本文摘要：和优化开源深度自学框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；建构以英特尔Movidius和Saffron为代表的平台以推展前后末端协同人工智能发展。

和优化开源深度自学框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；建构以英特尔Movidius和Saffron为代表的平台以推展前后末端协同人工智能发展。在会议上，Naveen Rao辩论的最重要改版之一是“英特尔至强劲可拓展处理器”的优化。与前几代比起，新一代的处理器在训练和推理小说方面都有显著的性能提高，这对于许多期望利用现有基础架构的公司来说是有益的。随后，Naveen Rao讲解了全新一代NNP系列芯片。

作为曾多次不能动摇的芯片巨人，英特尔在AI时代却面对诸多挑战。随着像Nvidia和ARM这样的公司夺得了图像处理单元（GPU）的声誉，且谷歌也早已设计出有针对AI的专用芯片，英特尔的标准化CPU芯片似乎领先了。2016年，英特尔收购专心于深度自学专用芯片的加州创企Nervana Systems，Nervana首席执行官兼任牵头创始人Rao重新加入英特尔，短短几个月后，Rao就以火箭般的速度晋升为英特尔人工智能事业部总负责人。可以显现出，英特尔重金投放AI芯片，且将其作为发展人工智能的核心.2017年10月，英特尔曾讲解了专门机器学习设计的神经网络处理器（NNP）系列芯片，被命名为Lake Crest。

Lake Crest可以加快多种神经网络算法框架，比如谷歌的TensorFlow 、Nervana的Neon、Facebook的Caffe等。英特尔称之为Lake Crest需要比比GPU更慢、功耗更加较低、性能更佳。但当时，英特尔只将NNP芯片供应给一小部分英特尔合作伙伴，计划在2017年年底前开始销售。

在本次的英特尔AI开发者大会上，Naveen Rao讲解了新一代的NNP芯片——Nervana NNP-L1000(Spring Crest)，是Lake Crest公布七个月后的全面改版，性能比上一代产品提高了3-4倍。Rao讲解到，Spring Crest不会有多项改版，其也将是英特尔第一款商业NNP芯片，将好比是获取给小部分合作伙伴，将在2019年发货。

Naveen Rao谈及，在英特尔Nervana NNP-L1000中，我们还将反对bfloat16，这是一种业界普遍用作神经网络的数字格式。随着时间的流逝，英特尔将在我们的AI产品线上拓展bfloat16反对，还包括英特尔至强劲处理器和英特尔FPGA。而谷歌在AI芯片上的速度或许早已领先于英特尔。2017年谷歌I/O大会上，谷歌就宣告月发售第二代TPU处理器，第二代TPU处理器加剧了人工智能在自学和推理小说的能力，据谷歌的内部测试，第二代TPU芯片针对机器学习的训练速度比目前市场上的GPU节省一半时间。

2018年，谷歌传奇芯片工程师Jeff Dean单发了十条Twitter宣告谷歌TPU首次对外全面对外开放，第三方厂商和开发者可以每小时花费6.5美元来用于它，但必须先行填表申请人。外界指出这意味著AI芯片和公有云市场将步入新的变革。

显然，英特尔的NNP系列与谷歌的TPU系列是必要对标的产品。三大开源软件工具虽然处理器和芯片是英特尔人工智能布局的核心，但是从本次大会来看，英特尔也将更加多目光放到了扶植开发者身上。Naveen Rao谈及，“我们认识到，依靠英特尔无法构建人工智能的全部愿景。

忽略，我们必须牵头开发者、学术界、软件生态方联合来解决问题这些问题。今天，我很高兴看见开发人员重新加入我们的样板、研究和实践中培训。“大会上，英特尔和合作伙伴讲解了BigDL分布式深度自学框架、OpenVINO、nGRAPH平台等开源软件工具。

BigDL是一款基于Apache Spark的分布式深度自学框架，它可以无缝的必要运营在现有的Apache Spark和Hadoop集群之上。据理解，英特尔与百度也进行了合作，百度云在将要公布的数据分析平台中将统合BigDL近期版本。未来英特尔还将牵头百度云智学院发售原始的“数据分析+BigDL”培训课程。

OpenVINO这一套新的开源软件工具则主要用作视觉应用于与神经网络优化。可以让开发者更加非常简单地在边缘设备上部署视觉计算出来和深度自学能力。nGRAPH则是面向开发者的深度神经网络模型开源编译器，可以必要反对TensorFlow/MXNet以及Neon，还可以通过ONNX反对CNTK、PyTorch、Caffe2。

AI编曲与AI图像图形除了基层技术和软件框架之外，英特尔还展出了AI多种场景应用于。首先是AI谱曲。

英特尔在现场展示了人类演奏者和AI配合起来作曲，演奏者输出一段音符，AI可以因应得出完全相同风格的下一段，AI还可以用有所不同的乐器来因应，例如吉他因应键盘。从技术上来看，这必须通过深度自学从大量的数据库中训练，这样的训练必须很高的运算。而英特尔构建的方式却很非常简单，仅用了一个U盘大小的Movidius神经元计算出来棒。

去年7月英特尔就公布了这款产品，是是业界首款基于USB的超强低功耗的嵌入式神经网络的开发工具，它可以工作在标准USB模块上。它内置了Myriad2的VPU，可以把实训练好的Caffe或者TensorFlow的模型必要映射到神经网络，必要通过所谓的U盘对神经网络推理小说展开加快，从而将人工智能应用于部署在嵌入式以及边缘环境上。了解到，海康威视的智能照相机、大疆的无人机也使用了英特尔Movidius技术。

另一个应用于是利用英特尔AI展开3D动画图形。这是合作伙伴ZIVA公司基于英特尔至强劲处理器展开的研究，现场显然，图形出有的狮子十分细致。

小结(公众号：)了解到，英特尔近来采行不少措施，将自己的核心AI技术能力获取给企业和开发者，期望能有更加多的合作伙伴一起打造出软件+硬件+生态全方位一体的人工智能战略。Naveen Rao谈及，事实上，当我思维什么能协助我们减缓向以人工智能为导向的计算出来未来转型时，我可以相信的是我们必须获取即普遍又能超过企业规模的解决方案。在这周的微软公司人工智能大会上，微软公司宣告发售Project Brainwave预览版，以加快深度神经网络训练和部署，该技术由英特尔的现场可编程门阵列（FPGA）和芯片Stratix 10获取反对。现在，英特尔的合作伙伴还有谷歌、AWS、百度、Novartis、C3 IoT等。

现在注目“”微信公众号（leiphone-sz），恢复关键词【2018】，随机抽送价值 3999 元的与会门票 3 张涉及文章：英特尔AI事业部三位负责人介绍：AI技术如何落地应用于全球科技巨头争相造芯，AI芯片大战将要打完？原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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