近日，“释放 AI 潜力——2017 英特尔人工智能年夜会”在北京召开。在这场集结英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭、英特尔中国研讨院院长宋继强等英特尔外部，和百度、科年夜讯飞、京东等内部人工智能专家的年夜会上，除商量炽热的人工智能概念面前，技巧演进、家当成长、生态扶植等多个条理成绩以外，英特尔也经由过程多个技巧年夜咖演讲，和多场宣布，让其横跨硬件、软件和框架的 AI 全栈技巧才能加倍具象化，也让我们逐步触碰着英特尔 AI 的真正内核。
时隔一年 英特尔 AI 放出哪些年夜招？
据杨旭引见，从客岁的英特尔人工智能年夜会到本届年夜会，时隔一年，英特尔在本身最焦点的盘算才能上获得了很年夜冲破。2016 年英特尔收买 Nervana Systems，Nervana 具有为深度进修而周全优化的硬件和软件客栈；同年，英特尔收买视觉处置芯片厂商 Movidius，此次收买让英特尔取得了高表示力、低耗能的 Soc 平台。
图注：英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭
同时英特尔又基于 Apache Spark 散布式深度进修框架 BigDL 停止深度进修；别的还推出全线至强可扩大处置器，这个处置器从盘算到收集技巧、存储技巧都可以异常灵巧的依照人工智能的运用庞杂度来搭配。
图注：英特尔人工智能全栈处理计划
杨旭还引见，本年 10 月份英特尔 CEO 科再奇师长教师在美国宣告英特尔推出系列人工智能神经收集处置器产物，这一系列产物推出的面前，都是基于英特尔在人工智能技巧上的成长和演进。
技巧面前 且看运用场景有哪些？
关于比拟受存眷的 Movidius，英特尔公司高等首席工程师兼年夜数据技巧全球首席技巧官戴金权举了一个例子：“英特尔在本年 7 月份宣布的 Movidius 神经元盘算棒，这是一个异常小的 USB 模样的人工智能装备，是业界首款基于 USB 的超低功耗的嵌入式神经收集开辟对象，它可以任务在尺度 USB 接口上。它内制了 Myriad2 的 VPU，可以把预练习好的 Caffe 或许 TensorFlow 的模子直接嵌入到神经收集，直接经由过程所谓的 U 盘对神经收集推理停止加快，从而将人工智能运用安排在嵌入式和边沿情况上。”
固然如许的实例还有许多，戴金权引见了别的一个例子：“好比在 FPGA 方面，本年 8 月微软工程师分享了 Project Brainwave，这个深度进修平台运转在微软的超年夜范围基本举措措施架构上，在这个超年夜数据中间外面，基于 CPU 的办事器组成了一个 CPU 盘算层，在这个办事器的盘算层之上我们又参加了基于超年夜范围 FPGA 构成的 FPGA 盘算层，CPU 的盘算层和 FPGA 的盘算层都同时接入了数据中间的融会收集，如许运转在当地的 CPU 或许 FPGA 的运用可以直接挪用远真个 FPGA 池。Project Brainwave 外面都可以或许将曾经练习好的各类各样的庞杂的神经收集，不论是卷积神经收集 CNN 照样轮回神经收集，都可以或许把它编译成可以在 FPGA 上履行并加快的代码，并且这个代码经由过程散布式的方法安排到英特尔的运算池上。”
除 Movidius、FPGA，本年英特尔也宣布了至强可扩大平台，英特尔在至强平台上做了年夜量的软件和硬件任务，包含优化、开辟等等，令人工智能盘算能在至强平台上有好的后果。
其实讲了这么多英特尔在人工智能方面的技巧积累和横跨软硬件和算法框架的产物实力，这些黑科技都须要经由过程协作同伴来打磨成为优良的产物和行业处理计划出现在年夜家眼前，这也是这场运动约请浩瀚协作同伴的缘由地点。
在会上，浩瀚协作同伴详解了他们与英特尔 AI 的渊源。百度与英特尔在人工智能研讨和开辟上深度协作，努力于为客户供给最好的深度进修与人工智能体验。科年夜讯飞不只在做人工智能，更在结构人工智能 2.0，在这个中须要更壮大的可以或许支持讯飞包含法院、医疗、城市客服各方面的运用的盘算平台，经由过程与英特尔的协作，可以或许将人工智能更好的停止落地；美团云和英特尔不论是在技巧层面照样产物层面都有许多交换，一路打造中国最开放的人工智能平台；海康 2013 年后开端结构深度进修，推出基于深度进修技巧的后端产物，包含基于英特尔 Movidius 平台的摄像机；中国电信在深度进修算法上，在优化之前年夜概时长是 2400，优化以后晋升 18 倍，得益于英特尔至强融核处置器供给的端到真个高机能支撑。
AI 前瞻：看英特尔的技巧贮备
关于年夜家比拟存眷的英特尔在人工智能方面的前瞻性研讨，宋继强作为英特尔中国研讨院院长，停止了引见。英特尔中国研讨院曩昔几年研讨了一整套人脸剖析技巧的算法框架，包含从二维的人脸图象中提掏出特点点，特点点进一步剖析辨认出人的属性、身份和脸部脸色。以李宇春与英特尔结合打造的全球第一支有三维人脸殊效的音乐视频为例，怎样样从二维人脸中提取特点映照到三维人脸参数空间把它酿成你想要的脸？这个就离不开英特尔最新研发的深度进修算法，用几十万张图片练习出来。
别的宋继强引见：“年夜家能够据说过 ImageNet 竞赛，它是用很年夜的、上万万级其余图象去练习出深度神经收集。如今抢先的视觉公司都说千层以上，并且很宽，那意味着如许的收集模子练习出来今后盘算的庞杂度、空间庞杂度都很年夜，没有方法放在前端装备上用。而英特尔研讨院的计划是采用了低精度深度紧缩三部曲，取得百倍紧缩比，机能接近无损。”Movidius 芯片和 FPGA 都属于功耗和盘算上很优良的前端安排硬件，在这些芯片中就会应用英特尔的低精度紧缩模子做优化。
技巧服装论坛t.vhao.net：详解英特尔 AI“黑科技”
年夜会上午 Keynote 让英特尔 AI”黑科技““露峥嵘”以外，年夜会下昼的“人工智能硬件立异”、“简化与加快人工智能开辟”、“深度进修与机械进修实例分享”三场技巧服装论坛t.vhao.net，则就这些”黑科技“停止具体解读。包含英特尔软件事业部（SSG）高等技巧征询师胡英博士、英特尔计划架构师陈江、英特尔处理计划事业部亚太地域人工智能营业拓展司理刘斌、英特尔软件开辟工程师赵鹏等多位人工智能范畴的技巧专家，还就英特尔可扩大体系框架、FPGA、Caffe 练习集群等才能；Pthon, Cafffe, Tensorflow 等数个深度进修框架；MKL 和 MKL-DNN、Movidius VPU、主动驾驶等焦点技巧及运用，停止了深刻解读。
