英特尔AIDC秀肌肉：展示AI软硬件＋生态全景图
智东西7月11日消息，英特尔人工智能大会（AIDC）深圳站在深圳举行，现场分享了英特尔的AI战略，并详解英特尔的硬件+软件+生态活动组合。
活动期间还穿插着硬核的动手实操环节，让开发者现场直接体验英特尔神经计算棒2，只需通过USB插口插到笔记本电脑，就能直观感受到计算棒所带来的本地深度学习处理加速。
一、英特尔的“软硬件+生态”AI组合
英特尔的AI战略围绕“硬件+软件+生态合作”展开。
硬件方面，交付最佳AI平台，包括扩展CPU、最完整的产品组合和集成度最好的平台，从终端、边缘到云端都通过统一架构串联。
软件方面，塑造开源软件堆栈，在行业竞争中取胜，包括优化客户软件（比如优化TensorFlow等深度学习框架）、构建统一的API和向开发人员宣传。
生态方面，培育生态系统并推动其发展，包括培养新兴用例、吸引和培养顶尖人才，并引领AI发展前沿。
二、英特尔的AI硬件组合
英特尔提供覆盖云、边、端的丰富AI硬件选择。
在云端，英特尔至强可扩展CPU为主流的深度学习推理硬件选择，在部署便利性、精度和成本都适用于AI实践。
比如今年4月英特尔新发布的第二代至强可扩展处理器（Cascade），对INT8卷积进一步提升，最新Cascade至强CPU相比上一代CPU理论性能提升3倍。
对于特殊的应用场景，英特尔提供面向自动驾驶的Mobileye、面向低功耗视频图像分析的Movidius VPU、面向延时性要求高的FPGA系列产品。
对于计算要求高的场景，英特尔将在今年下半年提供2款Nervana神经网络处理（NNP），分别用于高效的深度学习训练和推理。
另外，英特尔还提供神经计算棒2，它采用USB记忆棒的外形，能在设备上实现本地实时推理，无需连接云端，相比Myriad 2视觉处理单元将性能提升高达8倍。
Facebook汇总了针对不同应用场景使用的不同硬件资源，他们的翻译、照片文本生成、垃圾邮件标记、语音等服务的AI推理都是基于CPU实现的。
三、英特尔的AI软件组合
AI软件是英特尔近些年重点优化之处，从机器学习到深度学习，英特尔为开发者提供任意AI实现方式。
最下层是贴近硬件和指令集的内核部分，英特尔通过针对机器学习优化的Distribution Python、高性能机器学习和数据分析库DAAL、数学核心函数库MKL-DNN将底层硬件的性能更大程度的发挥出来。
英特尔MKL-DNN是面向深度学习神经网络的开源数学核心函数库，提供所有英特尔硬件中的常见DNN API和快速的发布周期，与DL社区迭代，通过高度矢量化和线程化，实现更高性能。
库这一层主要面向数据科学家，英特尔对CNTK、PaddlePaddle等主流框架优化，通过扩展、矢量化、利用所有内核、高效内存和缓存使用，通过下面的内核层将底层算力资源发挥出来。
另外，英特尔还自己打造了面向Apach Spark的高性能深度学习框架BigDL，和TensorFlow平级，主要针对大数据处理。
面向应用程序开发人员，英特尔提供面向Analytics Zoo、OpenVINO深度学习部署推理等工具套件。
Analytics Zoo同样面向Apache Spark，不过它比BigDL更高一层级，是一套统一分析+AI平台，可提供端到端的解决方案。
OpenVINO工具包是针对深度学习应用推理场景开发的开源工具，考虑到部署模型时框架来源不同、硬件平台多样的特点，提供模型优化器、推理引擎等统一软件工具，可无缝衔接上层软件和底层硬件。
四、英特尔的AI社区资源
英特尔AI学院提供大量材料、培训教程以及实验室案例，学生们可以在AI社区在线分享工业和学术案例，AI学院的学生们至少可获得4周免费使用AI DevCloud云开发环境的时间。
AI DevCloud中内置了英特尔优化的Caffe、TensorFlow框架，Caffe框架不仅比原先性能更高，还能做分布式优化推理，因此学生们不需要额外安装这些工具。
DevCloud提供主要提供2种使用方式。第一种方式通过网页版方式提交代码运行，这种方式的局限性是每个程序运行不超过4个小时。另一种方式是通过服务器的方式， 最长能运行24小时，同时性能更强劲。
结语：英特尔的全局AI生态
在英特尔AIDC开发者大会中，我们看到英特尔如何通过人工智能创建者项目，为企业和开发者提供软硬件技术支持，从而打造全面稳定的AI生态。
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