绱佳获近千万元天使轮融资
06-17
据雷锋网报道，在全球人工智能技术大会主论坛上，英特尔高层首席工程师、大数据技术全球CTO戴金权发表了题为《如何构建统一的大数据分析+AI平台》的演讲。
英特尔的硬件能力不需要详细阐述，这次英特尔重点展示了其软硬件协同能力，尤其是人工智能开源软件平台Analytics Zoo。
戴金权表示，英特尔致力于提供从设备到边缘再到数据中心和云端的完整计算架构。
例如，在数据中心，英特尔至强系列服务器是AI应用分析的基础设施，同时也提供多种神经网络处理硬件架构。
英特尔开源AI软件布局如上图所示。
这是英特尔利用开源AI软件来加速开发的举措。
他强调，英特尔致力于提供全栈解决方案，从最底层的算法开源项目开始，帮助用户更高效地开发计算库。
继续到上层的各种机器学习或者深度学习框架，再到顶层，英特尔还提供了一些开源工具包，帮助应用开发者更高效地开发基于深度学习的应用。
趋势 |大数据分析与AI平台融合 据雷锋网了解，目前业界有很多大数据分析与AI平台产品。
英特尔将大数据分析与AI平台相结合的模式正在成为行业新趋势。
首先，对于大多数用户来说，尤其是生产系统中，基于Apache Spark的大数据集群仍然是所有生产数据和大量硬件资源的聚集地。
如何更高效地利用生产数据和硬件资源来支撑新的人工智能应用成为了新的挑战。
其次，构建工业级的端到端大数据分析+人工智能应用并不是训练一个模型就能完成的。
这是一个非常复杂的管道或工作流程。
从数据采集、导入、处理、特征提取、各种模型的构建和训练，到最终的部署、推理等，是一个非常复杂的工作流程。
“我们可以帮助用户轻松构建端到端的大数据处理分析加机器学习的工作流程，可以极大提高用户的开发效率、部署效率、运维效率。
”戴金权说。
介绍了。
与前几年相比，深度学习和人工智能的应用场景更加广泛，需要处理的数据也更加广泛??。
因此，客观上要求用户构建端到端大数据处理分析加机器学习和深度学习的统一管道。
英特尔观察到客户的类似需求越来越多。
“我们的很多用户来自很多非常大的互联网公司或者大企业的传统实验室。
在构建了一些人工智能深度学习框架和模型后，他们将逐渐发现如何使用人工智能深度学习框架和模型。
实际在生产系统上运行一下，在上面运行生产数据是非常好的。
这是用户使用英特尔Analytics Zoo的一个非常重要的起点。
“此外，还有Analytics Zoo用户的硬件OEM厂商、软件提供商、厂商、公有云服务商等，现场展示的英特尔客户包括浪潮、宝信、戴尔、阿里云、腾讯云。
核心 | 多少步从深度学习模型到完整的工业级应用，需要塑造端到端的应用场景吗？正如戴金权现场展示的PPT所示，黑色部分是核心的深度学习模型，但是有一个围绕它要做很多工作才能使其运行起来，深度学习模型的构建和应用只是整个过程的一部分，还有数据导入、数据清洗、特征提取、管理整个过程。
集群的资源，各个应用之间的资源共享，这些工作实际上占用了开发一个机器学习或者深度学习的工业级应用的大部分时间和资源，所以数据处理、机器学习、算法都必须做好。
与现有的大数据处理工作流程集成。
这也是构建端到端应用场景时面临的问题。
在没有统一的大数据分析+AI平台之前，很多不同的框架需要手动拼凑。
此外，许多用户开发通常是从单机开始的。
当需要处理更多的数据时，就需要迁移到大规模的分布式环境甚至生产环境。
从Analytics Zoo的角度来看，首先，英特尔可以将不同的框架无缝集成到管道中。
通过软件层上的各种新的支持或者功能，TensorFlow和Spark可以非常无缝地集成到一个程序中，TensorFlow Code直接嵌入到一个Spark程序中，然后一起运行。
这对于很多用户来说其实是非常有吸引力的。
第二个是在开发过程中，因为底层运行在Spark这样的引擎上，可以嵌入各种深度学习功能。
它可以运行在独立环境中，也可以运行在分布式环境中。
用户还可以直接访问生产数据。
“很多用户想要使用Analytics Zoo的原因是它可以直接构建与生产系统几乎相同的端到端原型。
这是我们的主要出发点之一。
它可以帮助用户轻松构建整个大数据分析+人工智能应用的端到端管道，并且可以轻松地从用户笔记本电脑运行到集群并运行到用户。
在生产环境中，这就是Intel在底层Analytics Zoo平台所做的事情。
”戴金权总结道。
Analytics Zoo是针对大数据平台进行优化的。
如今，大数据平台基本上运行在非常大规模的Intel Xeon处理器上，可能有是几十个、几百个、几千个节点，但Intel使用了大量的底层优化框架和库，比如MKL-DNN、OpenVINO等，未来会通过Intel One API这样的生态系统来实现。
系统输出提到，在英特尔生态上构建人工智能开发平台时，好处是底层可以支持各种英特尔硬件的加速，无论是Xeon服务器，包括Movidius、FPGA、神经网络处理器，以及。
未来的独立显卡，可以通过One API下的底层生态来供上层平台和应用使用。
雷锋网总结，Analytics Zoo可以统一不同框架下的各个模块。
端到端管道提高了客户开发和部署大数据分析和深度学习的能力。
这在当今深度学习或机器学习变得更加普遍的背景下非常重要。
英特尔的工作可以让用户减少人工智能应用的开发过程。
，迅速推入现实生活场景。
英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO戴金权已确认出席由中国计算机学会主办、雷锋网和香港中文大学（深圳）协办的CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会。
3月14日，CCF-GAIR将结合语音、计算机视觉等传统人工智能关键方向的研究以及经济学等领域的新应用，承接历史与未来、学术研究与产业应用，开展以下研究：过去四年的世界和中国。
系统回顾十年人工智能研究历程，并对当前复杂国际形势下中国人工智能未来发展进行展望。
超链接：CCF-GAIR大会官网 相关文章：英特尔首次与其投资者谈论一项未知技术。
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