瞄準“數(shù)據(jù)”，從點線面勾畫AI全棧解決方案

早在60多年前，AI就誕生了。但發(fā)展之路，蜿蜒曲折。之所以現(xiàn)在井噴式增長，除了不斷提升的計算力，還有一個重要基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)。

追溯到今年3月，英特爾發(fā)布“數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，對公司進行重新定義，CEO科再奇明確指出，“如果一個市場不能生成數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、或使用數(shù)據(jù)來提供增值服務，英特爾就不會進入。”

再來看一組數(shù)字，到2020年，每臺自動駕駛汽車每天將生成超過4TB流量，結(jié)合所有產(chǎn)業(yè)，英特爾給出一項統(tǒng)計，2020年中國數(shù)據(jù)總量將達到8000EB。當然，不僅是數(shù)據(jù)量的增長，未來數(shù)據(jù)的形態(tài)正在從結(jié)構(gòu)化（文本圖形）向非結(jié)構(gòu)化（音頻、視頻、社交），以及不規(guī)則維度和定制類型數(shù)據(jù)演進（聲納、GPS、雷達、鐳射激光、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、基因），數(shù)據(jù)的處理方式也延伸至端到端。

在這種“數(shù)據(jù)洪流”效應下，如何將不同形態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“增值服務”，處理海量數(shù)據(jù)，并尋找到關(guān)鍵數(shù)據(jù)，做快速的預測、診斷，預防災難事件發(fā)生，甚至模擬人的大腦，英特爾認為這就是AI潛力所在。

但這位“CPU霸主”也表示，隨著高度動態(tài)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自然數(shù)據(jù)收集分析需求越來越大，未來計算需求必定將遠遠超越傳統(tǒng)的CPU和GPU架構(gòu)。那怎么辦？英特爾這么說，那就肯定有辦法。面對AI后時代的未知，英特爾同樣希望用“計算多元”思路來處理，即利用不同特性硬件平臺以及軟硬件協(xié)同優(yōu)化，來提升數(shù)據(jù)處理的速度和準確性。

于是，英特爾很快采取了一系列行動。從2015年開始，瘋狂布局AI，收購Altera 、Saffron、Yogitech、Itseez、Movidius、Mobileye等一系列各有所長的AI初創(chuàng)公司。當然，一下子收購這么多公司，還是難以消化的。英特爾需要將所有這些融合重組在一起。如何整合？

當英特爾收購Nervana時，它認為這家小公司是其進軍AI的“基礎(chǔ)”。為此，還成立了由Nervana前任CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始Naveen Rao領(lǐng)導的人工智能產(chǎn)品事業(yè)部（AIPG）以及一個進行高級研究和開發(fā)的人工智能實驗室。

相較于整體AI戰(zhàn)略，英特爾也更為強調(diào)其AI硬件組合。在本次AI Day上，英特爾剛宣布將在今年年底之前發(fā)布Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（簡稱NNP），即此前代號為“Lake Crest”的項目。Naveen Rao將NNP描述為“一套面向深度學習的專用架構(gòu)”。

英特爾在AI芯片方面還儲備有其它殺手锏，具體包括至強家族、FPGA（來自Altera）、Mobileye（車載平臺）以及Movidius（用于邊緣位置機器學習）。

▲英特爾人工智能全棧解決方案

完整的硬件平臺，涵蓋至強處理器、至強融核處理器、英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器和 FPGA、網(wǎng)絡以及存儲技術(shù)等；

針對深度學習／機器學習而優(yōu)化的基于英特爾架構(gòu)的數(shù)學函數(shù)庫（英特爾 MKL－DNN以及數(shù)據(jù)分析加速庫（英特爾 DAAL）等，以及英特爾Nervana Graph；

支持和優(yōu)化開源深度學習框架如 Spark、Caffe、Theano 以及Neon等；

構(gòu)建了包括英特爾Nervana、英特爾計算機視覺 SDK、 Movidius 和 Saffron 為代表的平臺，以推動前后端協(xié)同人工智能發(fā)展。

原來，在“看似摸不著頭腦”收購狂潮背后，英特爾實則是在補齊各方面的能力。應對數(shù)據(jù)多樣性，現(xiàn)在，英特爾終于緩了口氣，拿出一整套AI全棧解決方案。