近日，“釋放AI潛力——2017英特爾人工智能大會(huì)”在北京召開(kāi)。在這場(chǎng)集結(jié)英特爾公司全球副總裁兼中國(guó)區(qū)總裁楊旭、英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)等英特爾內(nèi)部，以及百度、科大訊飛、京東等外部人工智能專家的大會(huì)上，除了探討火熱的人工智能概念背后，技術(shù)演進(jìn)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、生態(tài)建設(shè)等多個(gè)層次問(wèn)題之外，英特爾也通過(guò)多個(gè)技術(shù)大咖演講，以及多場(chǎng)發(fā)布，讓其橫跨硬件、軟件和框架的AI全棧技術(shù)能力更加具象化，也讓我們逐漸觸碰到英特爾AI的真正內(nèi)核。

時(shí)隔一年英特爾AI放出哪些大招？

據(jù)楊旭介紹，從去年的英特爾人工智能大會(huì)到本屆大會(huì)，時(shí)隔一年，英特爾在自己最核心的計(jì)算能力上取得了很大突破。2016年英特爾收購(gòu)NervanaSystems，Nervana擁有為深度學(xué)習(xí)而全面優(yōu)化的硬件和軟件堆棧；同年，英特爾收購(gòu)視覺(jué)處理芯片廠商Movidius，這次收購(gòu)讓英特爾獲得了高表現(xiàn)力、低耗能的Soc平臺(tái)。

圖注：英特爾公司全球副總裁兼中國(guó)區(qū)總裁楊旭

同時(shí)英特爾又基于ApacheSpark分布式深度學(xué)習(xí)框架BigDL進(jìn)行深度學(xué)習(xí)；另外還推出全線至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器，這個(gè)處理器從計(jì)算到網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)都可以非常靈活的按照人工智能的應(yīng)用復(fù)雜度來(lái)搭配。

楊旭還介紹，今年10月份英特爾CEO科再奇先生在美國(guó)宣布英特爾推出系列人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器產(chǎn)品，這一系列產(chǎn)品推出的背后，都是基于英特爾在人工智能技術(shù)上的發(fā)展和演進(jìn)。

技術(shù)背后且看應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？

對(duì)于比較受關(guān)注的Movidius，英特爾公司高級(jí)首席工程師兼大數(shù)據(jù)技術(shù)全球首席技術(shù)官戴金權(quán)舉了一個(gè)例子：“英特爾在今年7月份發(fā)布的Movidius神經(jīng)元計(jì)算棒，這是一個(gè)非常小的USB樣子的人工智能設(shè)備，是業(yè)界首款基于USB的超低功耗的嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)工具，它可以工作在標(biāo)準(zhǔn)USB接口上。它內(nèi)制了Myriad2的VPU，可以把預(yù)訓(xùn)練好的Caffe或者TensorFlow的模型直接嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接通過(guò)所謂的U盤對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理進(jìn)行加速，從而將人工智能應(yīng)用部署在嵌入式以及邊緣環(huán)境上。”

當(dāng)然這樣的實(shí)例還有很多，戴金權(quán)介紹了另外一個(gè)例子：“比如在FPGA方面，今年8月微軟工程師分享了ProjectBrainwave，這個(gè)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)運(yùn)行在微軟的超大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)上，在這個(gè)超大數(shù)據(jù)中心里面，基于CPU的服務(wù)器構(gòu)成了一個(gè)CPU計(jì)算層，在這個(gè)服務(wù)器的計(jì)算層之上我們又加入了基于超大規(guī)模FPGA組成的FPGA計(jì)算層，CPU的計(jì)算層和FPGA的計(jì)算層都同時(shí)接入了數(shù)據(jù)中心的融合網(wǎng)絡(luò)，這樣運(yùn)行在本地的CPU或者FPGA的應(yīng)用可以直接調(diào)用遠(yuǎn)端的FPGA池。ProjectBrainwave里面都能夠?qū)⒁呀?jīng)訓(xùn)練好的各種各樣的復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不管是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN還是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都能夠把它編譯成可以在FPGA上執(zhí)行并加速的代碼，而且這個(gè)代碼通過(guò)分布式的方式部署到英特爾的運(yùn)算池上。”

除了Movidius、FPGA，今年英特爾也發(fā)布了至強(qiáng)可擴(kuò)展平臺(tái)，英特爾在至強(qiáng)平臺(tái)上做了大量的軟件和硬件工作，包括優(yōu)化、開(kāi)發(fā)等等，使人工智能計(jì)算能在至強(qiáng)平臺(tái)上有好的效果。

