英特尔在中国疯狂布局人工智能
昨日,英特尔在京召开了“释放 IA 原力拥抱 AI 时代”的人工智能主题论坛。近年来,伴随着技术的突破和计算能力的提升,人工智能在全球范围内掀起了一股新的浪潮;另一方面,互联网、移动互联网和物联网产生的海量数据以及云计算提供的计算服务能力,让现代社会和企业的自动化、智能化需求井喷。
人工智能为行业带来了深刻的变革,但同时也为 IT 产业带来了巨大的挑战和机遇,随着人工智能算法的日益复杂以及所需数据集的不断增加,计算创新成为人工智能发挥价值的强大源泉。
英特尔公司副总裁、数据中心事业部数据中心解决方案部门总经理Jason Waxman
本次大会,英特尔发布了一系列涵盖从前端到数据中心的全新产品、技术及相关投资计划,旨在拓展人工智能(AI)的发展空间并加速其发展速度。
英特尔公司副总裁、数据中心事业部数据中心解决方案部门总经理Jason Waxman在会上表示:“人工智能将变革企业业务运营方式以及人类与世界的交互方式。从海量数据分析中创造业务洞察,人工智能正在扮演着越来越重要的角色,并不断推动着行业的变革和转型。英特尔正继续转型以聚焦已经崛起的良性循环――云和数据中心、物联网、内存和FPGA等加速器,它们紧密联系在一起并通过摩尔定律而进一步增强――从而加速人工智能创新及其在企业和社会中的应用和普及,迎接人类历史上伟大时代的到来。”
英特尔除了发布了构建于业界领先的基于英特尔架构的涵盖至强处理器、至强融核处理器、Nervana平台和FPGA、Omni-Path网络、3DXPoint存储等技术的硬件平台,结合英特尔针对深度学习/机器学习而优化的英特尔数学函数库(Intel® MKL)、英特尔数据分析加速库(Intel®DAAL)等;还包括为多节点架构提供卓越性能的开源软件框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等;以及可推动前后端协同人工智能发展布局的Saffron、TAP、Nervana 系统、Movidius等工具和平台。
这些产品组合将最终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,将人工智能潜能在各个领域中充分释放,如智能工厂、无人驾驶汽车、体育、欺诈检测、生命科学等等。
英特尔人工智能论坛
英特尔 ® Nervana ? ――强健的人工智能平台
英特尔 ® Nervana ? 平台产品组合旨在提高人工智能应用的速度和易用性,是构建高度优化的人工智能解决方案的基础,可帮助更多的数据专家在基于行业标准的技术上解决世界上极度艰巨的挑战。
英特尔将于2017年上半年测试第一款芯片(代号为Lake Crest),并在下半年向主要客户发售。此外,英特尔还在产品路线图中增加了一款新产品(代号为Knights Crest),它将Nervana创新技术与英特尔至强处理器紧密集成。此外,Lake Crest处理器专门针对神经网络进行了优化,可为深度学习提供极高性能,并可通过高速互连网络提供前所未有的计算密度。
英特尔 SaffronTechnology ? ――携手谷歌建立云联盟助力人工智能普及
英特尔SaffronTechnology ? 平台采用了基于内存的推理技术和异构数据透明化分析方法,该技术非常适用于小型设备,可在物联网环境中实现本地智能分析并推动前后端协同人工智能的发展,专为客户提供业务洞察而打造的领先解决方案。
为简化人工智能的部署,英特尔推出了通用智能API,可支持从边缘到云平台的英特尔分布式处理器产品组合,以及英特尔 ® 实感 ? 摄像头和Movidius视觉处理单元(VPU)。
此外,英特尔和谷歌正式宣布双方建立战略联盟,旨在帮助企业IT部门根据业务需求构建开放、灵活、安全的多种云基础设施。双方合作包括专注于Kubernetes(容器)、机器学习、安全和物联网的技术集成。
为进一步推动人工智能研究和战略实施,英特尔宣布成立Nervana 人工智能委员会,并与全球领先教育机构Coursera合作,为学术社区提供一系列人工智能在线课程,推动技术探索和创新。英特尔还将与Mobile ODT联合主办Kaggle竞赛活动(预计于2017年1月份开展),学术社区可借此机会运用其人工智能技能解决实际的社会经济问题,如在发展中国家利用人工智能拍摄软组织影像照片鉴别早期宫颈癌。
在中国,英特尔还将携手本土合作伙伴,围绕机器学习、语音识别、计算机视觉、精准医疗等应用在科研、互联网、电商、生命科学等不同领域,共同推动人工智能多元化应用开发,加速产业创新。
英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭
英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示,“人类正在进入智能互联时代,而中国正在引领数据洪流。作为发掘数据巨大价值的创新方法,人工智能技术和应用取得了长足的发展和进步。”通过持续不断推出创新的覆盖前端和数据中心的产品以及支持项目,英特尔将拥有足够的技术实力和生态系统支持来推动人工智能的创新和普及。
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