英特爾人工智能的全局觀(guān)：專(zhuān)注于技術(shù)，收獲于未來(lái)

英特爾人工智能的全局觀(guān)

　　應該說(shuō)，圍繞人工智能的布局，英特爾已經(jīng)描繪出了清晰可見(jiàn)的發(fā)展路線(xiàn)圖和構建了一條十分完整的技術(shù)發(fā)展鏈條，具體來(lái)說(shuō)：

　　一、從終端布局看，英特爾主要做的是人與機器的新交互，通過(guò)提供英特爾Curie模塊、Edison計算平臺、Cedar Trail芯片平臺、Real Sense實(shí)感技術(shù)以及凌動(dòng)處理器等技術(shù)，英特爾希望把終端設備進(jìn)一步的智能化，并通過(guò)聯(lián)網(wǎng)讓這些設備產(chǎn)生的數據，進(jìn)入到后端的數據中心中去。

　　二、從后端布局看，有數據顯示在世界上所有的服務(wù)器中，有將近7%都在運行跟機器學(xué)習有關(guān)的負載，其中大多數都使用了英特爾的處理器。因此，英特爾今年最新發(fā)布的至強E5v4系列處理器，非常適合處理機器學(xué)習模型評分(scoring)應用。

　　此外，適用于超級計算領(lǐng)域的新一代至強融核處理器家族(Xeon Phi)，專(zhuān)攻高度并行的工作負載，為機器學(xué)習模型訓練(training)提供強勁性能，同時(shí)可以運行多種分析工作負載，可擴展性也有大幅提升。

　　三、在計算性能的延伸上，FPGA是目前為了解決深度學(xué)習對計算能力的要求而出現的技術(shù)，是一種介于專(zhuān)用芯片和通用芯片之間，具有一定的可編程性，可同時(shí)進(jìn)行數據并行和任務(wù)并行計算，在處理特定應用時(shí)有更加明顯的效率。

　　英特爾中國研究院院長(cháng)宋繼強

　　去年12月，Altera的FPGA納入到英特爾的產(chǎn)品線(xiàn)中。目前，英特爾現在一直在開(kāi)發(fā)統一的接口，希望原來(lái)在至強系列處理器上運行的深度學(xué)習、機器學(xué)習負載，以后就可以在至強融核、FPGA上以互補、配合的方式運行。

　　四、在軟件層面的布局上，英特爾致力于提供數學(xué)核心函數庫和提供較高級別算法的數據分析加速庫，能夠以高性能的算法，供開(kāi)發(fā)人員調用。接下來(lái)，針對深度學(xué)習，英特爾還將發(fā)布數學(xué)核心函數庫——深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(IntelMKL-DNN)，并開(kāi)源供MKL深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )層的使用。

　　五、在并購方面，英特爾近期宣布收購Nervana，該公司旗下的Engine芯片在深度學(xué)習訓練時(shí)有著(zhù)比傳統GPU的能耗和性能優(yōu)勢。借助收購Nervana，則有望幫助英特爾將自己在處理器的優(yōu)勢延伸到深度學(xué)習領(lǐng)域，從而打造一系列適應深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的特殊處理器。

　　無(wú)獨有偶，就在這幾天，英特爾又再次收購初創(chuàng )公司Movidius，深入機器視覺(jué)戰場(chǎng)。由此不難看出，英特爾這一系列的技術(shù)和布局突顯了其強大的實(shí)力和競爭力，也從一個(gè)側面證明了英特爾在人工智能時(shí)代的新志向。

　　正如夏樂(lè )蓓所言：從在云端的數據中心到設備終端，再反過(guò)來(lái)到云端的數據中心，中間歷經(jīng)各個(gè)大數據的環(huán)節，我們認為在這樣一個(gè)良性循環(huán)當中，如果一家企業(yè)能夠獲得領(lǐng)導的地位，它也必然能夠在人工智能領(lǐng)域中獲得和保持領(lǐng)導地位。

　　我認為，這正是英特爾基于自身的技術(shù)實(shí)力和前瞻思考，在人工智能時(shí)代構建的全局觀(guān)。