定位AI工具,瞄准边缘计算,英特尔人工智能大会强调了这些事|亚博直播

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亚博直播官网_2018年11月14日,英特尔人工智能大会在北京召开。 2018年底参加了以人工智能为主题的活动,不能太兴奋,但这两年我们看了太多人工智能公司的信息,看到了这个产业的发展。

但是不得不说,英特尔人工智能大会还是吓了我们一跳。 通过这次活动,英特尔可以准确地了解自己在人工智能浪潮中的定位和国内未来人工智能产业的趋势。 2018年英特尔在人工智能领域取得了什么成果? 英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭、英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao等解释了英特尔过去一年在人工智能领域取得的成就。

(英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭)杨旭回答说,要构建人工智能的价值,必须从持续推进技术创新这三个方面推进。 与生态系统和技术社区积极开展对外开放合作。

解决问题的根本挑战,展开应用于落地。 过去一年来,英特尔公司与国内大部分人工智能领先企业建立了合作关系。 此外,百度、蚂蚁、腾讯、华为等公司也是英特尔的合作伙伴。 Alibaba云(AlibabaCloud )和腾云人工智能项目的负责人也介绍了其他英特尔合作推出的面向行业的解决方案。

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杨旭解释说,在刚结束的天猫“双11”购物区,很多英特尔AI技术在背后反对。 不仅如此,英特尔还与腾讯合作,帮助提高微信的语音识别效率。 英特尔还与百度Apollo、美、汇医慧影等开展了落地合作,参加了AI辅助乳腺癌就诊、AI救济野生东北虎、AI长城维护等应用项目。

他回答说英特尔关注的重点是融合人工智能技术和实体经济,推进实体经济的进一步创造和发展。 所有的工作才刚刚开始,例子就不多了。 大会期间,英特尔发布了“AI未来先锋计划”,在尖端研究、师资建设、人才培养、产业访问等方面进行了多方合作,积极探索了产学研合作推动人工智能发展的新模式、新途径。

工具:英特尔是人工智能时代的核心定位英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部社长Naveen Rao解释说,在人工智能领域,英特尔专注于三个领域:工具、硬件和社区。 Naveen Rao在之后的媒体交流会上也特别强调,包括英特尔、英伟达、谷歌在内的公司为AI开发者服务有序,大家共同构成了共同体。 (Intel公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总裁Naveen Rao )但是,即使使用演说,也可以发现Intel的定位并不更像工具。

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正如Naveen Rao所说,英特尔利用最好的工具,从理论南北的实践中引导AI,以便美好的未来——融合固件,解决问题AI的简单挑战。 随后,英特尔人工智能产品事业部全球数据科学负责人刘莱茵菌介绍了英特尔目前向开发者公开的工具软件。 MKL-DNN是Intel的开源性能库,它获得了对当前深度自控软件框架高度优化的内核,从而使开发人员能够充分发挥仅次于具备Intel硬件的性能的内容。 跨所有英特尔硬件的集成中间层编译器,开发人员的灵活性和兼容性较低,开发可玩性减少,开发效率提高。

BigDL是英特尔开发的分布式深度教程库,运行在现有的Spark群集上,可以减缓对大数据集的理解,同时反对Scala和Python。 OpenVINO是一个旨在在边缘部署深度神经网络的软件工具包,可以缓慢优化和传输训练有素的视觉模型,并将其部署在英特尔硬件和加速器上。

应用于深度教程框架时,重要的性能根本没有提高,需要大幅度调整当前的部署方法。 在活动中,英特尔推出英特尔神经计算栏第二代(英特尔NCS 2), 利用该计算条,网络边缘更智能的AI算法和计算机视觉原型英特尔NCS 2基于英特尔Movidius Myriad X可视处理器单元(VPU ),Intel OPEN 与上一代神经计算棒相比性能优良,需要以昂贵的成本延迟深入神经网络推理小说的应用。

根据射击边缘计算,英特尔建议AI产业落地大会,Intel公司物联网事业部副总裁Jonathan Ballon发表了主题演说。 Jonathan Ballon特别强调了英特尔在边缘计算方面的布局。 他回应说,边缘上的AI是仅次于视觉——机器视觉、视频监视器、医疗图像等的机会。

数据显示,到2025年人工智能软件的收益一半来自视觉。 视觉应用的激增,大量分解了必须展开摘要和分析的数据。 面对数据的急剧增长,英特尔推出了OpenVINO工具包,专注于在边缘之外构建高性能和可扩展性,加快深度自学,将视觉数据切换到业务洞察。

Jonathan Ballon通过OpenVINO回答Intel的硬件在人工智能方面很优秀。 几周前英特尔还推出了视觉加速器的设计。

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新的加速解决方案分为两种格式:使用英特尔Movidius VPU阵列和基于高性能英特尔Arria 10 FPGA。 这两个方案都将协助开发者更经济、更高效地利用物联网设备的视频分析和智能功能,以获得基于英特尔系列产品的更好的神经网络性能。 杨旭拒绝采访时,也不能忽视英伟达的计算产品迄今为止在人工智能科学研究领域做出的贡献,但表明英特尔的产品目前在产业应用方面表现出色。 由硬件制造商(包括固件)开发的AI加速器芯片只是超越英特尔的产品和秩序而发挥作用。

目前,行业内关于边缘计算和云智能两种方案的争论没有暂停,或者两者在未来人工智能落地产业过程中是有用的,但英特尔专注于发展边缘计算的态度已经很明显了。 杨旭在演讲中阐述了一系列数据,2018年46%的企业CIO (首席信息官)制定了AI应用程序的继续执行计划,其中只有4%获得了继续执行。 国内人工智能行业2017年的市场规模为9亿美元,但预计到2022年将超过90亿美元,填充增长率将达到58%。

事实上,这些数字是人工智能产业对未来发展空间的认识。 英特尔自1968年正式成立以来,至今已经有50年的历史,无论对英特尔还是对更好的传统科技企业来说,人工智能都是全新的马拉松,刚刚赶上。

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