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betway必威官网手机版边缘人工智能,融合聚变

来源:http://www.abirdfarm.com 作者:betway必威官网手机版 时间:2019-12-08 06:20

未来英特尔将会是一家数据公司

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数据洪流时代如何布局谋篇 英特尔高管眼中的前沿科技

5月27日,2019第三届全球人工智能大会在上海国家会展中心正式召开,英特尔中国研究院院长宋继强先生出席了本次Global-Ai全球人工智能大会,并以“融合聚变,AI×5G的超异构时代”为主题,向国内从事深度研究的院士专家、洞察行业发展趋势的产业大咖、助力科技创新的企事业单位代表以及媒体朋友们共同论道人工智能产业发展趋势,随后在会后针对5G、AI两大话题与媒体进行了深度的交流与探讨。

11月15日消息,今天,2017英特尔人工智能大会在北京举行。英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭、英特尔人工智能产业事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed、英特尔高级首席工程师兼大数据技术全球CTO戴金权等人介绍了英特尔在人工智能领域过一年所取得的新进展。

大家都知道英特尔是一家硬件处理器的公司,但是最近我们的CEO说未来英特尔将会是一家数据公司。

本报讯 5G边缘计算就要来了,它将让超级计算机无处不在。

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为什么会这样说呢?

西班牙巴塞罗那,MWC2019,中兴通讯发布了边缘计算服务器ES600S MEC,使其在边缘侧具备很强的神经网络推理能力,实现边缘人工智能。

杨旭在2017中国战略分享会上做主题演讲

AI与5G的结合,并不是“ ”而是“x”

杨旭表示,去年11月,英特尔就举办过一次人工智能大会。过去一年之后,我们有必要向大家汇报英特尔在人工智能领域的新进展。

首先是人工智能这几年有了这么大的突破,其中一个重要的推动力就是大数据。

中兴发布边缘计算服务器 ▲▲▲

每位互联网用户每天产生的数据流量是1.5GB,一家智能医院每天产生的数据量是3TB,一辆无人驾驶汽车每天产生的数据量是4TB……2016年11月,英特尔公司CEO科再奇在其题为《数据是未来无人驾驶的新“石油”》一文中,列举了上述数字,并作出了一个重要判断,即各行各业都面临着一个最具颠覆性的趋势:由于智能互联设备的普及,大量数据如洪水般涌入。在此之前,这家拥有近50年历史的PC公司宣布,将向数据公司转型。

在过去的50年里,计算一直在发生着不断的演变,而在60年代由英特尔创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)提出来的摩尔定律,直到现在依旧发挥着其作用,从一开始计算和存储能力的大幅度提升,到现在个人计算机的普遍使用,计算能力的进化为人们的生活与工作带来了翻天覆地的变化。

一、人工智能必须与实体经济结合发展

其次是到了2020年,我们预测会有500亿智能设备接入互联网,这500亿设都具备感知通讯和一部分处理的能力,它们会时时不断的往服务端传数据。

随着物联网和人工智能的发展,数据量呈现指数级增长,越来越多的数据需要在网络边缘进行存储、分析和处理,对边缘计算能力提出极大挑战。

3月31日,距离去年4月宣布转型近一年之后,英特尔在北京举行了2017中国战略分享会,包括英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭等在内的多位高管悉数到场,与媒体交流了英特尔转型的思路与布局,以及他们对数据洪流时代人工智能、无人驾驶、物联网等前沿技术的看法。

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首先,杨旭从国民发展的战略层面介绍到,未来我国经济的重点发展是在实体经济,物联网、大数据、人工智能等前沿技术都需要和实体经济相结合——这也是英特尔的未来的首要方向,“英特尔不做埃菲尔铁塔式的研发”。

那时,可能人类所采集和传输的数据只是其中一小部分,大概每天1.5个GB,数据大部分来自物而不再是人了。

中兴通讯官网2月28日消息,2019年世界移动大会期间,中兴通讯发布了ES600S MEC服务器。该款服务器搭载英特尔最新英特尔至强Scalable processor,配合AI加速卡,使其在边缘侧具备很强的神经网络推理能力。

