英特爾醞釀已久的“殺手锏”，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器威力有多驚人

　　如果將這種思維映射到醫(yī)療成像領(lǐng)域，Jonathon Ballon也談到“智能”將演變的軌跡：“或許過去十年，我們專注于快速完成影像獲取，但現(xiàn)在AI發(fā)展已經(jīng)跨越這個(gè)臺(tái)階，我們思考的是如何比醫(yī)生更快速準(zhǔn)確分析影響，讓AI系統(tǒng)能夠用幾分鐘的時(shí)間就處理完1萬張醫(yī)學(xué)影像，并向放射科醫(yī)生指出哪些影像應(yīng)該特別關(guān)注，下一步還要與相關(guān)病例聯(lián)系起來，提供診斷和治療方案?！?/p>本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/201806/381457.htm

　　同樣的顛覆還會(huì)發(fā)生在零售市場：英特爾與京東打造的D-MART“無人商店”，已經(jīng)在多個(gè)智能門店以及智能售賣機(jī)項(xiàng)目中部署試用。無人商店用到的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要集中在知人、知貨、知場3個(gè)方向，由于涉及線上線下數(shù)據(jù)打通，將視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等，需要用到機(jī)器視覺領(lǐng)域CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法，智慧供應(yīng)鏈方面用到的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、統(tǒng)計(jì)學(xué)的線形回歸、邏輯回歸等。綜合考慮，京東選擇了英特爾的邊緣服務(wù)器做硬件層支持。

　　從醫(yī)療到零售還只看到物聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐的小小縮影，事實(shí)上英特爾正在嘗試一個(gè)通用邏輯或者說方法論，將物聯(lián)網(wǎng)的部署在所有行業(yè)上打通。在Jonathon Ballon看來，物聯(lián)網(wǎng)也擁有專屬的“摩爾定律”，不同行業(yè)的IOT都會(huì)經(jīng)歷三個(gè)相同階段：連接，智能以及自治，而自治階段是未來物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的終極趨勢所在。英特爾與京東、亞馬遜打造的“無人商店”就是一個(gè)完全自主運(yùn)營的實(shí)例。

　　當(dāng)談到競爭，Jonathon Ballon表示并不擔(dān)心。“英特爾的優(yōu)勢在于善加利用分布式計(jì)算架構(gòu)，專注于打造端到端的解決方案，包括設(shè)備、網(wǎng)關(guān)、網(wǎng)絡(luò)、云、數(shù)據(jù)中心等?！笨梢钥吹?，不僅是AI產(chǎn)品組合，關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)，英特爾也已經(jīng)攢好“組合牌”，從設(shè)備到云已備好了一整套完整的產(chǎn)品組合方案。

　　所以，英特爾的手上都有哪些牛X底牌?

　　英特爾從來都不會(huì)直接地告訴別人它的AI能力有多強(qiáng)，但未來你身邊的AI可能都有“Intel inside”。

　　就像沒聽說過Movidius VPU，但你可能知道大疆今年推出了一款具有手勢識(shí)別遙控功能的迷你無人機(jī);不熟悉Moblieye這個(gè)名字，但你大概聽過特斯拉Autopilot的自動(dòng)駕駛功能;沒研究過英特爾AI平臺(tái)，但你或許會(huì)被2020年東京奧運(yùn)會(huì)的直播效果驚艷;甚至，在如今大多數(shù)人工智能硬件公司采用的芯片前，都要加一個(gè)英特爾商標(biāo)。

　　事實(shí)上，借由其體量的優(yōu)勢，英特爾在AI硬件方面完成了深遠(yuǎn)布局。從訓(xùn)練到推理，從服務(wù)器到終端的AI全產(chǎn)業(yè)鏈上，都有intel inside的身影。如果說數(shù)據(jù)洪流帶來巨大機(jī)遇和挑戰(zhàn)，多種多樣的應(yīng)用需求需要不同的解決方案和技術(shù)來滿足，同理人工智能也是如此。紛繁復(fù)雜的工作負(fù)載也需要不同類型和特點(diǎn)的人工智能產(chǎn)品來支撐，這就需要提供更全面的企業(yè)級方案。

　　在人工智能策略上，英特爾實(shí)際上一直強(qiáng)調(diào)的是“廣度”，即對于每一種架構(gòu)風(fēng)格，英特爾都有一個(gè)或多個(gè)的產(chǎn)品組合，讓各種規(guī)模的機(jī)構(gòu)都能通過英特爾開啟自己的人工智能研發(fā)。例如，英特爾正在與Novartis合作，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來加速高內(nèi)涵篩選——這是早期藥品研發(fā)的關(guān)鍵元素。雙方的合作把訓(xùn)練圖片分析模型的時(shí)間從11個(gè)小時(shí)縮短到了31分鐘。

　　當(dāng)然，要釋放AI潛力，僅“廣度”還是不夠的，還應(yīng)該有更全面的考慮。在一年多漫長梳理與整合之后，英特爾終于拿出了一套相對完善的產(chǎn)品組合方案——英特爾人工智能全棧式解決方案，包括至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器、英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器和FPGA、網(wǎng)絡(luò)以及存儲(chǔ)技術(shù)等;針對深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)而優(yōu)化的基于英特爾架構(gòu)的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(Intel MKL)以及數(shù)據(jù)分析加速庫(Intel DAAL)等;支持和優(yōu)化開源深度學(xué)習(xí)框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等;構(gòu)建以英特爾Movidius和Saffron為代表的平臺(tái)以推動(dòng)前后端協(xié)同人工智能發(fā)展。

　　這就夠了嗎?當(dāng)然不是。

　　差點(diǎn)漏掉了“Loihi”。它是英特爾正在研發(fā)的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算芯片，能夠像大腦一樣通過脈沖或尖峰傳遞信息，通過“異步激活”方式進(jìn)行計(jì)算，使機(jī)器學(xué)習(xí)更有效率，同時(shí)對于計(jì)算力的需求更小。但Rao也指出，Loihi目前只是一個(gè)研究項(xiàng)目，是英特爾的一個(gè)重要研究方向但不是唯一方向。

　　“如果我們能提高的話，這項(xiàng)技術(shù)將成為潛力股?！?/p>

　　“與此同時(shí)，還有量子計(jì)算，它是創(chuàng)造更多計(jì)算能力的方法?！?/p>