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「人工智能」智能化未来竟然是这样的！企业人工智能该用什么姿势打开


人工智能正进入一个新阶段 ， 越来越多的企业选择这一给人类经济与社会生活带来颠覆性影响的技术 ， 来开启数字化转型的新篇章 。 利用人工智能深度学习技术 ， 企业可以对数据进行解析、学习 ， 从而为真实世界提供决策和预测 ， 帮助提高工作效率、降低成本 ， 并获得更可靠的结果 。
不可否认的是 ， “数据分析和处理”是整个过程中的关键 。 事实表明 ， 人工智能应用的研究开展至今几十年 ， 一直受制于数据量和计算能力而无法为学术组织、政府和企业的决策提供强有力的帮助 。 一个实时的、高效的 ， 能在几十毫秒之内就完成决策判断的数据计算平台必不可少 。

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企业可基于熟悉的CPU平台
构建和部署出色的AI应用
很多企业在考虑为公司业务部署AI时 ， 都会面临如何将人工智能解决方案与现有的高性能计算机工作负载进行融合的难题 。 对不同的行业来说 ， AI的应用需求是多种多样的 ， 不同的应用也决定了从数据中心到边缘所需的软硬件能力都会有所差别 。
因此 ， 企业在部署AI技术架构和平台时 ， 需要充分考虑芯片处理器、核心算法和软件工具等平台解决方案的选择 ， 使其满足基于既有的 IT 基础设施 ， 统一大数据和人工智能平台 ， 更加高效释放数据价值 ， 从而实现 AI 业务目标 。
作为全球领先的芯片厂商 ， 英特尔提供了通用性高、使用者众、部署广泛的CPU平台 。 基于集成了 AI 加速的英特尔? 至强? 可扩展平台及创新的软硬件技术 ， 企业可充分利用已有的专业知识和熟悉且信任的平台 ， 以及成熟的生态系统 ， 轻松打造性能出色且实用的 AI 应用 ， 还可利用面向未来 AI 所优化的全面产品组合实现快速扩展 ， 让 AI 在产业实践中高效落地 。

「人工智能」智能化未来竟然是这样的！企业人工智能该用什么姿势打开
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英特尔提供强大软件工具
此外 ， 英特尔CPU平台还与各类主流深度学习框架 （包括 TensorFlow、PyTorch、caffe 、MXNet、PaddlePaddle、BigDL 等）合作 ， 针对CPU的AI训练和AI推理功能进行全面优化 ， 至强处理器训练性能因此得到不断提升 ， 客户也可以选择使用适合自身需求的深度学习框架做模型训练 ， 而无需购买或者设置不同的硬件基础设施 。 除此之外 ， 英特尔还提供 OneAPI, OpenVINO, Analytics Zoo 等开源软件及工具 ，方便企业的人工智能开发者和工程师更高效地进行AI项目开发与实施 。
随着软件工具的不断更新及面向主流框架的深度优化 ， CPU 平台不论是支持基于单一 AI 技术的应用 ， 还是在运行融合了多种 AI 技术的应用时 ， 其性能表现都更为突出 。
对于全新硬件架构的每一个数量级的性能提升潜力 ， 软件能带来超过两个数量级的性能提升 。 以第二代英特尔?至强?可扩展处理器上的 VNNI 深度学习加速指令为例 ， 过去卷积神经需要三条指令 ， 而现在只需一条指令即可 ， 通过在底层的软硬件协同优化 ， 可根据不同深度学习框架将推理性能加速 2-3 倍甚至更多 。
至强平台将AI推理提速高达30倍
助力企业高效实践AI
在过去 ， 深度学习模型可能要花上几天甚至几周的时间才能完成一个迭代的融合,这使得企业很难在有限的时间内进行研究 。 英特尔正在帮助客户更好地处理每天生成的大量数据并从中获得价值 ， 帮助客户更快的洞察日新月异的市场变化 ， 提高工作效率 。

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第二代英特尔?至强?可扩展处理器集成人工智能深度学习加速技术：更高吞吐量、更低数值精度指令可加速深度学习推理 ， 推理速度提高至30倍之多 ， 无需改变硬件或者计算环境 ， 就能通过扩展来满足大多数计算密集型工作负载 ， 帮助企业用最低的成本、最快速度实现计算基础设施升级 。 毫无疑问 ， 借助英特尔在AI技术上的持续精进 ， 企业将始终站在技术和业务发展的前沿 。


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