導(dǎo)語：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？
這不，這篇對英特爾有多年觀察的「在前線」的文章，言簡意賅給講清楚了。
于是我們也取得授權(quán)轉(zhuǎn)載同步于此，如果你對英特爾的變化、行業(yè)趨勢也感興趣，也歡迎在閱讀全完后評論交流~
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(wù)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(fù)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(wù)。
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。
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(yīng)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)。可以發(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(wù)模式。根據(jù)IDC預(yù)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(xué)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(xué)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(xué)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(xùn)練速度大幅提升。
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(yīng)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(yīng)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(xué)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(yīng)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(dǎo)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1024x1024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(wù)領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)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(fù)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。
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(yīng)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(xué)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(yīng)用的AI推理和訓(xùn)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(wù)器處理器，它可以同時為CPU的AI訓(xùn)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(xué)習推理來為應(yīng)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(xùn)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(xùn)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(xué)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(yīng)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(zāi)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。
