別一提英特爾就電腦CPU了

　　英特爾讓人很熟悉，Intel inside是PC電腦的標配。但這幾年的英特爾開啟轉(zhuǎn)型后，變化不可謂不大。
　　所以英特爾的轉(zhuǎn)型、英特爾的AI、英特爾的芯片和處理器，究竟圍繞哪條中軸線而展開？
　　將近幾年的科技熱點濃縮一下就會發(fā)現(xiàn)，AI的身影無處不在。
　　來到2020年，人工智能已經(jīng)是逐漸成熟化的數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)，尤其是在科技抗疫的過程中，人工智能發(fā)揮了十分重要的作用，無論是在醫(yī)療救助還是病毒序列研發(fā)，亦或者普及化的公共服務與協(xié)助完成防疫工作，人工智能都在幫助不同領(lǐng)域的工作人員用更簡單的方式完成復雜工作。
　　人工智能與醫(yī)療行業(yè)的結(jié)合開啟了全新的智慧醫(yī)療階段，而這也是全行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的一個縮影。
　　在人工智能領(lǐng)域，英特爾一直致力于AI技術(shù)的創(chuàng)新與加速其在行業(yè)中的落地。近期以來，英特爾在AI方面動作頻頻，不僅推出了一系列的AI軟硬件產(chǎn)品，包括集成AI加速的英特爾第三代至強可擴展處理器、英特爾首個人工智能優(yōu)化FPGA Stratix 10 NX等，還取得了一些新的行業(yè)拓展，如Mobileye宣布與日本和東南亞地區(qū)最大的交通運營商之一WILLER達成合作，將在日本及東南亞市場推出自動駕駛出租車（Robotaxi）服務。
　　從開啟轉(zhuǎn)型后，英特爾在人工智能賽道上越走越快，同時棋局也是越下越大。
數(shù)字轉(zhuǎn)型 AI是最大驅(qū)動力
　　從技術(shù)發(fā)展趨勢來看，智能化轉(zhuǎn)型已經(jīng)席卷各行各業(yè)，以人工智能為核心，一系列智能化應用在產(chǎn)業(yè)、城市、家庭與個人等場景中出現(xiàn)。借助此次疫情，醫(yī)療行業(yè)開啟了全面的智能化改革，而在教育、辦公等領(lǐng)域，人工智能也成為必不可少的關(guān)鍵技術(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著行業(yè)需求的增加，人工智能技術(shù)落地的場景也會快速增長，成為推動全新數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最大驅(qū)動力。
　　2020年會成為人工智能進一步落地的拐點，從醫(yī)療、教育，到金融、交通、制造等領(lǐng)域，在新基建的推動下，越來越多的行業(yè)會采用人工智能來改變當前的業(yè)務模式。根據(jù)IDC預測數(shù)據(jù)顯示，到2023年，AI系統(tǒng)的支出將達到979億美元，是2019年支出的2.5倍多。
　　面對人工智能帶來的巨大市場機遇，很多企業(yè)重磅加碼AI，而英特爾在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域具備得天獨厚的先天優(yōu)勢，讓其在AI方面走得更快。
　　2017年英特爾確立以數(shù)據(jù)為中心的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，結(jié)合軟硬件實力為當前數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域面臨的各個挑戰(zhàn)提供全面解決方案。人工智能是英特爾面向未來的核心方向之一，憑借在計算方面的優(yōu)勢，英特爾將AI能力集成到至強?可擴展處理器中，第一代加入AVX-512，并優(yōu)化了FP32，隨后持續(xù)進行相關(guān)改進，在第二代英特爾?至強?可擴展處理器中引入英特爾深度學習加速技術(shù)，大幅提升AI性能。
　　當然，人工智能技術(shù)進步需要的不僅僅是計算力的提升，還要包括存儲、網(wǎng)絡(luò)等多個方面的共同發(fā)展。比如經(jīng)過這次疫情倍受關(guān)注的醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)學成像方面通常會采用高分辨率的3D圖像，所以此類內(nèi)存占用量要比其他人工智能工作負載更大。

　　英特爾開啟以數(shù)據(jù)為中心的轉(zhuǎn)型，通過積累梳理出了六大技術(shù)支柱，在此基礎(chǔ)上將人工智能融入其中，構(gòu)建CPU+GPU+FPGA+ASIC全面的產(chǎn)品布局，這也讓英特爾成為人工智能領(lǐng)域可以提供端到端全棧式解決方案的科技企業(yè)。