最近半年来,英特尔公司新动作频频——从去年11月举办英特尔人工智能论坛,到最近成立人工智能产品事业部和人工智能应用实验室,从CES 2017上发布英特尔GO智能驾驶5G车载通信平台,到宣布要收购Mobileye延伸无人驾驶技术布局,英特尔正在发生的转型引起了业界的极大关注,也超出了许多人对英特尔的传统印象。

除了计算的演变之外,通信计算同样发生了巨大的变化,2G、3G、4G通信技术的不断发展,促使着设备之间更便利的互联。而智能设备的问世,让我们看到了算法的更多可能性,由一开始人工只能处理类如PPT、文档、数据等一些结构化的数据,到现在可对自然界产生的数据,比如对视觉数据、声音数据进行采集、编辑、压缩、存储、传输,这其实已发生本质的变化,设备的能力也得到了大幅度的提升。

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通讯从1G2G3G4G都是为人服务的,但到了5G,它就不是为了人服务,而是为这些物服务的。

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杨旭表示,这一切都是基于英特尔的数据战略,目标是在既有的数据处理实力之上,构建不断延伸的数据处理能力,从数据的采集、传输、挖掘、分析、加速,到把数据转化为洞察,产生价值、创造增值,形成一个增长的良性循环。而其背后,是英特尔重新将自己定位为一家数据公司,是唯一一家具有全栈实力、处理端到端数据的技术公司。

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目前,人工智能在各行各业中都在快速发展,包括:自动驾驶、智慧零售、智慧城市、互联网金融、精准医疗、中国制造2015。

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此次,中兴通讯发布的ES600S MEC服务器,采用英特尔至强Scalable processor,英特尔酷睿i5 processor 和英特尔Stratix 0 FPGA设计,将人工智能推向边缘,大幅提升边缘计算处理能力。其AI加速卡采用英特尔最新Stratix 10 FPGA设计,峰值算力超过7.2TFOPS,可以实现常用神经网络的推理功能。

“今天我们确实已身处数据洪流时代,而且这些汹涌而来的数据,不仅仅只是量的爆炸,更在形态上发生了革命性的变化。”杨旭认为,未来数据的形态将从结构化向非结构化,以及不规则维度和定制类型数据不断演进。目前数据已成为增长和创新的主要驱动力之一,深挖数据富矿,带动经济增值,也预示着巨大的增长机会。

正是由于这些不断的改变,2012年的ImageNet向世人展示了算法超越人的能力,比如说物体识别,人脸识别,语音识别,而这也证明了AI算法的潜力。2016年通过AlphaGo,通过其他产业界,大公司的加持、让AI产业化落地,有硬件、系统级的实验,这可以看做是人工智能AI的第二阶段。而正在到来的第三阶段,AI将应用于不同领域里规模化的工作,从而有效提升工作效率,进一步实现AI技术的规模化、商用的时代。

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比如说一家智能医院,如果把它的设备联网,把医疗的图像传上去,一家智能医院能够产生三个TB的数据,也就是3000GB。

在展会上,中兴通讯与英特尔联合展示了该服务器在视觉识别领域的应用,通过视频捕捉,在网络边缘深度优化人脸检测算法,单张采用英特尔酷睿i5和Stratix 10 FPGA的AI加速卡即可实现1200帧/秒的人脸检测功能,检出率超过98%。在一个ES600S服务器上,可以实现百路视频的实时人工智能分析。

就中国而言,据国家发改委披露的数据显示,2020年中国将成为世界第一数据资源大国,中国的数据总量有望达到8000EB。杨旭开玩笑说,“英特尔CEO科再奇先生讲过一句话,‘数据就是未来的新石油’,中国的石油储存量可能没有中东大,但数据时代中国的数据量肯定是全世界最大的。”

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针对各行各业的发展,人工智能涉及到计算能力、网络传输能力、算法能力、应用能力等等各种能力,英特尔提供全栈式的解决方案,包括从人工智能底层的硬件、库、框架、再到上层的平台、体验。

