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在半導體時代，英特爾的影響力不言而喻，而在全新的的AI時代，英特爾宣佈全面擁抱AI並打造軟硬體生態全位一體的戰略，為企業為開發者為所有人賦能。

文/丁廣勝

【網易智慧訊 5月24日訊息】美國舊金山時間5月23日上午，英特爾人工智慧開發者大會（AI DevCon 2018）在舊金山藝術宮開幕，英特爾副總裁、AI事業部（AIPG）負責人Naveen Rao主持會議。

Naveen Rao目前是英特爾AI戰略的總策劃師，一位計算機設計師和神經科學家，英特爾於2016年併購Nervana Systems，作為Nervana的執行長兼聯合創始人Rao加入了英特爾，在2014年創立Nervana之前，Rao是高通公司的神經機器研究員，他專注於人工系統中的神經計算和機器學習。

接下來，網易智慧為大家梳理英特爾的新版晶片是什麼？這家巨頭的人工智慧路線圖又是怎樣的？他們對於AI有著怎樣的思考？

談晶片：推新AI雲端晶片 效能提升3-4倍

早在2017年10月17日WSJ D.Live大會上，英特爾就正式釋出了專為機器學習而設計的神經網路處理器（NNP）系列晶片，彼時該晶片的代號被命名為Lake Crest。

當時英特爾CEO布萊恩·科茲安尼克（Brian Krzanich）表示，使用Nervana技術的開發者將能夠開發全新的AI應用程式，並且最大限度地提高資料處理能力，包括衛生保健、社交媒體、汽車、天氣等領域，他還特別提到 Nervana產品的發展將在2020年為英特爾的AI業務達到增加增長100倍的目標。

其中，英特爾以3.5億美元收購的Nervana Systems起到了關鍵作用，而這次是在代號Lake Crest釋出的七個月之後，英特爾神經網路處理器（NNP）系列晶片的再次升級，全新代號Spring Crest。

據Naveen Rao介紹，新一版的NNP晶片將帶來多項更新，這將是英特爾的第一個商業NNP產品，並且支援bfloat16這一業界廣泛用於神經網路的數字格式，隨著時間的推移，英特爾將在AI產品線上擴充套件對bfloat16的支援，包括英特爾至強處理器和英特爾FPGA，他還表示英特爾Nervana NNP目標是可實現高計算利用率並支援多晶片互連的真正模型並行。

此外，他表示這次釋出的Nervana NNP-L1000（Spring Crest）效能比上一代產品提升了3-4倍，計劃於2019年下半年正式開放。

談開發者：無處不在的AI和更開放的Intel

“這是令人興奮的一週，我們在AI DevCon聚集了最聰明的AI大牛，我們認識到實現人工智慧的全部承諾不是英特爾可以單獨做的事情，相反，他需要全行業一起加入進來，包括開發者社群，學術界，軟體生態系統等等”Naveen Rao在撰文如是說。

在第一屆的英特爾人工智慧大會，網易智慧感受到了英特爾對開發者和合作夥伴的重視和熱情，Naveen Rao在現場進一步介紹了英特爾面向開發者的工具和與更多合作伙伴的新成果。

Naveen Rao指出，我們從一項調查中瞭解到，超過50％的美國企業正在轉向基於英特爾至強處理器的雲解決方案，以滿足他們的人工智慧需求，這肯定了包括英特爾至強處理器，英特爾Nervana和英特爾Movidius技術以及英特爾FPGA的方法，滿足了人工智慧工作負載的獨特需求。

如上圖，這是在大會現場Naveen Rao為我們展示的OpenVINO工具包，這套工具包英特爾於五月中旬釋出，它主要是將計算機圖形和深度學習推理整合到前沿的視覺應用中，它的全稱為開放式視覺推理和神經網路優化，能夠幫助開發者在雲端，例如TensorFlow, MXNet和Caffe等框架建立和培訓AI模型，並將其部署到各種產品中。

OpenVINO未來可能會擴充套件到各個市場，包括企業、零售、能源和醫療方面，Forbes雜誌評論認為：英特爾此舉將有助於統一其多種產品CPU，GPU，VPU（Movidius）和FPGA（Altera），以實現快速發展的視覺處理市場。

接下來，Naveen Rao還為我們介紹了又一面向開發者的工具BigDL，它是一種面向 Apache Spark的分散式深度學習庫，利用 BigDL開發者可以將深度學習應用編寫為 Scala 或 Python程式，也可以利用可擴充套件 Spark 叢集的功能。

