omniture

降低AI門檻,英特爾加速人工智能落地與創(chuàng)新

英特爾
2018-08-03 17:20 6886
英特爾持續(xù)支持開源社區(qū)的發(fā)展,通過與軟硬件廠商的深入合作不斷突破開源技術的創(chuàng)新,大大降低人工智能開發(fā)與部署的門檻,加快應用落地與突破。

北京2018年8月3日電 /美通社/ -- 在科技創(chuàng)新的發(fā)展路途中,開源扮演了重要的角色,積極地影響著技術、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)和市場。如果能基于開源基礎設施充分發(fā)揮開源軟件的功能,那么便能專注于人工智能業(yè)務的開發(fā),激發(fā)更多的創(chuàng)新活力。英特爾認為,開源基礎設施的優(yōu)勢就是它的開放性,這并不僅包括開源本身,開放的設計、開放的開發(fā)以及開放的社區(qū)都是必要的環(huán)節(jié),讓基礎設施真正發(fā)揮效用。英特爾持續(xù)支持開源社區(qū)的發(fā)展,通過與軟硬件廠商的深入合作不斷突破開源技術的創(chuàng)新,大大降低人工智能開發(fā)與部署的門檻,加快應用落地與突破。

開源 nGraph,化繁為簡

2018年3月,英特爾宣布開源面向各種設備和框架的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型編譯器 nGraph,擴展了深度學習模型的適用性和可移植性。nGraph 編譯器是用于神經(jīng)網(wǎng)絡的英特爾計算圖編譯器,能夠將深度學習模型轉換為可執(zhí)行的優(yōu)化函數(shù),該函數(shù)可在各種硬件上高效運行,包括英特爾® 架構處理器 (CPU)、英特爾® Ner-vana? 神經(jīng)網(wǎng)絡處理器 (Intel® Nervana? NNP)、顯卡 (GPU) 和其他后端,大大降低了開發(fā)者在把深度學習模型部署到不同的框架和硬件設備中的復雜度。

英特爾人工智能事業(yè)部副總裁、人工智能實驗室和軟件總經(jīng)理 Arjun Bansal 曾表示:“對于企業(yè)來說,為人工智能解決方案找到合適的技術是一項艱巨的工作,我們的目標是盡可能簡化這項工作。通過 nGraph 編譯器,數(shù)據(jù)科學家可以創(chuàng)建深度學習模型,而無需考慮如何針對不同的框架調(diào)整模型。開源,意味著快速方便地獲得所需要的工具”。

同時,英特爾的開源 nGraph 庫和編譯器套件是較早支持 ONNX 的工具。2017年9月,微軟和 Facebook 聯(lián)手推出了開放神經(jīng)網(wǎng)絡交換 Open Neural Net-work Exchange (ONNX) 格式,英特爾也隨即宣布支持 ONNX, 攜手產(chǎn)業(yè)伙伴共同打造 ONNX 開放生態(tài)系統(tǒng),為開發(fā)者在人工智能項目開發(fā)的過程中提供更靈活、更適合的工具組合。Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式允許開發(fā)者在不同的框架上轉移深度學習模型,提高了框架之間的互操作性。借助 Open Neural Network Exchange(ONNX,開放神經(jīng)網(wǎng)絡交換)格式, 開發(fā)人員可以在不同的工具之間進行轉換,選擇最優(yōu)的工具組合,從而提升創(chuàng)建人工智能和深度學習模型的效率和速度。

開源 BigDL,為開發(fā)者賦能

英特爾為機器學習和人工智能開發(fā)人員提供靈活程度較高的軟件集成,讓開發(fā)者借助各種框架自由創(chuàng)建、使用優(yōu)化或可擴展的端到端系統(tǒng)。同時,在2016年末,英特爾也開源了基于 Apache Spark 的分布式深度學習框架 BigDL,大大降低了普通大數(shù)據(jù)用戶和數(shù)據(jù)科學家在使用深度學習進行數(shù)據(jù)分析和構建人工智能應用時的門檻。

BigDL 是一個建立在大數(shù)據(jù)平臺 (Hadoop/Spark) 之上原生的分布式深度學習庫,它提供了在 Apache Spark 上豐富的深度學習功能,以幫助 Hadoop/Spark 成為一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺,為整個數(shù)據(jù)分析和機器學習過程提供比現(xiàn)有框架更加統(tǒng)一和集成化的支持。同時,英特爾在 Apache Spark 和 BigDL 的基礎上又構建了一個大數(shù)據(jù)分析 +AI 的平臺 Analytics Zoo,方便用戶開發(fā)基于大數(shù)據(jù)、端到端的深度學習應用。在基于英特爾至強服務器的大規(guī)模集群上,利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)架構基礎設施,完全可以使用英特爾開發(fā)并開源的 BigDL、Analytics Zoo 技術,在現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)平臺上構建新的大數(shù)據(jù)分析和人工智能應用,提高資源利用率和端到端的開發(fā)和部署效率,同時在端到端的性能上也會有非常大的優(yōu)勢。正如英特爾高級首席工程師、大數(shù)據(jù)技術全球 CTO 戴金權所說:“英特爾希望做的是能夠更好地提供框架、工具、平臺,讓大多數(shù)的普通工程師、普通用戶也能將深度學習、人工智能技術非常方便地應用到他們的生產(chǎn)環(huán)境當中?!?/p>

借助人工智能的力量,我們能夠以前所未有的方式探索自然和宇宙、改變生命和健康、驅動產(chǎn)業(yè)的智能升級。英特爾致力于引領人工智能革命,在提供最廣泛的人工智能產(chǎn)品組合的同時積極賦能開發(fā)者,通過技術開源降低人工智能開發(fā)與部署的門檻,方便更多開發(fā)者和企業(yè)實現(xiàn)人工智能。

消息來源:英特爾
China-PRNewsire-300-300.png
全球TMT
微信公眾號“全球TMT”發(fā)布全球互聯(lián)網(wǎng)、科技、媒體、通訊企業(yè)的經(jīng)營動態(tài)、財報信息、企業(yè)并購消息。掃描二維碼,立即訂閱!
collection