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AI,一场没有终点的马拉松

“人工智能还处于初期阶段,是一场没有终点的马拉松,要永不止步,勇往直前。”英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭日前在英特尔人工智能大会(AIDC)上发表题为“AI,在实践中前行”演讲时强调说,“人工智能必须服务于实体经济,去推动实体经济的转型升级。”

在杨旭看来,人工智能的发展存在三大动力:“第一,需要不断地创新技术。要在一些关键性的技术领域寻求突破,才能推动人工智能技术更先进、更好、更成熟。人工智能还在初期,需要大家协同创新。第二,建立生态系统和开发者社区、技术社区,开展开放、协同、全方位的合作。第三,任何技术必须用来解决实际问题。英特尔不做‘埃菲尔铁塔式’的研发,所有技术必须和合作伙伴一起到市场上去验证。”

这是英特尔第三次在中国,也是第一次专门面向开发者和技术社区举行人工智能大会。

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英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭发表演讲

过去近一年的时间里,英特尔在AI技术创新、生态合作、应用落地方面取得了诸多进展,包括:

——开发49量子位测试芯片、自旋量子位芯片、OpenVINO工具包、开发Nercvana NNP-L1000、视觉技术加速器解决方案(Movidius、FPGA)等。

——构建包括神经拟态研究社区、开源nGraph,与腾讯、百度、阿里巴巴、华为、南京大学AI联合研究中心、第四范式AI联合实验室合作,同时开放AI创新平台。

——与腾讯微信语音识别、百度Apollo、美的工业视觉检测系统、奥林匹克AI挑战赛等深度合作。

“英特尔有句话‘知未来,创未来’,我们要发挥实干精神,在实践中推动人工智能的发展。”杨旭表示,2018年有46%的企业CIO制定了AI应用的执行计划,但其中只有4%得到了执行;2017年中国的人工智能市场规模是9亿美元(硬件、软件以及相关服务),到2022年,相关市场规模将达到90亿美元,年复合增长率58%。作为数据资源第一大国,中国在生态链建设方面有着巨大的创新空间和机遇。

为了更好地打造人工智能创新生态,英特尔宣布将启动 “AI未来先锋计划”,在前沿研究、师资建设、人才培养、产业对接等方面全面合作,持续拓展和深化与中国高校以及科研机构的合作,推动人工智能的突破。

人工智能演进是计算的革命

专注工具、硬件和社区,是英特尔在人工智能领域布局的核心思路。

英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao认为人类对于大脑的认知,总是表现在能够打造何种类型的电脑;同时,对于能够设计何种计算机,也总是受制于我们对于大脑的理解。因此,人工智能演进是计算的革命。今天,机器能够“看见”世界,却不能真正理解世界,需要加强学习、强化对现实世界的模拟。

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英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao发表主旨演讲

软件工具

目前,英特尔开放给开发者的工具软件包括MKL-DNN、nGraph、BigDL和OpenVINO。而“开源”,则是英特尔人工智能产品事业部全球数据科学负责人刘茵茵最为关键的用词之一。

MKL-DNN 是英特尔的开源性能库,它为当今的深度学习软件框架提供了高度优化的内核,可以帮助开发人员发挥出英特尔硬件的最大性能。

对于开发者来说,需要选择适合自己的深度学习框架。nGraph是一种跨英特尔所有硬件的统一中间层编译器,可以为开发者提供高灵活性和兼容性,降低开发难度,提升开发效率。

“今天你可能希望在至强处理上用TensorFlow来训练模型,明天可能想在NNP训练加速器上加快这些模型的训练,或者你想在另一个项目中获取开拓式的动态性能,同时保持针对TensorFlow的软件优化,nGraph可以帮助你有效结合前端、后端组合,甚至可以同时使用多个加速器进行模型训练。”刘茵茵说。

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BigDL是英特尔开发的分布式深度学习库,运行在现有的Spark集群之上,可以加快对大型数据集的深入学习,同时支持Scala和Python。

OpenVINO是一款软件工具包,专为在边缘部署深度神经网络而设计,可以快速优化和压缩经过训练的视觉模型,并将其部署在英特尔硬件和加速器上。应用深度学习框架时,关键性能会获得重大提升,且无需大幅调整当前的部署方式。

从刘茵茵在现场展示的数据来看,如果把OpenVINO和视觉加速器分别应用在Movidius和Arria10 FPGA上时,8个Myriad X VPU和Nvidia P4相比性能提升超过3倍,2个Myriad X VPU和Nvidia Tegra X2相比提升超过1.2倍,Arria 10 FPGA和Nvidia P4相比提升超过1.9倍。

