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    英特爾加速擁抱萬(wàn)物智能時(shí)代

    2021-03-02 01:20:53張貝貝
    軟件和集成電路 2021年1期
    關(guān)鍵詞:模型

    張貝貝

    萬(wàn)物智能讓我們進(jìn)入了以數(shù)據(jù)為中心的時(shí)代,我們的數(shù)據(jù)也在不斷地發(fā)展。我們發(fā)現(xiàn),在數(shù)據(jù)處理方式和計(jì)算架構(gòu)的延伸方面蘊(yùn)藏著很大的機(jī)遇。

    從萬(wàn)物數(shù)字、萬(wàn)物互聯(lián)、萬(wàn)物移動(dòng)再到萬(wàn)物云化,計(jì)算需求也在不斷變化。當(dāng)前,隨著萬(wàn)物智能時(shí)代的來(lái)臨,數(shù)據(jù)量猛增,越來(lái)越多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要處理數(shù)據(jù)密集、復(fù)雜的工作負(fù)載。未來(lái),異構(gòu)計(jì)算將成為常態(tài)。

    oneAPI 助力靈活、高效能開(kāi)發(fā)

    面向不斷擴(kuò)展的多元化計(jì)算需求,英特爾提出了全新的產(chǎn)品和技術(shù)戰(zhàn)略—扎根于六大技術(shù)支柱:制程和封裝、架構(gòu)、內(nèi)存和存儲(chǔ)、互連、安全、軟件。

    針對(duì)軟件這一技術(shù)支柱,英特爾認(rèn)為,對(duì)于全新硬件架構(gòu)的每一個(gè)數(shù)量級(jí)的性能提升潛力,軟件能帶來(lái)兩個(gè)數(shù)量級(jí)的性能提升。對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō),擁有一套跨平臺(tái)的通用軟件工具,對(duì)獲得性能的指數(shù)級(jí)擴(kuò)展至關(guān)重要。

    近日,在英特爾媒體溝通會(huì)上,英特爾架構(gòu)、圖形和軟件集團(tuán)副總裁兼中國(guó)區(qū)總經(jīng)理謝曉清強(qiáng)調(diào)了“oneAPI”戰(zhàn)略的三點(diǎn)價(jià)值:一是提供給用戶(hù)一個(gè)非常友好的編程環(huán)境,使得開(kāi)發(fā)者可以自由選擇它的硬件平臺(tái),不必要綁定在某一個(gè)硬件平臺(tái)上。二是oneAPI提供的編譯器、系統(tǒng)均高度優(yōu)化,可以實(shí)現(xiàn)極大的硬件潛能,并為異構(gòu)計(jì)算硬件加速提供支持。三是開(kāi)發(fā)模式快速高效,可以將源碼的維護(hù)成本降到盡可能低的水平。

    軟件先行 將“軟硬兼施”進(jìn)行到底

    萬(wàn)物智能讓我們進(jìn)入了以數(shù)據(jù)為中心的時(shí)代,我們的數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的文本、圖形數(shù)據(jù),發(fā)展到音視頻、社交等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),再到未來(lái)可能會(huì)有的物聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等。我們發(fā)現(xiàn),在數(shù)據(jù)處理方式和計(jì)算架構(gòu)的延伸方面蘊(yùn)藏著很大的機(jī)遇。此時(shí),軟件能力被視為一項(xiàng)戰(zhàn)略資產(chǎn)將發(fā)揮更大作用,并將激發(fā)硬件的釋放能力。

    媒體溝通會(huì)上謝曉清還針對(duì)英特爾當(dāng)前的軟件戰(zhàn)略布局,分享了三大戰(zhàn)略。

    一是軟件優(yōu)先。英特爾在過(guò)去幾十年間,已經(jīng)圍繞CPU產(chǎn)品形成了軟件生態(tài),在編程語(yǔ)言、系統(tǒng)庫(kù)、工具鏈方面形成了強(qiáng)有力生態(tài)支持,也為英特爾Xe產(chǎn)品線(xiàn)提供了良好的起點(diǎn)。未來(lái)英特爾Xe產(chǎn)品線(xiàn)將遵循軟件優(yōu)先的原則,基于現(xiàn)有生態(tài)進(jìn)行創(chuàng)新。

