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對話七大專家 挖掘“硬”漢英特爾的“軟”實力 數據中心與AI世界需要軟硬融合

原標題:對話七大專家,挖掘“硬”漢英特爾的“軟”實力,數據中心與AI世界需要軟硬融合

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   身為全球半導體知名“硬漢”的英特爾,為什么越來越開放展現自己的“軟實力”?

  問芯 Voice 日前深入英特爾位于上海的亞太研發中心,與七位專家對話,一窺硬體大廠英特爾怎么看終端側 AI 的未來商機,以及流淌在血液中的強大軟件基因。

  英特爾亞太研發中心總經理盧炬表示,研發中心的前身是 1993 年在上海成立的英特爾中國架構開發實驗室,現在亞太研發中心已經成長至超過 2000 名員工的規模,目標是“根植中國、放眼世界”。

  英特爾目前在全球有超過 1.5 萬名軟件工程師,還有超過 1200 萬名開發者的生態系統,這些建構起英特爾不為人知的強大“軟實力”,也是面向未來多元化計算的戰略武器。

  英特爾的創辦人之一 Gordon Moore 提出全球半導體業奉行的“摩爾定律”,從此該行業圍繞者每兩年晶體管增加一倍的概念運行至今,透過各種“續命”方式,摩爾定律雖放緩,但仍是整個半導體行業運行的主旋律。

  不過,英特爾在看到“數據”對于未來世界的改變力后,開始將公司定位從“晶體管”為中心,轉變成以“數據”為中心,這對于整個行業是很重要的訊息,更開啟計算架構更從傳統的 CPU 朝 XPU 擴展的路程。

  從“云”而下,終端側 AI 是未來關鍵趨勢

  無疑地,人工智能是當年最熱門的議題,從早年的云計算,逐漸演變成終端側 AI 的商機爆發,這是英特爾非??粗氐囊粋€產業趨勢。

  英特爾視覺計算軟件合作部亞洲區總經理高源分析,過去 AI 議題很熱,尤其是 AI 訓練都是集中發生在云端的,隨著 AI 的普及,AI 開始向終端側滲透,包括電腦、手機、無人機、機器人等設備。

  英特爾在終端側 AI 發展上,分析四大驅動力:

  一、低延時要求:舉例而言,無人機需要隨時隨地采集視覺信息,并能非??焖僮龀龇磻?,我們不可能把視覺信息傳到云端,再從云端做 AI 應用,這樣太慢了,需要在終端 AI 解決。

  二、無網絡環境下也可以工作:像是機器人巡檢,不可能路經一個沒有網絡或是網絡連接不好的地方時,就無法對周圍信息做出判斷。

  三、隱私保護:比如家庭的私人照片放到云端去后,要如何實現隱私保護?這時就可以交給終端側做 AI 來執行。

  四、節省服務器和帶寬成本:軟件服務商會希望減少服務器和帶寬成本,比如視頻應用現在都是 1080p、4K,這些東西通過網絡傳到后端,面臨帶寬和后端存儲的壓力,在后端應用又需要很多的服務器硬件,這個成本壓力是比較大的。

  再者,后端的設備都是由軟件服務商自己投資,如果前端設備已經比較強了,那為什么不用呢?很多軟件開發商希望把后端的負載可以轉移到前端去,哪怕節省 10%、20%,對他們來說都是很大一筆資金。

  上述的四大驅動力讓我們看到終端側 AI 在蓬勃發展,滲透到各種使用場景中,包括是噪音抑制、人臉識別、手勢識別、語法矯正等。

  再者,高源也進一步分析,軟件開發商在考慮選擇 AI 實施平臺的考量點,主要有功耗、性能、延時,以及是否有足夠的設備安裝量、有無好的軟件工具可以去使用等。

  針對這些考量點,英特爾也提供三類不同架構給不同的終端側 AI 應用,包括 GPU、CPU 以、低功耗 AI 加速器。

  一,GPU 平臺:

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