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應對AI開發(fā)三大挑戰(zhàn),英特爾揭秘軟硬件大招

來源:智東西 | 2022-11-25 10:39

  11月24日報道,2022英特爾AI(人工智能)開發(fā)者大會開幕。

  在AI技術加速普及落地的關鍵階段,萬物智能、企業(yè)數(shù)字化轉型等背景下,都為AI開發(fā)者提出了挑戰(zhàn)。

  從技術本身來看,李映認為,有五大超級力量在推動科技的進步,分別是無所不在的計算、豐富的可編程網(wǎng)絡、跨越云邊的基礎架構、遍布全網(wǎng)的人工智能、新興的傳感和感知技術。

  在這背后,AI開發(fā)者的重要地位凸顯,但面臨如此多的發(fā)展機遇,李映談道,沒有任何一家企業(yè)或一個開發(fā)者,能夠獨立面對一個超級力量,并實現(xiàn)科技的進步和發(fā)展。因此,一個開放的生態(tài)、一個軟硬件共同組合的生態(tài)才能推動科技的進步。

  那么,英特爾如何看待這一發(fā)展趨勢?又是如何構建AI開發(fā)生態(tài)的?并且如何讓AI與行業(yè)應用實現(xiàn)有效結合?

  一、開發(fā)生態(tài)發(fā)展模式,將是軟件定義、芯片增強

  英特爾副總裁兼軟件生態(tài)部總經(jīng)理李映談道,英特爾的創(chuàng)新愿景是,通過創(chuàng)建和促進基礎性的開放項目和標準,利用該公司的產(chǎn)品組合,依托于軟件優(yōu)先、開放優(yōu)先、開源優(yōu)先的理念來和開發(fā)者社區(qū)、生態(tài)應用有更多探討。

  談及未來發(fā)展,李映說:“未來,我們認為整個生態(tài)發(fā)展一定是軟件定義芯片增強的,軟硬件共同創(chuàng)新發(fā)展的合作模式。”軟件的重要性越來越大。

  首先是摩爾定律的持續(xù)發(fā)展,他補充說:“我們承諾在未來4年內(nèi)會有5個節(jié)點的超速發(fā)展,保證摩爾定律繼續(xù)成為科技發(fā)展和IT發(fā)展的基石。”

  同時,硬件也會變得更加開放,RISC-V等開源架構的出現(xiàn),為開發(fā)者和芯片開發(fā)商提供了更多選擇。

  整個開發(fā)生態(tài)將會是軟件定義、硬件芯片增強的交互發(fā)展,而軟硬組合也會成為重要的發(fā)展發(fā)現(xiàn)。

  李映談道,其實這一方向在AI方面得到了充分體現(xiàn)。新的算法、架構層出不窮,AI應用給每個人的生活和社會帶來了新的變化,但對于開發(fā)者而言,數(shù)據(jù)、AI方面都會面臨非常復雜的挑戰(zhàn)。

  首先是數(shù)據(jù)方面,開發(fā)者需要保證整個開發(fā)過程中能對大量數(shù)據(jù)進行處理,對數(shù)據(jù)進行標準化清洗,并應用到后面的模型中。

  第二個挑戰(zhàn)是建模,如何選擇更好的模型才能保證開發(fā)者的AI訓練過程達到開發(fā)者預期的效果。這說的就是高效利用的問題。英特爾在模型構建中會提供主流的架構TensorFlow等,也會具備API接口,保證開發(fā)者的模型在各種硬件平臺中能夠進行無縫遷移和使用。

  第三個挑戰(zhàn)是如何保證你的模型能夠部署在實際使用環(huán)境和應用環(huán)境中,英特爾提供的技術能夠保證AI開發(fā)者高效部署到邊緣或者云端環(huán)境中。

  其他的技術也會保證模型的可用性,并自動找到最佳部署模式。

  因此,依托于英特爾開放、開源的開發(fā)生態(tài),AI開發(fā)者的開發(fā)應用效果和效率都能得到顯著提升。

    二、云邊端協(xié)同是大趨勢,邊緣訓練是AI發(fā)展第二階段

  在萬物智能的新時代,數(shù)據(jù)的增長速度已經(jīng)超出人們的想象。英特爾公司高級首席工程師、視頻事業(yè)部全球首席技術官、物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)首席技術官張宇談道,數(shù)據(jù)量增加的同時,也推動了計算模式的更新。在互聯(lián)網(wǎng)時代,云計算技術可以實現(xiàn)隨時隨地按需邊界共享各種計算設施等,并提高資源利用率。

  因此,在數(shù)字化轉型需求爆發(fā)的當下,我們可以看到有三大趨勢,分別是云邊端的協(xié)同、基于軟件定義的數(shù)字基礎設施以及無處不在的智能。

  首先在云邊端協(xié)同方面,行業(yè)數(shù)字化轉型推動了邊緣智能的發(fā)展。根據(jù)國際數(shù)據(jù)調(diào)研機構IDC預測,目前全球智能邊緣芯片市場規(guī)模已經(jīng)達到350億美元。

  但邊緣計算的發(fā)展并不意味著云計算的消亡,邊緣設備只能處理局部所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),無法形成全局認知,因此需要借助云計算平臺來實現(xiàn)信息融合。

  因此,張宇說:“我們認為,今后的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)一定是一個云邊端協(xié)同的系統(tǒng)。”

  談及物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中,設備豐富多樣的特點,張宇告訴智東西,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)有很多個人開發(fā)者,他們的需求十分碎片化,但同時他們只希望將精力放在圍繞著切實行業(yè)實際痛點的應用開發(fā)上。英特爾為他們提供了水平化、通用化的軟硬件開發(fā)工具,幫助個人開發(fā)者團隊快速落地。

