有英特尔加持的百度 AI：算力不再成为业界难题

7月3日，一年一度的“Baidu Create 2019”百度AI开拓者大会准期召开，固然这仅仅是AI开拓者大会召开的第三年，可是本年如故像往常一样集结了中国人工智能规模行业中最顶尖的人才和头脑，带来了一连的来自AI的想象力，并继承吸引着来自世界的眼光。

在本届大会上，英特尔公司副总裁兼人工智能产物奇迹部总司理Naveen Rao公布，英特尔正与百度相助开拓英特尔® Nervana™神经收集实习处理赏罚器（NNP-T）。这一相助包罗全新定制化加快器，以实现极速实习深度进修模子的目标。

在百度推出的飞桨开源深度进修平台上，英特尔宣布了INT8离线量化方案，可以在不影响猜测精确度的环境下，使多个深度进修模子在行使INT8时的推理速率，加快到行使FP32时的2-3倍之多，从而晋升用户深度进修应用的服从。

通过这届百度AI开拓者大会回首英特尔与百度相助，不丢脸出，英特尔所提供的人工智能硬件和软件办理方案可以辅佐开拓者办理本性化的题目，从而让它们可以更利便地举办人工智能的开拓。英特尔将“冲破理论与实际的壁垒”作为这次参会的标语，道出了他们一向以来全力的方针。英特尔也将继承依附技能的力气成为人工智能成长有力的助推者。

在本次大会的英特尔人工智能论坛中一场以“论深度进修框架和硬件芯片对AI财富化的影响”为主题的圆桌论坛也同样给行业带来了纷歧样的思索，来自百度和英特尔的四位高朋从深度进修和硬件芯片的协同视角，配合切磋了AI财富将来怎样成长的议题，并指出在数据、算力和算法这三小我私人工智能成长的基本要素中，算力最有也许成为瓶颈。

算力成为人工智能技能成长的要害

究竟上，人工智能技能并非奇怪事物，在长达60余年的汗青上，这个技能经验了至少三次的潮起潮落。“当人工智能方才鼓起的时辰，人们广泛持较量气馁的观点，由于其时的算力远远不能满意算法的需求。计较机有限的内存和处理赏罚速率不敷以办理任何的现实题目”，英特尔互联网行业资深架构师王加森老师在论坛中说。

对付任何技能来说，现实落地场景和题目办理手段的缺乏都将会让技能止步于尝试室内，从而限定技能生态的成长。在其时，算力题目成为了研究者们难以超越的基本性障碍。纵然连年来算力开始快速成长，但陪伴着深度进修等技能的鼓起，它们对算力提出的高要求如故让整个技能协作体有了捉襟见肘的感受。

在2013年的一场演讲中，深度进补缀念的提出者辛顿就曾直言：“深度进修早年不乐成是由于缺乏足够多的数据、缺乏足够强盛的计较手段、缺乏设定好的初始化权重。”在本次英特尔人工智能论坛分享了一个要害数据：从2012年开始，用于AI实习的算力资源以每3.5个月翻一番的速率增添。

来自英特尔对算力重要性的提示，让业界开始从头审阅算力之于人工智能成长的重要性。究竟上，已经有相等多的事例重复提示着业界重视算力的成长——譬如三年前一款基于云端卷积神经收集算法的手机软件，其让用户将本身的照片转换为艺术照的成果一时囊括环球，但因为处理赏罚照片进程中必要每张照片上传到云端处事器，再颠末卷积神经收集算法，导致其糟糕的行使体验被诟病。然而，在最新宣布的至强第二代可扩展处理赏罚器上，搭载的深度进修加快技能，可以使AI推理的机能进步两倍。

百度深度进修高级司理高铁柱老师暗示，算力简直会也许是AI成长的一个瓶颈，除此之外，深度进修框架也必要引起行业的留意。在人工智能的基本层生态傍边，深度进修框架起到一种粘合剂的浸染，不只为算法学术研究提供了器材，低落了数据读取的门槛，还可通过与芯片厂商的深度相助，实现软硬协同，从而最大限度的晋升算力。

驱动深度进修，从软硬协同开始

AI并非单一的事变负载，而是一种普及的、可以或许强化全部应用机能的强盛手段，无论这些应用是运行在手机上照旧大局限数据中心内。然而，手机、数据中心以及两者间的全部办法都对机能和功耗有着差异的要求，因此单一的AI硬件无法满意统统需求。

英特尔在人工智能方面提供良好的硬件选择，并通过软件来最大化开释硬件的机能，从而辅佐客户无论数据何等伟大或位于那边都可以自如运行AI应用。此次NNP-T是一类全新开拓的高效深度进修体系硬件，可以或许加快大局限的分手实习。与百度的密合适作可以或许确保英特尔开拓部分始终紧跟客户对实习硬件的最新需求。

百度和英特尔开展的相助已经高出十余年，尤其最近几年跟着百度在人工智能规模的深耕，英特尔和百度间开展的相助变得日益细密。从2017年英特尔参与到百度飞桨深度进修平台项目算起，漫衍在欧洲、美国和中国的十几位英特尔工程师跟百度一路优化百度飞桨深度进修框架的机能，孝顺了几万行代码，把MKL/MKL-DNN 和飞桨集成在一路，充实操作英特尔至强平台处理赏罚器的指令集，使得百度线上的模子机能基于英特尔的CPU有了大幅晋升。

（编辑：河北网）

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