　　對于醫(yī)學成像人工智能工作負載中面臨的內(nèi)存問題，基于第二代英特爾?至強?可擴展處理器可以得到解決，其配置中DDR4 RAM可達1.5 TB且每路可支持6TB的英特爾?傲騰?持久內(nèi)存，讓工作人員不用更改任何代碼就能使用RAM的全部容量。此外，結(jié)合英特爾軟硬件優(yōu)化能力，能夠讓此類模型訓練速度大幅提升。
突破壁壘 打造行業(yè)創(chuàng)新生態(tài)
　　人工智能的發(fā)展要以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進入AI平臺期后，大量AI技術(shù)在行業(yè)中應用，但在實際落地中，行業(yè)構(gòu)建AI能力依然存在很多問題和挑戰(zhàn)。從AI本身來看，在數(shù)據(jù)管道中每個階段對數(shù)據(jù)的處理及性能負載需求都不相同，這需要足夠的計算力來保障AI工作中的性能支持；從行業(yè)角度來看，不同行業(yè)對AI落地的場景需求不同，這需要用不同的AI算法來解決對應問題。
　　英特爾擁有軟硬件綜合優(yōu)勢，一方面堅持技術(shù)創(chuàng)新，另一方面加強與行業(yè)合作伙伴的連接，一共構(gòu)建全域覆蓋的生態(tài)體系，這也是英特爾面向AI未來的核心價值。豐富的產(chǎn)品讓英特爾AI技術(shù)滲透到行業(yè)的各個領(lǐng)域，并且為了持續(xù)賦能合作伙伴，英特爾不斷對精選場景化解決方案進行升級，來幫助企業(yè)用戶更好完成智能化轉(zhuǎn)型。
　　醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能技術(shù)正在發(fā)揮愈加重要的作用，比如在胸部X射線檢查醫(yī)學影像檢查方法的一種，它比胸部CT影像檢查更具經(jīng)濟性，且應用范圍更廣，但面臨著精度和可靠度的挑戰(zhàn)。使用人工智能技術(shù)可以改善這種情況，而在實際使用中，SURFsara 研究人員發(fā)現(xiàn)，由于GPU可用本地內(nèi)存的限制，會導致一些人工智能算法面臨阻礙。
　　SURFsara研究表明，基于CPU的方案可提高內(nèi)存容量及可擴展性以此來避免GPU內(nèi)存受限的問題。借助第二代英特爾?至強?可擴展處理器，讓胸部X射線檢查分析可以直接使用1024×1024的圖像，進而提升胸部X射線檢查分析的速度和精度。
　　公共服務領(lǐng)域，人工智能的應用可以提升下水管道檢測視頻分析速度及準確度。在DC Water 的下水系統(tǒng)中，由于建設(shè)時間早，所以其管道采用的材料也是多種多樣，有磚和水泥、陶土、混凝土和鑄鐵等，而與之類似的基礎(chǔ)設(shè)施在全球多個國家和地區(qū)也十分常見。

　　△ 圖：采用Pipe Sleuth 解決方案識別的異常情況圖片及已完成標注圖片的樣本
　　結(jié)構(gòu)的復雜化讓DC Water下水系統(tǒng)的檢測不僅需要高額的成本，同時也變得十分困難。DC Water與Wipro合作，采用Pipe Sleuth 解決方案來改變原來的工作流程。Wipro優(yōu)化 Pipe Sleuth 解決方案，使其能夠與OpenVINO? 工具套件分發(fā)版配合使用，此外，Wipro還針對英特爾?酷睿? i5處理器、英特爾?酷睿? i7處理器及英特爾?至強?可擴展處理器對該解決方案進行了優(yōu)化，使該解決方案在這三種處理器上能分別獲得 32%、55%、77% 的性能提升，推理時間大大縮短。
　　可以看到，英特爾在助力合作伙伴及企業(yè)進行智能化轉(zhuǎn)型時，重點放在了技術(shù)的賦能與場景的融合，通過與合作伙伴共創(chuàng)的方式完成AI能力的搭建，為客戶帶來真正的效益提升。
共同進化 英特爾開啟AI全新時代

　　人工智能的發(fā)展已經(jīng)進入關(guān)鍵的平臺期，來自行業(yè)的需求會加快AI的技術(shù)創(chuàng)新。英特爾中國研究院院長宋繼強認為，人工智能正在由2.0階段走向3.0階段，2.0階段是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動，而3.0階段則會變得更加通用。這樣的趨勢下，英特爾也在不斷加快AI技術(shù)創(chuàng)新的步伐。
　　不久前，英特爾發(fā)布了全新第三代英特爾?至強?可擴展處理器及全新的AI軟硬件產(chǎn)品組合，進一步強化自身AI實力，并面向下一階段數(shù)據(jù)中心和智能應用發(fā)展做好準備。第三代至強?可擴展處理器是英特爾專為深度學習、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、分析密集型工作負載等設(shè)計的核心產(chǎn)品，它能夠讓圖像分類、推薦引擎、語音識別和語言建模等應用的AI推理和訓練以更簡便的方式部署在芯片上。

　　同時，第三代英特爾?至強?可擴展處理器也是目前業(yè)界首款內(nèi)置bfloat16支持的服務器處理器，它可以同時為CPU的AI訓練和推理性能提供加速，
　　除了芯片的持續(xù)進化，英特爾也在不斷進行軟件優(yōu)化。OpenVINO?工具套件分發(fā)版可以借助從邊緣到云部署的高性能深度學習推理來為應用和算法提速，在去年10月份發(fā)布的版本中，英特爾在其中引入了一項面向模型訓練后量化的新技術(shù)，能夠?qū)⒛Ｐ娃D(zhuǎn)換為低精度而無需重新訓練，同時還可以降低延遲。在最新版2020.1中， OpenVINO?又有了最新優(yōu)化，不僅讓低精度量化的開發(fā)工作更為簡化，同時也提高了基于英特爾?架構(gòu)平臺上的深度學習性能。

　　在技術(shù)與軟件上不斷探索、優(yōu)化，在生態(tài)上也要縱深擴展。生態(tài)建設(shè)是英特爾智能化轉(zhuǎn)型的秘密武器，而英特爾也將AI技術(shù)帶到了更多領(lǐng)域，與南京經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)及多家生態(tài)合作伙伴打造“未來科技智慧中心”；將AI軟硬件技術(shù)應用到大連工廠晶圓檢測大幅提升檢測效率；攜手紅十字會及時準確繪制受災地區(qū)地圖……英特爾的身影不斷出現(xiàn)，未來，期待英特爾與更多行業(yè)一起，開啟全新的AI時代。