  其次,人工智能無處不在方面,他稱,本次人工智能浪潮的起點就是,2012年的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡AlexNet。在這之后,以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的深度學習技術被廣泛運用到交通、支付等領域。其中,利用深度學習來進行圖像處理,就是當下最為廣泛的人工智能應用。因此,人工智能技術的普及也已經(jīng)是當下一個非常明顯的趨勢。

  最后是軟件定義,也就是利用軟件來靈活部署和配置系統(tǒng)的功能。其中,新冠疫情帶來的混合辦公模式,就是一種新的模式。這一模式對分布式接入、網(wǎng)絡安全等提出了新需求,而這些新的需求對數(shù)字基礎設施的靈活性、可配置性提出更高要求,張宇說:“基于此,只有通過軟件定義才能時間最佳辦法。”

  通過軟件定義的方式,邊緣服務提供商可以靈活調(diào)整邊緣設備所運行的負載,進而構建“邊緣即服務”的新模式。

  他補充道,在這三大趨勢下,又呈現(xiàn)出四大新的機會點,分別是東數(shù)西算、智能邊緣、5G和綠色計算,都在推動人工智能的應用和普及。

  目前,邊緣人工智能的應用更多集中在人工智能的推理階段,人工智能模型的訓練還是依賴于數(shù)據(jù)中心的訓練服務器來完成。但現(xiàn)有的一些工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域對模型的快速更新有需求,因此,張宇說:“我們認為邊緣訓練將是邊緣人工智能發(fā)展的第二個階段。”

  邊緣訓練目前的挑戰(zhàn)則在于,需要更自動化的標注工具、邊緣端可供訓練的樣本數(shù)量有限等等。

  “未來,解決了邊緣訓練,也并不意味著人工智能發(fā)展到了最高階段。”張宇補充道。下一個階段就是人工智能技術能自主定義網(wǎng)絡模型架構、自主選擇相應數(shù)據(jù)來進行訓練。

  因此,為了達到這一目標,英特爾不斷通過軟硬件技術創(chuàng)新迭代,和合作伙伴共同推動行業(yè)發(fā)展。

  三、從AI到軟硬件,為開發(fā)者提供全流程工具

  英特爾發(fā)布了最新的OpenVINO 2022.2版本,支持英特爾數(shù)據(jù)中心GPU以及英特爾最新獨立顯卡第四代至強可擴展處理器,能自動整合多個加速器推理性能。這一模型已經(jīng)應用在工業(yè)、醫(yī)療、制造、公共安全等領域。

  為了讓開發(fā)者在開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡與邊緣產(chǎn)品時更加便利,英特爾推出Geti平臺讓企業(yè)團隊的開發(fā)者、使用者、部署者和平常的工作人員,都能快速構建、使用、調(diào)優(yōu)一個計算機視覺AI模型。在提高模型準確度的同時簡化流程,工作人員可以通過一鍵導入和導出,讓這些經(jīng)過調(diào)優(yōu)的模型自動部署到整個AI使用環(huán)境中。這一平臺預計在今年第四季度上市。

  為了進一步簡化開發(fā)者的開發(fā)流程,英特爾推出一款一鍵式、無代碼解決方案英特爾Neural Coder。這一解決方案無需在深度學習腳本中進行基于CUDA的硬編碼,不僅可以優(yōu)化這些腳本的性能,還能針對這些優(yōu)化進行基準測試,進而提供合適的部署方案。

  第四代英特爾至強可擴展處理器中集成vRAN加速,減少vRAN部署所需組件數(shù)量,能夠降低20%的計算功耗。

  此外還有英特爾首個ASIC IPU英特爾IPU E2100,英特爾第二個FPGA IPU英特爾IPU F2000X-PL,可以幫助百度、京東、中國移動、中國電信等去構建起數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡。

  同時,英特爾聯(lián)合極視角推出極光AI算法一體機,計算模塊可無縫集成到現(xiàn)有的攝像頭和視頻方案中,盒子的硬件平臺提供多種形態(tài)和豐富的接口,支持各類性能需求和部署要求。

  AI一體機可以向前承接深度攝像頭、IP攝像頭等業(yè)務數(shù)據(jù),并通過OpenVINO與英特爾深度學習加速技術,就可以幫助開發(fā)者在低功耗場景下滿足視頻AI分析,并結合后端展示AI服務和邊緣服務器云平臺。

  這一AI一體機目前有三種規(guī)格,其中i3支持四路視頻分析,刊例價為4500元,i5支持八路視頻分析,刊例價為6750元,i7支持12路視頻分析,刊例價為9000元。

  極光角極光產(chǎn)品負責人黃湘說:“極光盒子可以理解為軟硬一體的算法分析引擎。”例如,過往的應用中,圖片分析主要針對圖片進行單一算法分析,而激光盒子具備的圖片融合檢索,就可以把圖片送到不同算法處進行分析,并將結果融合到一個報警時間中。

  這樣做的好處是,既能節(jié)約存儲空間,還可以讓管理者僅通過一條報警信息監(jiān)控全局。

  結語:AI開發(fā)生態(tài)加速萬物互聯(lián)時代到來

  AI技術的發(fā)展與普及,正在改變我們生活的方方面面。如此龐雜的生態(tài)體系下,僅靠一家公司是無法快速時間技術突破并讓其真正應用到產(chǎn)業(yè)中的,因此,AI開發(fā)生態(tài)的構建需要軟硬一體的協(xié)同發(fā)展。

  英特爾等企業(yè)與AI開發(fā)者一直在探索如何構建AI開發(fā)生態(tài),讓這一生態(tài)在推動相關技術進步的同時,加速萬物互聯(lián)時代的到來。

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