企業(yè)加快AI落地的速度從哪里開始

人工智能正進入一個新階段，越來越多的企業(yè)選擇這一給人類經濟與社會生活帶來顛覆性影響的技術，來開啟數(shù)字化轉型的新篇章。利用人工智能深度學習技術，企業(yè)可以對數(shù)據(jù)進行解析、學習，從而為真實世界提供決策和預測，幫助提高工作效率、降低成本，并獲得更可靠的結果。

不可否認的是，“數(shù)據(jù)分析和處理”是整個過程中的關鍵。事實表明，人工智能應用的研究開展至今幾十年，一直受制于數(shù)據(jù)量和計算能力而無法為學術組織、政府和企業(yè)的決策提供強有力的幫助。一個實時的、高效的，能在幾十毫秒之內就完成決策判斷的數(shù)據(jù)計算平臺必不可少。

企業(yè)可基于熟悉的CPU平臺

構建和部署出色的AI應用

很多企業(yè)在考慮為公司業(yè)務部署AI時，都會面臨如何將人工智能解決方案與現(xiàn)有的高性能計算機工作負載進行融合的難題。對不同的行業(yè)來說，AI的應用需求是多種多樣的，不同的應用也決定了從數(shù)據(jù)中心到邊緣所需的軟硬件能力都會有所差別。

因此，企業(yè)在部署AI技術架構和平臺時，需要充分考慮芯片處理器、核心算法和軟件工具等平臺解決方案的選擇，使其滿足基于既有的 IT 基礎設施，統(tǒng)一大數(shù)據(jù)和人工智能平臺，更加高效釋放數(shù)據(jù)價值，從而實現(xiàn) AI 業(yè)務目標。

作為全球領先的芯片廠商，英特爾提供了通用性高、使用者眾、部署廣泛的CPU平臺。基于集成了 AI 加速的英特爾? 至強? 可擴展平臺及創(chuàng)新的軟硬件技術，企業(yè)可充分利用已有的專業(yè)知識和熟悉且信任的平臺，以及成熟的生態(tài)系統(tǒng)，輕松打造性能出色且實用的 AI 應用，還可利用面向未來 AI 所優(yōu)化的全面產品組合實現(xiàn)快速擴展，讓 AI 在產業(yè)實踐中高效落地。

英特爾提供強大軟件工具

此外，英特爾CPU平臺還與各類主流深度學習框架 （包括 TensorFlow、PyTorch、caffe 、MXNet、PaddlePaddle、BigDL 等）合作，針對CPU的AI訓練和AI推理功能進行全面優(yōu)化，至強處理器訓練性能因此得到不斷提升，客戶也可以選擇使用適合自身需求的深度學習框架做模型訓練，而無需購買或者設置不同的硬件基礎設施。除此之外，英特爾還提供 OneAPI， OpenVINO， Analytics Zoo 等開源軟件及工具， 方便企業(yè)的人工智能開發(fā)者和工程師更高效地進行AI項目開發(fā)與實施。

隨著軟件工具的不斷更新及面向主流框架的深度優(yōu)化，CPU 平臺不論是支持基于單一 AI 技術的應用，還是在運行融合了多種 AI 技術的應用時，其性能表現(xiàn)都更為突出。

對于全新硬件架構的每一個數(shù)量級的性能提升潛力，軟件能帶來超過兩個數(shù)量級的性能提升。以第二代英特爾?至強?可擴展處理器上的 VNNI 深度學習加速指令為例，過去卷積神經需要三條指令，而現(xiàn)在只需一條指令即可，通過在底層的軟硬件協(xié)同優(yōu)化，可根據(jù)不同深度學習框架將推理性能加速 2-3 倍甚至更多。

至強平臺將AI推理提速高達30倍

助力企業(yè)高效實踐AI

在過去，深度學習模型可能要花上幾天甚至幾周的時間才能完成一個迭代的融合，這使得企業(yè)很難在有限的時間內進行研究。英特爾正在幫助客戶更好地處理每天生成的大量數(shù)據(jù)并從中獲得價值，幫助客戶更快的洞察日新月異的市場變化，提高工作效率。

第二代英特爾?至強?可擴展處理器集成人工智能深度學習加速技術：更高吞吐量、更低數(shù)值精度指令可加速深度學習推理，推理速度提高至30倍之多，無需改變硬件或者計算環(huán)境，就能通過擴展來滿足大多數(shù)計算密集型工作負載，幫助企業(yè)用最低的成本、最快速度實現(xiàn)計算基礎設施升級。毫無疑問，借助英特爾在AI技術上的持續(xù)精進，企業(yè)將始終站在技術和業(yè)務發(fā)展的前沿。

作為人工智能應用普及的推動者，英特爾擁有業(yè)內熟知的全棧實力技術生態(tài)系統(tǒng)，助力人工智能的加速落地。智能化浪潮來襲，英特爾也將憑借其在計算基礎設施領域的根深蒂固，以至強平臺為核心支柱，提供多樣化的人工智能產品，幫助企業(yè)無需借助特定硬件，即可與主流數(shù)據(jù)工作流一起無縫地運行 AI 應用，提升業(yè)務效率、加速市場洞察，進而使其在AI應用場景中占的先機，擁抱更多可能。

責任編輯：ct