但是一家智能医院产生的数据甚至不如一辆无人驾驶车多。一辆无人驾驶车使用了很多种传感器,包括激光、超声波雷达、毫米波雷达、还有很多摄像头等等,假设跑两个小时就有超过4TB的数据。

中兴通讯表示,“未来,中兴通讯将继续深化与英特尔的合作,共同推进人工智能在边缘计算领域的应用及拓展。”

谈及英特尔未来在中国的战略,杨旭表示,希望在人工智能、无人驾驶、5G、虚拟现实、中国制造2025、精准医疗、体育、机器人等八大领域寻求更深的合作,并实现突破。“放眼全球,世界各国也都在朝着这些方向努力,而中国从政策层面给予了特别关注。我相信在这些领域中国会有引领世界的机会。”

2019年5G正式的试商用,带来了高带宽,低延迟,又是可控经济成本,整个端到云,可以看作有无限的资源可以用。在边缘计算中,5G将推动计算和存储直接接入网,无需放置在云端,在足够资源和能力支撑下,做到预先模拟、规划以及超实时的预测,能够更好的解决数据处理的实时性和有效性等问题。在未来社会工作场景中,前面的智能设备是在做数据的采集,同时要依据现在这个数据做实时分析,做决策处理,靠云端通过持续学习、知识共享的大数据做支撑,通过边缘计算提供可扩展的云端超融合,从而确保联通真实世界和虚拟世界的平行计算。

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所以说未来非常多的数据会在终端产生,在云端被处理。这些数据除了量很大之外,还有什么变化呢?

英特尔集中发力边缘计算 ▲▲▲

3月24日,英特尔宣布,将把所有的人工智能业务整合到一起,成立一个名为人工智能产品事业部的新部门,由Nervana Systems前CEO 内维:饶(Naveen Rao)担任总经理。此外,他们还将成立一个人工智能应用实验室,专门推进有关计算的前沿工作,开发未来的人工智能。

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在技术研发方面,英特尔开源了BigDL、推出了“至强”可拓展处理器、Movidius神经计算棒、Myriad X计算机视觉芯片等。

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我们知道,在计算与通信不断融合的5G时代,需要网络转型,需要为网络边缘提供更强大的计算能力。

谈及新部门成立的意义,杨旭透露,主要涉及三个方向,一是计算能力的储备,二是聚拢更多的伙伴,构建产业界广泛、深度的合作,三是在具体领域实现突破。“在全球建立AI部门以后,预测中国会有一个对应的部门负责这方面的业务。”

5G、人工智能、自动驾驶,激发了对数据传输、存储、计算、分析等方面的需求增长。以数据为纽带,AI与5G的互促式发展,将会产生乘法效应,加速智能应用的突破与落地。AI与5G的结合不是“ ”而是“x”,其中“×”的意思就是交叉,需要将数据汇集起来以后找到它共同产生的效果,不是简单的相加或者是线性。“ ”仅是在原有的能力添加一个新的东西而已,只是相连接,并没有利用上AI这些数据去更好的做下一层级的分析,最多提升到某块算法效率,同时也没有很好的利用5G技术,其实通过5G的实时、低时延、高带宽这样的一个网络特点,可让原来本身可用的资源,概念上可能能扩展到更大的范畴。

在产业落地方面,英特尔和科大讯飞、阿里云、美团、微软、百度等公司在数据中心、FPGA等项目上进行合作。

在最早期计算机处理的数据大部分都属于结构化数据,就是人为定义好的一些格式文本或者图形,但是到了互联网时代以及移动互联网时代,就需要处理大量的视觉相关的和声音相关的非结构化的数据。

与中兴通讯合作的英特尔,此次在2019年世界移动通信大会上,展示了5G新产品和新合作以及创新的客户用例,向外界展现其如何为5G时代的数据处理、传输和存储提供技术基础。

对于AI,杨旭的判断是,人工智能还只是刚刚开始。“现在只能说大家关注度很高,而且都在积极投入,但还远不是宣布谁是人工智能圈里老大的时候,都还在练内功。”

