英特尔:人工智能是下一波运算浪潮

分享到:

随着云端市场的崛起,半导体大厂英特尔(Intel)日前发表前瞻性预测认为,人工智能(AI)将会是下一波运算的大浪潮,其将彻底转换商业操作手法与人们参与世界的方式。除此之外,近日英特尔也在开发者论坛中,释出了三项该公司人工智能的发展策略,以达成具有前瞻意义的人工智能平台。

33


机器学习(Machine Learning)和其所衍生的深度学习(Deep Learning),是扩展人工智能领域十分关键的部分。身为全世界最大的半导体厂,现今英特尔的处理器驱动了超过97%的伺服器,则可充分为支援机器学习的乘载量提供部署基础。像是Intel Xeon处理器的E5系列,是目前为深度学习部分部署最为广泛的处理器,以及最近上市的Intel Xeon Phi处理器,在部署上也有相当规模性的表现。 此外,去年已有少于10%的全球伺服器被部署于机器学习,此一前瞻之举促使了机器学习成为人工智能中成长最快的领域。

不过,当英特尔开始投入更多精神在机器学习的革新,他们知道要真正做到领导产业的角色,必须做得更多。因此,近日在英特尔的开发者论坛,该公司释出了相关策略,描述英特尔计画将如何达成具有前瞻意义的人工智能平台。

第一部分是相关协议的签署,将可为开启最佳化机器学习框架(如Caffe, Theano)与图书库(Intel Math Kernel Library – Deep Learning Neural Network, Intel Deep Learning SDK)提供基础。第二部分是,下一代Intel Xeon Phi 处理器的问世,其代码名称为Knights Mill,具有较高的精准度,以及有弹性、高乘载量的记忆体。

第三部分则是英特尔已于8月中完成的Nervana Systems收购。此次收购使得Intel Xeon、Intel Xeon Phi处理器的工程师,以及Nervana机器学习专家将可聚集在一起努力,可望使人工智能产业以超乎想像的速度快速发展。

英特尔数据中心部副总经理兼数据中心解决方案部总经理Jason Waxman表示,人工智能是现今萌芽中的产业,但我们相信人工智能为这个世界所带来的确切价值和机会,将会使它对未来的数据中心产生实质帮助。因为在数据筛选的过程中,机器释放的能力要比人类高得多。

由于科技产业需要突破式的运算能力,以支援各开发者的创新。当数据规模越来越大,人工智能的力道也会越来越强。依据英特尔的产业范围、规模和效率,也将随之加强对宽范围、开放性记忆体的需求。百度高级副总裁王劲1则表示,Intel Xeon Phi中,记忆体尺寸的扩增,使百度要瞄准模型,变得容易多了。

 

 
 
继续阅读
智能物联网如何将人工智能的力量带入物联网?

星纵LoRaWAN基站网关具备广覆盖、低功耗、高性价比、高性能、高可配置等特性。支持半/全双工无线通信服务,最高可支持16通道收发数据,并通过有线、蜂窝或Wi-Fi多种网络回传。内置永久免费的网络服务器,运营成本低。

基于数据预测的解释真的能增加用户对人工智能的信任吗?

本文为大家介绍了一项最新的研究进展,它有助于理解人工智能的可解释性实际上如何影响用户对人工智能的信任。

东莞台博会促合作意向30.8亿,5G、人工智能技术最吸睛

11月1日,2020第十一届东莞台湾名品博览会(简称“台博会”)圆满收官,4天共吸引约5万人次入场,促成合作意向30.8亿元,转型专业展取得良好开局。

数据共享!美空军向学术界开放国防数据以推进人工智能发展应用

2020 年10 月19日,美空军-麻省理工学院人工智能加速器(USAF-MIT AI Accelerator)宣布制定军种数据共享协议,以便全美学术机构的研究人员使用真实国防数据来解决现实问题。该加速器认为,以集中、安全的方式访问大量国防数据是其面临的关键挑战。通过与美空军首席数据办公室合作,该加速器使用可见、可访问、可理解、可链接和可信任的(Visible, Accessible, Understandable, Linked and Trustworthy ,VAULT)数据平台来托管空军数据集。V

图灵奖得主姚期智:人工智能算法的有限性有哪些

“人工智能(AI)对我们人类的生活带来的巨大影响,已经非常显而易见,但实际上AI还有一些目前无能为力的领域。我们需要思考的是,现在AI算法的限制是什么,它的有限性在哪里?接下来在机器学习以及AI的发展之中,还有哪些需要实现突破的地方?”