其實(shí)講了這么多英特爾在人工智能方面的技術(shù)累積和橫跨軟硬件和算法框架的產(chǎn)品實(shí)力，這些黑科技都需要通過(guò)合作伙伴來(lái)打磨成為優(yōu)秀的產(chǎn)品和行業(yè)解決方案呈現(xiàn)在大家面前，這也是這場(chǎng)活動(dòng)邀請(qǐng)眾多合作伙伴的原因所在。

在會(huì)上，眾多合作伙伴詳解了他們與英特爾AI的淵源。百度與英特爾在人工智能研究和開(kāi)發(fā)上深度合作，致力于為客戶提供最好的深度學(xué)習(xí)與人工智能體驗(yàn)。科大訊飛不僅在做人工智能，更在布局人工智能2.0，在這其中需要更強(qiáng)大的能夠支撐訊飛包括法院、醫(yī)療、城市客服各方面的應(yīng)用的計(jì)算平臺(tái)，通過(guò)與英特爾的合作，能夠?qū)⑷斯ぶ悄芨玫倪M(jìn)行落地；美團(tuán)云和英特爾不管是在技術(shù)層面還是產(chǎn)品層面都有很多交流，一起打造中國(guó)最開(kāi)放的人工智能平臺(tái)；海康2013年后開(kāi)始布局深度學(xué)習(xí)，推出基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的后端產(chǎn)品，包括基于英特爾Movidius平臺(tái)的攝像機(jī)；中國(guó)電信在深度學(xué)習(xí)算法上，在優(yōu)化之前大概時(shí)長(zhǎng)是2400，優(yōu)化之后提升18倍，得益于英特爾至強(qiáng)融核處理器提供的端到端的高性能支持。

AI前瞻：看英特爾的技術(shù)儲(chǔ)備

對(duì)于大家比較關(guān)注的英特爾在人工智能方面的前瞻性研究，宋繼強(qiáng)作為英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)，進(jìn)行了介紹。英特爾中國(guó)研究院過(guò)去幾年研究了一整套人臉?lè)治黾夹g(shù)的算法框架，包括從二維的人臉圖像中提取出特征點(diǎn)，特征點(diǎn)進(jìn)一步分析識(shí)別出人的屬性、身份和面部表情。以李宇春與英特爾聯(lián)合打造的全球第一支有三維人臉特效的音樂(lè)視頻為例，怎么樣從二維人臉中提取特征映射到三維人臉參數(shù)空間把它變成你想要的臉？這個(gè)就離不開(kāi)英特爾最新研發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法，用幾十萬(wàn)張圖片訓(xùn)練出來(lái)。

另外宋繼強(qiáng)介紹：“大家可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)ImageNet比賽，它是用很大的、上千萬(wàn)級(jí)別的圖像去訓(xùn)練出深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)在領(lǐng)先的視覺(jué)公司都說(shuō)千層以上，而且很寬，那意味著這樣的網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練出來(lái)以后計(jì)算的復(fù)雜度、空間復(fù)雜度都很大，沒(méi)有辦法放在前端設(shè)備上用。而英特爾研究院的方案是采取了低精度深度壓縮三部曲，獲得百倍壓縮比，性能接近無(wú)損?！盡ovidius芯片和FPGA都屬于功耗和計(jì)算上很優(yōu)秀的前端部署硬件，在這些芯片中就會(huì)使用英特爾的低精度壓縮模型做優(yōu)化。

技術(shù)論壇：詳解英特爾AI“黑科技”

大會(huì)上午Keynote讓英特爾AI”黑科技““露崢嶸”之外，大會(huì)下午的“人工智能硬件創(chuàng)新”、“簡(jiǎn)化與加速人工智能開(kāi)發(fā)”、“深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)例分享”三場(chǎng)技術(shù)論壇，則就這些”黑科技“進(jìn)行詳細(xì)解讀。包括英特爾軟件事業(yè)部（SSG）高級(jí)技術(shù)咨詢師胡英博士、英特爾方案架構(gòu)師陳江、英特爾解決方案事業(yè)部亞太地區(qū)人工智能業(yè)務(wù)拓展經(jīng)理劉斌、英特爾軟件開(kāi)發(fā)工程師趙鵬等多位人工智能領(lǐng)域的技術(shù)專家，還就英特爾可擴(kuò)展系統(tǒng)框架、FPGA、Caffe訓(xùn)練集群等能力；Pthon,Cafffe,Tensorflow等數(shù)個(gè)深度學(xué)習(xí)框架；MKL和MKL-DNN、MovidiusVPU、自動(dòng)駕駛等核心技術(shù)及應(yīng)用，進(jìn)行了深入解讀。