英特尔发力人工智能 推AI全栈解决方案

人工智能的应用场景十分复杂，需要不同特性硬件平台以及软硬件协同优化，才能有效提升数据洞察的速度和准确性。英特尔公司人工智能产品事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed表示：“充分利用自身技术和产品创新的整合优势，英特尔提供了独一无二的人工智能全栈解决方案。”

这其中包括：

·领先而完整的硬件平台，涵盖至强处理器、至强融核处理器、英特尔?Nervana?神经网络处理器和FPGA、网络以及存储技术等；

·针对深度学习/机器学习而优化的基于英特尔架构的数学函数库（Intel? MKL以及数据分析加速库（Intel? DAAL）等；

·支持和优化开源深度学习框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；

·构建以英特尔?Movidius和Saffron为代表的平台以推动前后端协同人工智能发展。

英特尔人工智能全栈解决方案要做的就是帮助广泛的行业和企业更方便地获取、开发和部署人工智能应用，并将人工智能潜力在金融、医疗、自动驾驶、安防、工业等各个领域充分释放出来。

前段时间，关于英特尔跟英伟达“AI底层芯片之争”被各大媒体争相报道。英伟达认为，GPU（图形处理器）在人工智能深度学习领域会遥遥领先；英特尔则认为，CPU（中央处理器）将可以替代GPU加速运算的作用。公说公有理，婆说婆有理。而在英特尔收购Nervana公司以后，这种格局有发生了微妙的变化。

不久前英特尔正式宣布业内第一个面向神经网络处理的芯片英特尔?Nervana?神经网络处理器(Neural Network Processor，NNP)，和拥有13万个神经元和1.3亿个突触连接的自主学习神经元测试芯片Loihi，可模仿大脑根据环境的反馈来“自主”学习。

这款Loihi包含了英特尔在芯片行业的诸多领先特性，它集成了128核+3个低功耗x86核、支持可编程的学习规则、可扩展的神经拟态网络，统括基于FPGA仿真的原型算法验证，芯片整体功耗很低，未来可以应用在NLP、自动驾驶、智能城市交通信号灯等领域的限制场景下人工智能应用。不过这款Loihi暂时不会上市销售，目前停留在实验室研究使用阶段。

据Fiaz Mohamed先生介绍，NNP的使用范围相当广泛，以北京市的影像监控为例，全市各个地方部署的成千上万的高清的摄像头来做城市安防影像监控，除了监控之外，还要有一种能力，就是后台够预判或者预见到可能会出现的某种危险。这里涉及到两方面的工作，首先是对系统本身的培训，另外就是推理，在很短的时间内海量的实时数据要进到系统当中，你要在很短的时间内（可能几秒钟）来鉴别，并且在此基础上预判出可能要发生的某种威胁。这种推理能力是很难靠传统的计算架构来加以实现的，而这恰恰是NNP能够大显神通的地方。

人工智能是中国引领全球的巨大机遇，数据洪流是推动人工智能应用加速普及的推动力。中国是世界第一数据大国，也必将是人工智能创新的全球领先者。在探索发展人工智能的战略进程中，中国正在将人工智能产业建设成为一个与全球市场融合的开放系统。英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示：我非常兴奋地看到十九大报告明确提出要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。这一直是英特尔的工作重点。作为科技公司，英特尔在发展人工智能方面大力投入，从核心产品到前沿技术，从产学研协作到应用落地，一路推动全栈式人工智能技术方案的发展，大力支持中国创新和实体经济升级。

从近几年英特尔对于人工智能领域的投资和收购不难看出，在人工智能时代，英特尔要做到全局部署而非基础硬件的提供商。无论是Altera、Nervana、Movidius、Mobileye，还是近期花了6000万美元投资了包括地平线在内的15家创业公司，英格尔的终极目标就是要打造一个横跨医疗、交通、互联网、科研、制造、通信等领域的生态圈，通过融合其他的生态系统，最终实现在人工智能领域的全面变革。