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而在战略投资方面,英特尔在去年成立了人工智能事业部、收购了Mobileye、战略投资10亿美元支持AI创新和发展、还花了6000万美元投资了15家创业公司。

把时间推进到未来的2035年,我们会看到大量的数据是非常不规则的。来自现实世界的很多的反映不再是简单地就捕获图像、声音了。

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英特尔中国研究院院长宋继强也认为,现在人工智能虽然处于爆发的前夜,但就其整个发展长河而言还属于早期,仍有很多事情要做,特别是要把技术升级推动到产业升级中去。“面对数据洪流,发展人工智能已成为必须,因为人类已没有时间和能力处理这么多数据,否则就会被数据所淹没。”

AIx5G带来聚变效应,将促进整个产业的升级

二、从感知到预测、从硬件到软件

比如说无人驾驶就有雷达数据、GPS数据以及激光的数据;金融领域有各种各样其他的一些数据要处理。

2018年9月25日,百度与英特尔宣布成立5G AI边缘计算联合实验室,加速多接入边缘计算技术在中国的开发。双方将充分发挥在技术和应用开发领域的优势,共同致力于人工智能、车联网、5G、边缘计算、搜索、在线翻译、VR/AR、物联网等方面的技术、产品和商业模式的探索与创新。

betway必威官网手机版边缘人工智能,融合聚变。宋继强告诉记者,“从目前来看,人工智能的突破点是靠深度学习推动视觉和自然语言识别领域的突破,这两个领域推动的产业会率先落地。新兴产业,例如虚拟现实,强烈需要人工智能技术的支撑,否则很难实现虚实交融及自由的体验。而人工智能要做五年规划的话,重点则是无人驾驶技术。无人驾驶最符合人工智能发挥它的能力,因为其既有各种数据的感知,又可以结合通讯、传输、云端的能力。再往后则是机器人领域。”

宋继强先生强调AIx5G是非常重要的历史性交汇,因为这两个技术都是非常重要的变革。而它们恰恰在2019和2020年都达到了可用性,并且在部署的时候,我们就要充分利用这两个变革性技术乘法效应,促进整个产业的升级,在整个产业的发展中,底层技术突破是一个产生变革的基础可能性。

betway必威官网手机版,英特尔人工智能产业事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed介绍道,目前,人工智能能够对于事件进行描述分析、诊断分析,但是还无法对未来进行预测指导。

此外我们经常还说到构造知识库,知识库里的数据也很多种不同的结构。有些就是拿几个元组的数据网络用于现在最流行神经网络。存储数据的参数也是很不规则的,甚至一些定制类型数据的态会发生很多变化。

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2015年10月收购Saffron,2016年8月斥资近4亿美元收购深度学习公司Nervana Systems,2017年3月宣布斥资153亿美元收购以色列自动驾驶汽车技术公司Mobileye……近年来,英特尔布局的关键词似乎就是买!买!买betway必威官网手机版边缘人工智能,融合聚变。!从人工智能到物联网,再到无人驾驶,无所不包。

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同时数据的整个处理过程也是从终端感知到预处理,再到通讯网络传输,再在云端做进一步的分析处理和挖掘,最后才把处理后数据,也被称为增值的部分,反馈到终端设备,为设备提供更高的使用价值。

2018年11月14日,英特尔人工智能大会在北京举办,在大会上,英特尔公司物联网事业部副总裁Jonathan Ballon发表主题演讲。

杨旭有句话也许可以对此加以诠释,“现在已是产业大融合时代,而大融合下以前传统的竞争格局已经发生了改变。”他不太同意最近比较热的一个词——“跨界”。“我认为不是跨界,而是现在没有界了。”他举例说,“用武术来打比方,以前只需要学会打几套拳,而现在各种门派的能力都要学会了。”

