为了AI能落地,英特尔真的很努力
英特尔中国 2020-05-25
2020年,在人工智能圈
有句调侃
行业大客户都在忙着「 推理」
推理是啥?从哪里来的?
快速讲一个层级关系
你就瞬间明白「推理」
在人工智能中所处的位置
↓
深度学习是机器学习的一个分支
而机器学习是人工智能的一个分支
三者层层包含
当下最热的深度学习
可以让机器模拟人类的思考方式
包含两个步骤
1、训练 2、推理
深度学习
1、什么是训练?
训练的最终目的是输出一个算法模型
就是用海量数据,训练出一个“大脑”
2、什么是推理?
有了脑子,就要活学活用
把这个“大脑”,安装在实际应用场景中
来了新数据,抛给大脑判断一下
输出答案
推理离应用场景更近
甚至,推理无需训练也能发生
在AI项目落地的进程中
训练和推理的比例,正在发生改变
👇
以前,训练:推理=1:1
现在,训练:推理=1:5
推理比重飙升
说明2个趋势
↓
❶说明人工智能的应用变多了
意味着,人工智能越来越 落地了
❷说明人工智能的买单用户发生改变
对训练需求比较大的客户
一般是算法公司、大型互联网公司
这类公司是制造“算法模型”
赋能给行业客户使用
对推理需求比较大的客户
一般是「 传统行业用户」
比如公安、金融、医疗..
他们在意的是“应用层面”
有些甚至跳过训练这个阶段
直接购买算法模型
直接进行推理应用
比如
现在医院AI落地最多的就是“读片”
读片的算法模型
已经有专业算法公司做出来了
医院客户直接把这套算法模型软件买过来
稍加优化,然后推理应用
而不要从零开始,训练模型
随着推理落地应用范围扩大
客户越来越理智,也琢磨出了门道
前两年,行业客户尝鲜人工智能项目时
往往会掉入了一个“大坑”
一上来
↓
然后再浅一脚深一脚地
把深度学习流程全跑一趟
整个过程经历九九八十难
数据不够,硬件不熟,框架欠优化,场景不具体
最终,训出一个不成熟的模型
达不到“实战”要求
真成了“实验室”产品
后来,精明的客户逐渐发现
在推理场景大行其道的时代
通用处理器拿过来做AI
效果更好,过渡更平滑
比如
新一代英特尔® 至强® 可扩展处理器
内置了“AI加速”能力
尤其在推理领域,速度最高能提升30倍!
客户不需要颠覆式重建
只需在自家原有的机房设备上
“升级”出一套「人工智能计算平台」
他们采用的就是
英特尔® 人工智能全栈解决方案
为了让AI能够更好落地
英特尔®可算操碎了心
这套方案,包括
丨硬件“全家桶”:计算、存储、网络
丨软件“全家桶”:深度学习框架、工具套件
这个“全家桶”,没有短板
先看内置深度学习加速的
新一代英特尔® 至强® 可扩展处理器
有四大系列
↓
2017和2019先后发布了两代
今年即将推出第三代
AI加速能力进一步飙升
具体的加速黑科技,在这里
↓
利用矢量神经网络指令(VNNI)
提升卷积神经网络 (CNN)
和深度神经网络 (DNN) 的计算速度
在大规模推理应用时,计算速度更快
这个加速技术,说白了就是
一个指令,能完成以前三个指令的工作
在实时性应用推理场景中
速度变得更快
比如:医疗影像秒读、语言翻译瞬间
第二,英特尔® 傲腾™ 技术
要想AI算得快,存储不能拖后腿
傲腾一直是英特尔引以为傲的存储技术
目前有两大类产品
①傲腾持久内存
②傲腾固态盘
即拥有逼近传统内存的时延和速度
又保持了硬盘的容量和非易失性
断电后不需要重新加载数据
大幅提升数据密集型应用的性能
是深度学习训练和推理的最佳伴侣
第三是,软件、工具
英特尔为大力扶持AI发展
与各类主流深度学习框架合作
对框架进行全面优化
性能因此得到不断提升
客户也可以选择使用适合自身需求的深度学习框架做模型训练,而无需购买或者设置不同的硬件基础设施
工具套件也是满满诚意
Analytics Zoo工具包
可以快速高效进行零碎的数据预处理工作
↓
OpenVINO™工具包
可快速部署模拟人类视觉的应用
人工智能落地,并不是一蹴而就的
推理能不能用好,至关重要
英特尔这种软硬件协同优化方案
处理器、存储、框架、工具
极致算力,极致存储,极致优化
提供了一种捷径,让我们少走弯路
举个例子,国内AI独角兽企业
第四范式
在Intel×第四范式AI联合实验室的
合作开发下,第四范式推出了
企业级软硬一体AI算力平台
4Paradigm SageOne Advanced
第四范式这套“AI算力平台”
采用了软硬优化一体设计理念,包含:
第二代英特尔®至强®可扩展处理器
英特尔®傲腾™持久内存
英特尔®FPGA以及第四范式自主研发的
人工智能平台、分布式AI框架、自动深度学习算法
…….
这套软硬一体AI算力平台
与非一体化设计相比
性能提升幅度,最高可达10倍
第四范式通过其“1+N”的企业AI方案
为金融、零售、能源、医疗等8000多家客户服务
比如用于预测3年后糖尿病患病概率
其准确率比临床金标预测高2-3倍
目前在30多个省市500多家医院投入使用
如今,各行各业都在应对全新AI挑战
这其中,都有“Intel inside”
而且,他们都不需要彻底改造数据中心