近日，英特爾出席在線上舉辦的Wave Summit 2022深度學習開發(fā)者峰會，與眾多人工智能專家、開發(fā)者與架構師，及知名學者等行業(yè)從業(yè)者一道分享英特爾與百度在人工智能各領域應用的創(chuàng)新突破，并深度展現(xiàn)如何通過包括oneAPI 和OpenVINO在內的軟件優(yōu)化，及豐富的人工智能全棧硬件產品組合，助力最新發(fā)布的飛槳v2.3版本實現(xiàn)模型性能的優(yōu)化升級，及其在多個垂直領域的實踐應用。與此同時，英特爾亦聯(lián)合百度發(fā)布“飛槳硬件生態(tài)伙伴共創(chuàng)計劃”，共創(chuàng)軟硬一體人工智能生態(tài)。

英特爾高級首席工程師、物聯(lián)網事業(yè)部中國區(qū)首席技術官張宇表示，英特爾始終致力于以強大的產品組合和開放的軟件生態(tài)系統(tǒng)加速推動人工智能普及，進而推動人工智能無處不在。百度飛槳作為行業(yè)領先的深度學習平臺，與英特爾具有長期良好深度的合作基礎，未來不僅將深耕產品技術創(chuàng)新，亦將進一步豐富軟件優(yōu)化方案，并通過強大的生態(tài)賦能為開發(fā)者帶來便利，共創(chuàng)人工智能新體驗。

百度飛槳總架構師于佃海表示，深度學習框架和芯片一起共同構成了人工智能的基礎設施。飛槳是中國首個自主研發(fā)、功能豐富的產業(yè)級深度學習平臺，以百度多年深度學習技術研究和業(yè)務應用為基礎，集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發(fā)套件、豐富的工具組件于一體，積極與英特爾在內的主流芯片廠商深度適配并融合創(chuàng)新，形成了軟硬協(xié)同優(yōu)勢，構建了繁榮的人工智能生態(tài)圈。

在人工智能科學領域，英特爾和百度工程師攜手從零到一，在分子動力學領域共同研發(fā)，基于英特爾oneAPI和第三代英特爾?至強?可擴展處理器，并利用深度學習加速技術AVX512指令集，優(yōu)化分子動力學（MD）模型，且支持軟件LAMMPS，調優(yōu)后能滿足研究需要，有效提升用戶深度學習應用的工作效率。目前該產品已開放測試，賦能材料研發(fā)工作，助力深度學習技術在人工智能+科學計算領域的應用，并奠定了人工智能框架與傳統(tǒng)科學計算相結合的基石。

此外，秉承“軟件優(yōu)先”的人工智能策略，英特爾亦在諸如智能零售、生命科學、自然語言處理等領域展開積極探索并取得顯著進展。在智能零售領域，英特爾以OpenVINO助力百度智能云打造數(shù)字化門店解決方案。采用英特爾酷睿CPU的英特爾邊緣計算盒，基于OpenVINO的模型優(yōu)化，可支持4~8路精準客流分析，能夠實現(xiàn)針對員工、外賣、保潔等特定人群高準確度的分類去重。同時，得益于OpenVINO? 工具套件近三年半以來的最大升級，其以更新和更簡潔的API、更廣泛的模型支持、出色的可移植性與性能，與飛槳一道為開發(fā)者帶來極致體驗。在生命科學領域，英特爾亦通過oneAPI軟件對DeepMind AlphaFold2進行逐個模塊的加速，為其帶來預處理的高通量優(yōu)化和架構之外的模型推理優(yōu)化，以應對目前蛋白結構分析和大數(shù)據測序所帶來的高效率、快速人工智能解析的需求，創(chuàng)新生命科學研究范式。

值得一提的是，除了領先行業(yè)的軟件優(yōu)勢，英特爾亦具備豐富的人工智能硬件產品和解決方案。英特爾致力于通過一系列跨計算的CPU、FPGA、GPU及專用的人工智能加速器（Habana Gaudi）來為人工智能提供技術基礎，并通過全棧式硬件產品組合來滿足用戶不同場景的使用需要。其中，即將發(fā)布的代號為Sapphire Rapids的第四代英特爾?至強?可擴展處理器采用Intel 7制程工藝制造，是迄今為止英特爾功能最豐富的至強性能核處理器。其憑借全新的集成加速器，通過針對人工智能工作負載的軟硬件優(yōu)化，相較上一代產品能夠提供高達30倍1的性能提升。

萬物智能化時代，人工智能正在深刻地變革各行各業(yè)，并有望在未來改善每個人的生活。未來，英特爾將始終秉承“推動人工智能無處不在”的策略，攜手百度通過軟件優(yōu)化和產品技術創(chuàng)新，助力開發(fā)者更便捷地開發(fā)和部署人工智能，以及大幅降低用用戶應用人工智能技術的門檻，加速人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)的創(chuàng)新與落地。

1在將微服務負載平衡器移至代號為Mount Evans的英特爾IPU ES2000后，測試得出性能差異。測量顯示，Sapphire Rapids相較于Ice Lake性能提升30%。在Sapphire Rapids上，當負載均衡器從CPU移動到IPU時，測量到性能提升了30%（具體數(shù)據仍待最終確定）。測試時間為2022年4月。