,便于構造、調優和部署; 二是,AI 從數據的處理到模型的優化,再到最后部署是一個非常復雜的過程,需要整個生態的努力,才能夠快速實現端到端產品組合; 三是整個 AI 生態要變得更加開放、更加融合,讓用戶或技術有更多選擇的余地。 結語 人工智能的發展還有很長的路要走," 路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索。" 英特爾正在貢獻人工智能方面的軟硬件技術來賦能廣大開發者,并跟業界一道在人工智能的道路上共同求索。 ![]() |
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