未来许多AI场景将是靠中端、边缘和云共同努力下才能得以实现,5G技术的加入将更便于把AI能力分散在不同位置提升服务,为AI带来了很好的泛在效应。AI是通用技术,是数字时代的基础能力,AI将为5G网络注入新功能,催生更大价值,实现5G的智能和自能。而5G的连接能力,将推动万物智能互联,5G是使能技术,将改变生产方式、改变社会,让AI无处不在。

未来,随着人工智能的发展,预测分析、指导分析、认知分析将逐步出现,人工智能能够基于数据与算法预测未来将会发生的情况、时间、原因,辅助创建出自我学习与完全自动化的企业,使用计算机模拟人类思维并且能确定行动。

这些不同种类不同形态的数据,以及数据处理传输的模式,都会发生革命性的变化,所以整个流程需要从端到端完整的一套技术方案来支撑的。我们认为在未来,没有硬件的支撑和发展,这套体系是没法正常运转的。

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也正因为此,除了人工智能,精准医疗、无人驾驶等其他领域也成为英特尔发力的目标。

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Jonathan Ballon强调了英特尔在边缘计算方面的布局。他表示,边缘上的AI,最大的机会就是视觉——机器视觉、视频监控、医疗影像等等。数据显示,到2025年,超过一半的人工智能软件收入将来自视觉。

英特尔医疗与生命科学集团亚太区总经理李亚东认为,数据洪流到来后,精准医疗也是非常好的场景,特别是基因行业。一个人测一次的基因数据量就达100G~200G,如此多的数据,通过人工分析是不可能的,必须通过人工智能的方法来做。

如何让AI得到普及,其主要的挑战一是如何将现在已有的便宜技术更好地运用的实际场景中,让商用客户从中看到收益。目前AI计算虽然很领先,但是在实际商用应用中,真正得到的突破价值其实并不多。另外AI发展虽然有好处,但是一样也暴露了其缺点,比如其容易出现攻击的问题,可能会产生负面效应,导致消费者对AI的信息能力下降。如何解决AI可能带来的此类问题,宋继强先生表示首先要从经济的角度将AI技术融合进去,其次要管控好AI的风险,并把可能出现的风险让企业界知道,并能够有合适的办法运用它。

虽然目前深度学习非常火热,但其实人工智能所涵盖的领域非常广泛,既包括如今大火的深度学习、还包括用于统计、推荐引擎、透明度需求等经典机器学习、基于多元供应链与完整数据库的推理、以及计算生物学等新兴路程。

英特尔AI全栈实力,处理端到端数据

视觉应用的剧增,生成了大量需要进行汇总和分析的数据。面对数据暴增,英特尔推出了OpenVINO工具包,在边缘侧实现高性能和可扩展性,专注于加速深度学习并将视觉数据转换为业务洞察。

而对于无人驾驶,英特尔无人驾驶事业部中国区市场总监徐伟杰的看法是,“虽然目前国内外都比较火,但还是处于初始阶段。随着技术的发展,2019年到2021年之间会逐渐实现有条件的自动驾驶,而高度自动化和和完全自动化的自动驾驶则可能要更晚一些。”

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英特尔在过去的四十几年里,明年就是50年了,在这将近50年里一直在推动整个IT产业的发展,是整个IT产业的基石。

此前,英特尔还发布了视觉加速器设计,新的加速解决方案分为两种形式:一种是采用英特尔Movidius VPU阵列,另一种则基于高性能英特尔Arria 10 FPGA。

放眼未来AIx5G,计算将进入超异构时代

过去,英特尔一直因其芯片巨头的身份被人所知晓,不过随着人工智能浪潮的来临,英特尔也与各行各业合作,在AI设计、AI演进、AI规模化计算、AI应用等方面发挥着重要作用。

在未来的AI的世界里,英特尔还是会扮演完整的,从端到端的,在各种各类数据不同阶段处理和挖掘增值的硬件的支撑者角色。

业内人士表示,目前,包括华为在内的硬件厂商都在研发的AI加速芯片。

未来AIx5G的场景化快速发展中,计算也将呈现多元化需求方向,其中包括不同的计算加速的需求,由于部署在终端、边缘还有云,它需要计算加速的性能、功耗、实时性、成本、芯片的尺寸大小都有不同的要求,计算完全是多样化的需求,那么如何满足呢?现如今已存在的异构计算是否可满足呢?这其实是一个值得探讨的问题。

