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瞄準“數據”，從點線面勾畫AI全棧解決方案

早在60多年前，AI就誕生了。但發展之路，蜿蜒曲折。之所以現在井噴式增長，除了不斷提升的計算力，還有一個重要基礎，數據。

追溯到今年3月，英特爾發布“數據戰略”，對公司進行重新定義，CEO科再奇明確指出，“如果一個市場不能生成數據、分析數據、或使用數據來提供增值服務，英特爾就不會進入。”

再來看一組數字，到2020年，每臺自動駕駛汽車每天將生成超過4TB流量，結合所有產業，英特爾給出一項統計，2020年中國數據總量將達到8000EB。當然，不僅是數據量的增長，未來數據的形態正在從結構化（文本圖形）向非結構化（音頻、視頻、社交），以及不規則維度和定制類型數據演進（聲納、GPS、雷達、鐳射激光、人工智能、神經網絡、基因），數據的處理方式也延伸至端到端。

在這種“數據洪流”效應下，如何將不同形態的數據轉化為“增值服務”，處理海量數據，并尋找到關鍵數據，做快速的預測、診斷，預防災難事件發生，甚至模擬人的大腦，英特爾認為這就是AI潛力所在。

但這位“CPU霸主”也表示，隨著高度動態和非結構化數據的自然數據收集分析需求越來越大，未來計算需求必定將遠遠超越傳統的CPU和GPU架構。那怎么辦？英特爾這么說，那就肯定有辦法。面對AI后時代的未知，英特爾同樣希望用“計算多元”思路來處理，即利用不同特性硬件平臺以及軟硬件協同優化，來提升數據處理的速度和準確性。

于是，英特爾很快采取了一系列行動。從2015年開始，瘋狂布局AI，收購Altera 、Saffron、Yogitech、Itseez、Movidius、Mobileye等一系列各有所長的AI初創公司。當然，一下子收購這么多公司，還是難以消化的。英特爾需要將所有這些融合重組在一起。如何整合？

當英特爾收購Nervana時，它認為這家小公司是其進軍AI的“基礎”。為此，還成立了由Nervana前任CEO兼聯合創始Naveen Rao領導的人工智能產品事業部（AIPG）以及一個進行高級研究和開發的人工智能實驗室。

相較于整體AI戰略，英特爾也更為強調其AI硬件組合。在本次AI Day上，英特爾剛宣布將在今年年底之前發布Nervana神經網絡處理器（簡稱NNP），即此前代號為“Lake Crest”的項目。Naveen Rao將NNP描述為“一套面向深度學習的專用架構”。

英特爾在AI芯片方面還儲備有其它殺手锏，具體包括至強家族、FPGA（來自Altera）、Mobileye（車載平臺）以及Movidius（用于邊緣位置機器學習）。

▲英特爾人工智能全棧解決方案

完整的硬件平臺，涵蓋至強處理器、至強融核處理器、英特爾Nervana神經網絡處理器和 FPGA、網絡以及存儲技術等；

針對深度學習／機器學習而優化的基于英特爾架構的數學函數庫（英特爾 MKL－DNN以及數據分析加速庫（英特爾 DAAL）等，以及英特爾Nervana Graph；

支持和優化開源深度學習框架如 Spark、Caffe、Theano 以及Neon等；

構建了包括英特爾Nervana、英特爾計算機視覺 SDK、 Movidius 和 Saffron 為代表的平臺，以推動前后端協同人工智能發展。

原來，在“看似摸不著頭腦”收購狂潮背后，英特爾實則是在補齊各方面的能力。應對數據多樣性，現在，英特爾終于緩了口氣，拿出一整套AI全棧解決方案。