    二是易于擴(kuò)展。GPU市場(chǎng)存在很多細(xì)分市場(chǎng)。面向不同細(xì)分市場(chǎng)的GPU產(chǎn)品在性能、功耗、價(jià)格等方面存在差異。為滿(mǎn)足不同領(lǐng)域GPU開(kāi)發(fā)者需求,提升軟件可擴(kuò)展性必不可少。對(duì)此,英特爾將注重集成顯卡生態(tài)的發(fā)展,同時(shí)推出統(tǒng)一、簡(jiǎn)化的編程模型oneAPI,以進(jìn)一步簡(jiǎn)化跨架構(gòu)的開(kāi)發(fā)過(guò)程。

    三是重點(diǎn)發(fā)展全新計(jì)算負(fù)載和用戶(hù)場(chǎng)景。英特爾希望解決現(xiàn)有解決方案、產(chǎn)品方案尚不能很好解決的問(wèn)題,因此英特爾將重點(diǎn)發(fā)展全新計(jì)算負(fù)載和用戶(hù)場(chǎng)景。

    AI走出實(shí)驗(yàn)室 賦能千行百業(yè)

    如今,AI從實(shí)驗(yàn)室進(jìn)入到現(xiàn)實(shí)生活中,并在千行百業(yè)中落地開(kāi)花。對(duì)此,英特爾大數(shù)據(jù)技術(shù)全球CTO、大數(shù)據(jù)分析和人工智能創(chuàng)新院院長(zhǎng)戴金權(quán)表示認(rèn)同,他談到,無(wú)論是賣(mài)漢堡、做通信網(wǎng)絡(luò)還是風(fēng)力能源發(fā)電,都需要通過(guò)AI提升生產(chǎn)效率,提高利潤(rùn)和準(zhǔn)確率等。

    與此同時(shí),對(duì)那些具體落地AI能力的開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō),最大的一個(gè)挑戰(zhàn)就是如何將AI算法應(yīng)用到大規(guī)模、多變而復(fù)雜的數(shù)據(jù)當(dāng)中。

    據(jù)介紹,Analytics Zoo作為英特爾開(kāi)源的一個(gè)端到端的大數(shù)據(jù)+AI的軟件平臺(tái),其底層可以提供數(shù)據(jù)流水線(xiàn)的能力,能夠幫助用戶(hù)直接無(wú)縫的將AI模型運(yùn)行在其分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)上。

    在這個(gè)流水線(xiàn)層之上,該平臺(tái)還提供機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流,能夠?qū)⒑芏嗳斯さ淖鳂I(yè)、任務(wù)自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。在最上層,用戶(hù)可以在A(yíng)nalytics Zoo上構(gòu)建出非常多的不同應(yīng)用場(chǎng)景。平臺(tái)提供很多模型,幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師等快速把AI的能力落地到具體應(yīng)用中。

    在新能源領(lǐng)域,金風(fēng)慧能作為一家?guī)椭履茉窗l(fā)電企業(yè)優(yōu)化資產(chǎn)性能、提高運(yùn)營(yíng)效率、提升發(fā)電收益的企業(yè),與英特爾展開(kāi)了深入合作。

    金風(fēng)慧能以英特爾統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析和AI平臺(tái)Analytics Zoo為紐帶,利用深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,結(jié)合風(fēng)機(jī)級(jí)氣象預(yù)報(bào)、風(fēng)軌跡模擬等氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),以多模型組合的方式來(lái)構(gòu)建用于功率預(yù)測(cè)的全新智能方案。

    據(jù)介紹,金風(fēng)慧能與英特爾在全國(guó)多個(gè)光伏測(cè)試場(chǎng)進(jìn)行驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn),利用新方案后,功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率超越了原有方案的59%,達(dá)到了79%。

    此外,戴金權(quán)還分享了Analytics Zoo應(yīng)用于快餐品牌漢堡王的食品推薦系統(tǒng)的案例。最初漢堡王建立了兩個(gè)模型,一個(gè)模型應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理,另一個(gè)模型應(yīng)用于深度學(xué)習(xí),在日常的運(yùn)維中需要通過(guò)文件把數(shù)據(jù)從一個(gè)模型拷貝到另一個(gè)模型,效率相對(duì)較低,拷貝文件就占據(jù)了所有訓(xùn)練20%以上的時(shí)間。

    最終,漢堡王選擇和英特爾展開(kāi)合作,將端到端的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練業(yè)務(wù)遷移到基于A(yíng)nalytics Zoo的統(tǒng)一的平臺(tái)上,利用Spark、Mxnet、Ray等,將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、訓(xùn)練等,以提升效率。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,相比其他推薦模型,該食品推薦系統(tǒng)將下單頁(yè)面上的推薦轉(zhuǎn)化率提高了264%,附加銷(xiāo)售額提高了137%。

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