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英特尔人工智能——专为实际应用打造的工具

时间:2018-11-08 10:46来源:两度科讯 作者:seven 点击:
如今人工智能 (AI) 的发展迎来了令人振奋的时刻。曾经只有具备深厚专业知识积累的公司才有可能使用人工智能,但

英特尔人工智能——专为实际应用打造的工具

  如今人工智能 (AI) 的发展迎来了令人振奋的时刻。曾经只有具备深厚专业知识积累的公司才有可能使用人工智能,但短短几年后,随着软件工具、生态系统和硬件开发的日趋成熟,越来越多的公司开始应用人工智能,英特尔的众多客户通过人工智能技术在各种行业案例中取得了变革性的成功。同时我们也发现,并不存在某个单一的“最佳”硬件能够运行各种各样的人工智能应用。因为人工智能的形式是多种多样的,不同的应用也决定了从数据中心到边缘再到设备所需的硬件能力都会有所差别,因此我们需要更加多样化的硬件产品组合来满足不同的需求。英特尔人工智能产品能够满足多种多样的人工智能应用需求,在各种应用场景中都将为英特尔客户带来最高的回报。

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  从擅长对大量非结构化语音和文本数据进行训练和推理的英特尔®至强®可扩展处理器,到为实时推理提供出色吞吐量和低延迟的英特尔® FPGA,再到为摄像头提供超低功耗推理的英特尔® Movidius™视觉处理单元 (VPU),以及即将推出的英特尔® Nervana™神经网络处理器(英特尔® Nervana™ NNP),无论数据是存在于设备还是边缘,是数据中心还是在云上,英特尔提供了一个深度硅芯片基础,来实现数据中心的创新。除了硬件平台,英特尔在软件上也在进行大量投资,让不同的产品组合之间可以转换功能,从而不受限制地将人工智能带到各种应用程序中去。例如nGraph™这样的开源项目,降低了在不同硬件平台对不同深度学习框架(TensorFlow*、MXNet*、PyTorch*等)进行优化的难度,使得开发人员可以向其客户提供最佳的体验。

  采用英特尔®至强®可扩展处理器进行高级深度学习训练

  挑战:通过自动分析显微镜图像中数千个不同的个体特性发现新的治疗方法,这些图像尺寸远大于传统深度学习数据集中的图像尺寸

  解决方案:利用基于英特尔至强可扩展处理器平台的大内存容量和高性能计算能力

  高内涵筛选是药物研发的重要工具,这是一项极具挑战且极耗时的工作,需要从图像中提取数千个预定义特性。在英特尔以数据为中心创新峰会上,我们谈到了诺华正在与英特尔合作,利用深度学习技术来加快细胞培养显微镜图像的分析,以研究各种治疗方法的效果。由于使用了完整的显微镜图像,本评估中的图像尺寸比普通深度学习基准中使用的图像尺寸大得多,是ImageNet* 数据集中图像尺寸的26倍以上。

  由于训练模型中的参数数量多,所用图像的尺寸大、数量多,便对计算和内存能力提出了更高的要求。研究团队使用了英特尔至强可扩展处理器、英特尔® Omni-Path架构和TensorFlow v1.7.0搭建的系统进行训练,把训练时间节省了20倍。英特尔®硬件可支持卓越的内存容量,支持每秒处理120多张3.9兆像素的图像。

  正如案例所示,CPU架构更能满足很多现实情况中的深度学习应用需求,基于英特尔至强可扩展处理器的平台性能通过持续地投资也在不断增强。自平台推出以来,其针对流行框架的训练速度提升了1.4倍以上,而INT8推理速度则提升了近5.4倍。随着新一代英特尔至强可扩展处理器的推出,推理速度更有望提升至11倍。未来对英特尔®傲腾™ 数据中心持久内存的平台支持,还将扩展CPU附近的内存容量,以支持对更大数据集的训练。在创新峰会上,我们还宣布推出英特尔®DL Boost,这是一套旨在加快人工智能深度学习速度的处理器技术。Cascade Lake还将采用矢量神经网络指令集(VNNI),以前需要采用三条指令,而现在只需要一条指令即可实现。Cooper Lake是继Cascade Lake之后的又一款英特尔至强可扩展处理器,将整合英特尔®DL Boost功能(Bfloat16)以提升人工智能/深度学习训练性能。

  正如英特尔® 精选解决方案,我们致力于简化客户对英特尔至强处理器的全栈部署。Apache Spark*上针对BigDL的全新英特尔® 精选解决方案配置是我们与阿里巴巴、亚马逊、中国电信、微软和Telefonica等行业领先企业合作的成果,这也是我们从数百次部署BigDL中获得的重要经验,旨在提供配置让客户能够在现有数据湖快速部署人工智能功能。该解决方案涵盖硬件和软件组件,是我们第一个面向人工智能的英特尔® 精选解决方案。

  采用英特尔® FPGA进行实时深度学习推理

  挑战:开发可灵活扩展的实时深度学习平台,可跨多个微软用例

  解决方案:利用英特尔® Arria® FPGA的微软Project Brainwave*硬件架构

(责任编辑:两度科讯)
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