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在整个处理过程中,这样的循环被称为端到端的良性循环,因为它从物和设备抓数据到传输,然后到云端的处理增值,再反馈到物,就是一个完整的循环。

尽管目前业内对于边缘计算和云端智能这两类方案的争论并没有停止,又或者说二者在未来人工智能落地产业的过程中都有用武之地,但英特尔集中发力边缘计算的态度已经显露无疑了。

异构计算是上世纪80年代提出的概念,为了执行或者完成任务,采用不同架构的计算单元,把它整合在一个系统里解决任务,就可以叫异构计算。而在实现传统异构计算中有两种算法,其一是一体化SoC,将多种计算能力的加速内核放置在同一芯片中,处于同一个处理节点上如说CPU、GPU、通信模块,视频处理的加速器,手机的应用处理器就是单形的SoC,优势在于其数据带宽延迟上非常好,能效比最小,缺点是开发时间过长;另外一种是直接把不同的芯片在不同的板级连接起来,比如说通过PCI-E,把CPU板和专门的做AI加速的板连在一起,优势是可很快把事完成,但是体积比较大,功耗比较大,板与板传输不如芯片内部设计带宽高。足以可见,其实目前的传统异构计算已不能满足现在计算的需求。

在硬件方面,英特尔能够提供的AI硬件涵盖了从数据中心的云智能处理器、到FPGA、VPU等的端智能处理器;而软件方面,英特尔的也提供库、框架、平台、应用的AI软组合。

此外,还有一个被我们称为边缘计算的中间层。以前的4G通讯就全部在边缘,意思就是一个接入网络的手机传输数据先传到基站,基站再数据传出去,相当于一个中继。

5G边缘计算来了

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三、推出英特尔Nervana执行图,加速AI框架搭建

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超级计算机将无处不在

由此衍生而出的超异构计算如何取其精华,去其劣势,如何达到超异构?一是跟板级设计一样,有多功能多架构的芯片,处理不同的运算负载,加速。二是可将其非常好的封装在一起,封装在一个芯片里,在封装层设计先进的技术,把带宽放大,但是功耗降低,体积降小,这是封装集成技术。三是由于更复杂的超异构模式,对于研发人员要求更难,所以需要统一的异构计算软件。

Fiaz Mohamed在会上还推出了一款英特尔Nervana执行图(Nervana Graph),能够加速开发者进行AI框架的搭建。

但是在5G就不一样了,在基站这一侧和基站附近到核心网之间的这一侧都可以增加存储和计算能力。也就说边缘计算,可以大幅的提升很多计算的局部化和响应速度。

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除了硬件端到端的支撑之外,英特尔还在整个AI的领域里提供了全栈的纵向布局。虽然这么多种硬件都可以提供AI方面的能力,但开发者它不可能都了解这么多种硬件。

美国电话电报公司首先提出了“边缘计算”(Edge Computing)的概念,它的主要目的是为了解决未来5G时代应用网络延迟的问题,诸如无人驾驶汽车,机器人,虚拟现实/增强现实等。

对于AI计算,提到的多种不同运算负载,很难用某一个计算单元有效将其支撑起来,此时就需要分而置之,合而用之。首先对不同的负载采用不同的方式处理,如常用AI的推理,还有数据分析,这是混合的计算,就可以用CPU中的DL Boost AI加速,就可解决。若工作负载是像云厂商是支持在云端做大的深度神经网络的训练,可能需要大的GPU,英特尔有独立大GPU的方式,此时就需要组合使用,一定要分而置之,另外还要将其贡献到同一个软件生态里,提供更简单的方法给到软件开发者。

这是一层介于硬件层(比如CPU、FPGA、集成显卡等)与框架层(比如Caffe2、Torch、TensorFlow等)的面向神经网络的高性能执行图,能够简化开发者将AI框架搭建在硬件层面的过程,加速开发流程。