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英特尔视觉技术加速器

硬件

“多架构的硬件方案才能赋能AI”。作为英特尔人工智能战略的基础,计划将于明年推出的至强可扩展处理器Cascade Lake,将支持英特尔傲腾数据中心级持久内存以及全新的AI功能—英特尔DL Boost。这种人工智能加速技术将加速深度学习推理工作负载,图像识别能力相比当前产品得到大幅提升。

美的集团视觉研究所长胡正应邀上台介绍了“中央空调装配检测”的应用实例。“AI检测相比人工检测不仅准确率高,投资回报率也很高。如果品质出现问题,客户的投诉会让工厂遭到罚款,一次5千到1万,一个月十几次罚款,这些省下的钱是非常可观的。”胡正表示,正是英特尔的计算力、数据中心产品和分析工具帮助美的建立了参考模型,能够生成一系列通用的人工智能算法来做不同的项目,节约了大量的工时与资金。

在演讲中,Naveen还发布了英特尔神经计算棒二代(英特尔NCS 2),利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的AI算法和计算机视觉原型设备。NCS 2基于英特尔Movidius Myriad X视觉处理单元(VPU),并得到OpenVINO工具包的支持,与上一代神经计算棒相比性能更优,能够以可负担的成本,加快深度神经网络推理应用的开发。

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英特尔神经计算棒二代发布

同时发布的英特尔Nervana神经网络处理器(NNP) Spring Crest为深度学习打造,利用了人工智能深度学习专用的计算特性,比如密集矩阵乘法和用于并行计算的定制互联,目标是实现高计算利用率和模型并行性,将于2019年面市。

社区 

刘茵茵认为,数据科学应当与AI研究紧密结合,并通过开源工具与社区建立联系。这些开源库可以为研究或应用提供合作平台,同时,它们也可以让我们审视AI算法所需要的硬件和软件,实现上层到底层的优化和整合。

因此,英特尔不但在2018年5月推出了人工智能构建者项目(AI Builder program),通过英特尔在技术、营销、投资和服务等方面的支持,能够迅速面向市场推出人工智能解决方案,现在获得超过150家参与者的积极响应。而且针对开发者开源了NLP 架构、RL Coach、神经网络Distiller,这些开源代码库可以通过Github下载。

突破理论,践行AI

“边缘上的AI,最大的机会就是视觉—机器视觉、视频监控、医疗影像等等。数据显示,到2025年,超过一半的人工智能软件收入将来自视觉。”英特尔公司物联网事业部副总裁Jonathan Ballon强调了英特尔在边缘计算方面的布局。他认为,视觉应用的剧增,生成了大量需要进行汇总和分析的数据,而OpenVINO工具包能够在边缘侧实现高性能和可扩展性,专注于加速深度学习并将视觉数据转换为业务洞察。

几周前,英特尔还发布了视觉加速器设计,瞄准边缘设备的AI推理和分析性能。新的加速解决方案分为两种形式:一种是采用英特尔Movidius VPU阵列,另一种则基于高性能英特尔Arria 10 FPGA。该加速器解决方案以OpenVINO工具包为基础,能够为开发人员提供基于英特尔系列产品的更好的神经网络性能,帮助开发人员更加经济高效地运用物联网设备的实时图像分析和智能化功能。

Clean Water AI项目创始人Peter Ma介绍了他利用神经计算棒设计Cleanwater AI,一个能从显微镜图片中离线、实时检测出水中污染物设备的经历;而百度、阿里云和汇医慧影则分别展示了如何利用OpenVINO+智能摄像头的货运卡车监控解决方案、将铝合金压铸厂的缺陷检测精度提升5倍的机械臂与视觉系统、以及囊括了早期筛查、中间诊断、治疗方案选取以及愈后判断的人工智能乳腺癌全周期理疗一体机。

而修复长城和东北虎保护项目,则更令人印象深刻。

在修复长城的工作中,英特尔使用“猎鹰”8+无人机快速采集成千上万张高精度长城图像,这些图像被拼接在一起,构建出高精度的长城3D模型。技术人员通过不但能够运用人工智能算法来检测箭扣长城的破损及结构缺陷,甚至能够精确计算修缮所需的砖块数量。而这也是AI首次应用于大型古建的数字化修缮。

今年7月,英特尔与世界自然基金会(WWF)在吉林省长春公园举行合作签约仪式,宣布运用英特尔人工智能技术实施东北虎保护项目。在前端,基于英特尔Movidius的视觉处理设备将对东北虎进行更加精准的监测和数据采集;后端,基于至强可扩展处理器、固态硬盘存储介质,同时结合OpenMP/MPI并行优化技术,MKL-DNN等技术和工具,通过数据分析识别来自数百个摄像头的图像,追踪野生老虎历史运动轨迹, 实现全方位的东北虎监测与保护。

原创
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