英特爾加速擁抱萬物智能時代

張貝貝

萬物智能讓我們進入了以數據為中心的時代，我們的數據也在不斷地發展。我們發現，在數據處理方式和計算架構的延伸方面蘊藏著很大的機遇。

從萬物數字、萬物互聯、萬物移動再到萬物云化，計算需求也在不斷變化。當前，隨著萬物智能時代的來臨，數據量猛增，越來越多的業務場景需要處理數據密集、復雜的工作負載。未來，異構計算將成為常態。

oneAPI 助力靈活、高效能開發

面向不斷擴展的多元化計算需求，英特爾提出了全新的產品和技術戰略—扎根于六大技術支柱：制程和封裝、架構、內存和存儲、互連、安全、軟件。

針對軟件這一技術支柱，英特爾認為，對于全新硬件架構的每一個數量級的性能提升潛力，軟件能帶來兩個數量級的性能提升。對于開發者來說，擁有一套跨平臺的通用軟件工具，對獲得性能的指數級擴展至關重要。

近日，在英特爾媒體溝通會上，英特爾架構、圖形和軟件集團副總裁兼中國區總經理謝曉清強調了“oneAPI”戰略的三點價值：一是提供給用戶一個非常友好的編程環境，使得開發者可以自由選擇它的硬件平臺，不必要綁定在某一個硬件平臺上。二是oneAPI提供的編譯器、系統均高度優化，可以實現極大的硬件潛能，并為異構計算硬件加速提供支持。三是開發模式快速高效，可以將源碼的維護成本降到盡可能低的水平。

軟件先行 將“軟硬兼施”進行到底

萬物智能讓我們進入了以數據為中心的時代，我們的數據從傳統的文本、圖形數據，發展到音視頻、社交等非結構化數據，再到未來可能會有的物聯網汽車數據、神經網絡數據、基因數據等。我們發現，在數據處理方式和計算架構的延伸方面蘊藏著很大的機遇。此時，軟件能力被視為一項戰略資產將發揮更大作用，并將激發硬件的釋放能力。

媒體溝通會上謝曉清還針對英特爾當前的軟件戰略布局，分享了三大戰略。

一是軟件優先。英特爾在過去幾十年間，已經圍繞CPU產品形成了軟件生態，在編程語言、系統庫、工具鏈方面形成了強有力生態支持，也為英特爾Xe產品線提供了良好的起點。未來英特爾Xe產品線將遵循軟件優先的原則，基于現有生態進行創新。

二是易于擴展。GPU市場存在很多細分市場。面向不同細分市場的GPU產品在性能、功耗、價格等方面存在差異。為滿足不同領域GPU開發者需求，提升軟件可擴展性必不可少。對此，英特爾將注重集成顯卡生態的發展，同時推出統一、簡化的編程模型oneAPI，以進一步簡化跨架構的開發過程。

三是重點發展全新計算負載和用戶場景。英特爾希望解決現有解決方案、產品方案尚不能很好解決的問題，因此英特爾將重點發展全新計算負載和用戶場景。

AI走出實驗室 賦能千行百業

如今，AI從實驗室進入到現實生活中，并在千行百業中落地開花。對此，英特爾大數據技術全球CTO、大數據分析和人工智能創新院院長戴金權表示認同，他談到，無論是賣漢堡、做通信網絡還是風力能源發電，都需要通過AI提升生產效率，提高利潤和準確率等。

與此同時，對那些具體落地AI能力的開發人員來說，最大的一個挑戰就是如何將AI算法應用到大規模、多變而復雜的數據當中。

據介紹，Analytics Zoo作為英特爾開源的一個端到端的大數據+AI的軟件平臺，其底層可以提供數據流水線的能力，能夠幫助用戶直接無縫的將AI模型運行在其分布式大數據平臺上。

在這個流水線層之上，該平臺還提供機器學習的工作流，能夠將很多人工的作業、任務自動運轉起來。在最上層，用戶可以在Analytics Zoo上構建出非常多的不同應用場景。平臺提供很多模型，幫助數據科學家、分析師等快速把AI的能力落地到具體應用中。

在新能源領域，金風慧能作為一家幫助新能源發電企業優化資產性能、提高運營效率、提升發電收益的企業，與英特爾展開了深入合作。

金風慧能以英特爾統一的大數據分析和AI平臺Analytics Zoo為紐帶，利用深度學習與機器學習的方法，結合風機級氣象預報、風軌跡模擬等氣象預報數據，以多模型組合的方式來構建用于功率預測的全新智能方案。

據介紹，金風慧能與英特爾在全國多個光伏測試場進行驗證后發現，利用新方案后，功率預測的準確率超越了原有方案的59%，達到了79%。

此外，戴金權還分享了Analytics Zoo應用于快餐品牌漢堡王的食品推薦系統的案例。最初漢堡王建立了兩個模型，一個模型應用于大數據處理，另一個模型應用于深度學習，在日常的運維中需要通過文件把數據從一個模型拷貝到另一個模型，效率相對較低，拷貝文件就占據了所有訓練20%以上的時間。

最終，漢堡王選擇和英特爾展開合作，將端到端的數據處理和模型訓練業務遷移到基于Analytics Zoo的統一的平臺上，利用Spark、Mxnet、Ray等，將數據進行處理、分析、訓練等，以提升效率。測試數據顯示，相比其他推薦模型，該食品推薦系統將下單頁面上的推薦轉化率提高了264%，附加銷售額提高了137%。