所以就要由我们自己提供的库来把硬件之间的差异给掩盖掉,对上层提供相似的接口。比如现在的流行的大数据框架spark,以及一些大家非常熟悉的AI框架,可以让很多的开发者比较容易的去用到不同种类的英特尔硬件,提供支撑到前面说的平台层。

5G时代,物联网以及万物互联网将加速边缘计算走入人们生活的进程。

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这款软件可以在英特尔的硬件上运行,同时也可以在其他硬件上运行。

对于那些重要的垂直领域像金融、医疗、无人驾驶,我们都会有专门的解决方案。

思科公司的数据显示,接入互联网的设备数量从2003年的5亿增长到了2013年的125亿,预计到2020年,这一数字将突破500亿。其中50%需要具备边缘计算能力。以全球5G市场估算,MEC边缘云设备和系统市场规模将于2021年达到800亿美元。

超异构的概念在于可支持计算的多样性同时,也可快速的拥有对应的能力,而这超异构计算带来的好处也非常明显,就是同时兼顾了客户使用成本和多规模经济有效性和加速性。超异构独具一个的优势是可将标量、矢量、矩阵和空间等不同架构整合到系统级平台和系统级封装,超异构实际上想解决的就是“量”的问题,而且目前“超异构”的做法目前也已逐渐成为业界思考的一个趋势。

此外,英特尔还推出了Nervana深度学习Studio、英特尔人工智能学院等,进一步缩短人工智能开发周期、加速人才培养、简化AI开发流程。

AI触发新一轮产业变革,人工智能之路才刚刚开始

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四、打造神经元计算棒,插根U盘就能做深度学习

现在这一波人工智能才刚刚开始,就像万里长征才开始,马拉松才跑到前面的两公里。

5G将成就边缘计算,而边缘计算将成为物联网的核心。

英特尔的超异构计算愿景是,提供多样化的标量、矢量、矩阵和空间架构组合,以先进制程技术进行设计,由颠覆性内存层级结构提供支持,通过先进封装集成到系统中,使用光速互连进行超大规模部署,提供统一的软件开发接口以及安全功能。在此,我们也期待未来英特尔带来更多的惊喜,为AIx5G时代创下一个新的篇章。

英特尔高级首席工程师兼大数据技术全球CTO戴金权则向我们介绍了英特尔的端智能、物联网技术。

我们看未来,要从一种更大的产业变革方向来看,现在AI方面给大家带来的好处主要还集中在第一步,就是在加速图像识别的速度,加速金融防欺诈的速度等等。

爱立信在其年度移动报告中指出,到2020年,5G移动网络用户将占全球人口的15%,从智能家电到智能城市解决方案,5G将连接一切。

目前,物联网的发展分为三个阶段:第一阶段是基于简单网络的设备互联、第二阶段是设备的简单智能、第三阶段则是如今结合了设备感知认知的AI自治。

下一步是激发新的科学探索,利用新的AI技术,比如脑机交互,可以用它来去控制一些东西。但我们的大脑意识是怎么产生的?人的情绪是怎么回事?这些怎么去解码?

AT&T表示,5G边缘计算一旦实现,将给我们带来只有“毫秒单位级别的网络延迟”,这使得实时处理大数据成为一种可能。

由于数据量大、实时性需求、以及数据隐私等问题,物联网对边缘计算有着大量需求。

现在的AI算法可以加上一些先进的科技就可以,比如因特尔和美国部分大学的合作,就是通过最新的设备和算法去研究意识和情绪是怎么产生的。

不是在云端,数据将在网络的“边缘”(例如无数的办公室和公司)处理,这将减少数据对网络流量的压力,加快数据分析处理,减少网络延迟。

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5g边缘计算将使机器人、自动驾驶汽车、可穿戴设备、无人驾驶飞机和其它对网络延迟敏感的系统,比如VR / AR等,自己成为一个微数据中心。