知乎網友AlfredXXfiTTs將BigDL比喻為在很多場景下是有成為"大殺器"的潛質，包括但不限於：1、已有大規模分散式叢集的(如: Hadoop叢集)；2、需要大規模Inference的，比如：推薦系統、搜尋系統、廣告系統；3、(上下游)依賴Spark/Hadoop生態的；4、輕度深度學習使用者，如：資料研發工程師/資料探勘工程師；5、Scala/JVM愛好者。

當然，還有面向開發者的開源nGraph編譯器，這是一個面向各種裝置和框架的深度神經網路模型編譯器，資料科學家能夠專注於資料科學研發，不需要擔心如何將 DNN 模型部署到各種不同裝置做高效訓練和執行。據Naveen Rao介紹，nGraph目前直接支援 TensorFlow、MXNet 以及 neon，並可間接地通過 ONNX 支援 CNTK、PyTorch、Caffe2，使用者能在不同的裝置上執行這些框架，其中包括英特爾至強、GPU、Nervana、NNP等。

談夥伴：讓AI賦能並擁抱更多的人

除了對於開發者的厚愛，英特爾在現場還展示了在其AI賦能下的多種場景的合作方案，包括AI譜曲，AI渲染動畫等。

AI譜曲用到的是英特爾此前推出的神經元計算棒，全名叫Movidius Neural Compute Stick (NCS)，即神經元計算棒，通俗來講，它是可以為機器的深度學習“加血”並提供本地化程式碼執行支援的產品，500元左右人民幣的售價，可以說買不了吃虧買不了上當。

從現場演示來看，AI譜曲的效果頗讓人驚訝，如今AI開始從事更多的藝術工作，這可能標誌著人工智慧不能從事藝術創作的魔咒正在被打破。

此外，大會現場還演示了利用英特爾AI進行3D動畫渲染的獅子，栩栩如生的獅子著實顯得真假難辨，這是ZIVA公司基於英特爾至強（Xeon）進行的研究工作。

值得一提的是，英特爾這次還宣佈了一位重量級的合作伙伴，他們將成為2020年東京奧運會的人工智慧（AI）合作平臺，為奧運會提供人工智慧技術，並且推出了“英特爾人工智慧AI競賽”，獲獎的開發者獎金是10000刀。

談戰略：打造軟硬體生態全方位一體

我們注意到，英特爾在過去的幾年中陸續收購了很多公司去追隨人工智慧的腳步，其中包括Nervana、Movidius、MobileEye和Altera等，另外，據媒體報道英特爾在中國從1998年開始已經投資了140多家技術公司，總額超過19億美金。

如今，各家科技巨頭都在磨刀霍霍亮起肌肉，英特爾也是時候展示真正的技術了，在Naveen Rao看來，英特爾要打造軟體+硬體+生態全方位一體的人工智慧戰略。

他們希望以自己的優勢能力為出發點，對全行業進行賦能，讓更多的企業和開發者加入進來，現在的夥伴包括谷歌、AWS、微軟、Novartis、C3 IoT、百度等，Naveen Rao談到，在加速向人工智慧驅動的未來計算過渡之時，我們需要提供全面的解決方案和更多支持者。

談思考：AI時代佔得先機 AI倫理還沒完美解

“未來每家企業都是人工智慧公司”隨著人工智慧大潮的演進，這樣的共識還在不斷髮酵，越來越多的公司以AI自持，但深入行業一窺究竟，你就可以發現老牌晶片廠商始終起著舉足輕重的作用，隨著英特爾、英偉達等晶片廠商的加入，這場人工智慧熱可能迎來洗牌。

畢竟，打仗還得用拳頭說事兒，英特爾的勢能將幫助他們在AI時代佔得先機，他們也希望不僅僅是自己，呼籲整個美國都行動起來。

英特爾CEO布萊恩·科茲安尼克（Brian Krzanich）五月初撰文表示：中國、印度、日本、法國和歐盟都在制定大膽的人工智慧計劃，AI是經濟增長和社會進步的手段，但美國在2016年解散了人工智慧工作組並且沒有自己的AI戰略，這有落後的風險，他希望讓美國成為AI引擎。

這是他們對於人工智慧戰略的思考，而英特爾對AI倫理問題也有自己的理解。

吉娜維芙·貝爾(GenevieveBell)在接受網易智慧專訪時談到，人工智慧的倫理問題目前還沒有非常完美的解決方案，比如如果A選項和B選項是讓無人車來選擇在發生緊急情況時必須撞的一位老人和一位小孩，顯然這兩個答案都是錯誤的。

在很多問題沒有想好之前，我們要儘可能的完善我們的技術，人類要學會和人工智慧相處。

one more thing

 英特爾的人工智慧大牛基本都在這兒了，右起第二位是AI掌舵人Naveen Rao。

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