在端智能方面,英特尔还推出了Movidius Myriad 2 VPU视觉处理芯片。Movidius是2016年9月被英特尔收购的硅谷公司、Myriad 2是这块芯片的名字,Myriad 1曾经被用在谷歌的Tango平板里、VPU则是Vision Processing Unit视觉处理单元的缩写。

第三步就是要扩展人的能力。比如翻译机,我不会英语,不会德语,但是我可以通过翻译机听懂英语和德语。

2023年全球AI边缘计算软件市场

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再比如说一些听障人士或者视觉障碍人士,可以通过人工智能技术把其他的感官或者收集到的一些信息转换成他能够感知到的信息。

将突破11亿美元

这块VPU处理器有着低功耗、短延时等特点,非常擅长边缘计算专用的图像、视觉、深度神经网络的处理。

听觉不好就把一些信号转成视觉给他看,视觉不好就把一些信号转成听觉,这就是增强人的能力。

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说到AI的普及化,从现在来看,我们还只是在toB端上找到落地点,比如说做视觉的大部分市场是在安防领域、城市监控领域。

众所周知,和云计算类似,边缘计算也是处理数据的一种方式,但不同的是,云计算需要把数据上传到云端,而边缘计算则少去了上传步骤,将数据直接在本地处理。

基于VPU,英特尔前不久还推出了一款Movidius神经元计算棒,这款计算棒将所有的功能封装到了U盘大小的设备中,用户只需要将计算棒插入USB,就能够获得超低功耗的神经网络推理加速,轻松部署嵌入式神经网络推理。

我们什么时候能把人工智能很好地普及到C端,就像现在科大讯飞做的事情,在toC端做了一些设备,让大家深刻的感受到人工智能真的给我的日常生活带来了变化。

Marketsandmarkets预测,全球人工智能边缘计算软件市场将从2018年的3.56亿美元成长到2023年11.52亿美元,囊括了自动驾驶、访问管理、视频监控等应用领域,而导致市场增长的主要动力来自云计算工作量的增加以及智能应用程序的增长,尤其是自动驾驶汽车的发展,让该领域的供应商们看到了市场商机。

五、第一款可以自我学习的神经拟态芯片

这才是我们最想见到的这样的一种状态,也就是人工智能通过技术升级推动了整个产业的升级和社会的变化。

在AI 边缘计算软件市场中,供应商以提供软件工具或者平台等解决方案为主。作为机器学习与边缘计算技术的融合,边缘计算软件可以自动在本地将原始数据转换成为结构化数据,从而进行分析及预测,节省大量云端传输及数据存储的成本。当前的软件市场中提供的软件工具普遍采用SDK与framework形式,方便用户在应用软件中集成其他AI功能。

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英特尔和科大讯飞都是很典型的靠技术驱动来引领变革的公司,英特尔可以很好的在人工智能的硬件基础方面去提供支持,科大讯飞擅长做人工智能的算法和应用,如果未来能够强强联合,一定能把AI的发展推进的更快更好。

Marketsandmarkets预测,未来能源与公共事业领域将占据最大的市场份额,在这两个领域中,包括了高风险,因此运营需要依赖实时的分析,以保证主动监控与机器运行的正常。同时在缺乏网络基础设施的偏远地区,边缘计算软件可以让边缘设备直接提供数据分析,实现实时响应,满足最大化生产与安全的需求。

此外,英特尔还在会上宣布推出了第一款可以自我学习的神经拟态芯片——Loihi(这个名字来自于夏威夷海底的一座不断喷发的活火山)

全球市场而言,北美市场将是全球边缘计算人工智能软件市场主要的创收区域,当前在该区域许多智能解决方案供应商正通过机器学习与人工智能技术,与边缘计算解决方案进行集成,并进入大量的试行阶段。

这款芯片包含目前发布芯片的大部分先进特性,集成了128核 3个低功耗x86核、支持可编程的学习规则、可扩展的神经拟态网络,统括基于FPGA仿真的原型算法验证。

Loihi将在年底推出,不过这款芯片只是实验芯片,不会上市销售。

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