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对话戴金权:英特尔如何构建软硬件协同统一的大数据分析+AI平台?_体育外围

发布时间:2020-10-14 06:18:02来源:体育外围-体育外围平台编辑:体育外围-体育外围平台阅读: 当前位置:首页 > 野史传说 > 手机阅读

体育外围平台:一起沦为新的挑战。第二,要建构一个工业级端到端的大数据分析+人工智能应用于,并不是说道训练一个模型就可以已完成的事情,其是一个非常复杂的流水线或者工作流。从数据的搜集、引入、处置、特征的萃取、各种模型的建构训练,到最后的部署、推理小说等等,是一个非常复杂的工作流。

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“我们需要协助用户可以将这一个样末端到端的大数据处理分析再加机器学习的工作流需要十分便利地建构出来,从而大大需要提升了用户的研发效率、部署效率和运维效率”,戴金权讲解道。与过去数年比起,深度自学和人工智能应用于场景更为普遍,要处置的数据也更为普遍,所以客观拒绝使用者建构末端到端的大数据处理分析再加机器学习、深度自学的统一流水线。英特尔仔细观察到,客户有更加多的类似于市场需求。

“我们有很多用户是来自于很多十分大的互联网公司或者是大的企业里面的传统实验室,他渐渐的也不会找到,当建构了一些人工智能深度自学的框架和模型之后,怎么样需要很好的确实跑到生产系统上去,能将生产数据在上面跑起来。这是用户来用于英特尔Analytics Zoo一个很最重要的出发点。

”此外,Analytics Zoo的用户也少有硬件的OEM的厂商、软件提供商、公有云服务商等,英特尔现场展示出的客户还包括浪潮、宝信、戴尔、阿里云和腾讯云等。核心 | 末端到末端应用于场景塑造成从深度自学模型到一个原始的工业级应用于要多少步骤?如上戴金权在现场展出的PPT,黑色部分是核心的深度自学模型,但是周边有很多工作要已完成,才能使之运营一起。深度自学的模型只是整个流程的一部分,要建构和应用于深度自学模型,还有数据的引入、数据清除、特征提取、对整个集群的资源的管理和各个应用于之间对这个资源的分享等,这些工作事实上占有了机器学习或者深度自学的一个工业级应用于研发大部分的时间和资源。所以,数据处理、机器学习,以及算法必需很好地和现有的大数据处理的工作流统合在一起。

这也是建构一个末端到端的应用于场景所面对的问题,在没一个统一的大数据分析+AI平台之前,必须人工把很多有所不同的框架重新组合一起。另外很多用户研发一般都就是指单机开始,当必须处置更加多数据的时候,就必须跑到一个大规模分布式环境,甚至到一个生产环境里去。从Analytics Zoo的角度,第一,英特尔需要将有所不同的框架无缝的构建到流水线里面去体育外围平台,通过在软件层上面各种新的反对或者功能,需要将TensorFlow、Spark需要十分无缝的构建在一个程序里面,在一个Spark程序里面必要映射TensorFlow的Code,然后一起运营一起,这只不过对很多用户来说很有吸引力。第二是在研发过程中,因为底层运营在Spark这样的引擎上,上面可以映射各种深度自学的功能,它可以运营在一个单机的环境,也可以跑到一个分布式环境里面去,用户也可以必要采访生产数据。

“很多用户之所以想要Analytics Zoo,就是它可以必要建构末端到端的,跟生产系统完全完全一致的原型。这是我们的一个主要出发点,可以协助用户将整个的大数据分析+人工智能的应用于很便利的将端到端的流水线建构出来,而且它可以很便利的从用户的笔记本运营到集群、运营到用户的生产环境当中去,这是英特尔在底层Analytics Zoo这个平台里所做到的工作”,戴金权总结道。Analytics Zoo是为了大数据平台所优化的,今天大数据平台基本都运营在十分大规模的英特尔至强劲处理器上,也许是几十、几百、几千个节点,但是英特尔用于了大量的底层优化的框架和库,像MKL-DNN、OpenVINO等等,将来不会通过英特尔One API这样的生态系统输入。

戴金权提及,当在英特尔的生态系统上建构一个人工智能研发平台时,带给的益处就是底层需要反对英特尔各种硬件的加快,不管是至强劲服务器,还包括像Movidius、FPGA,神经网络处理器,还有将来的独立国家显示卡,都可以通过One API下面的底层生态系统来给上层的平台和应用于所用于。(公众号:)总结,Analytics Zoo需要将各种有所不同的模块有所不同的框架下统一到一个末端到末端流水线上,提升客户研发部署大数据分析和深度自学的能力,这在如今深度自学或者机器学习就越一般化的背景下十分最重要,英特尔的工作需要让用户增加人工智能应用于的研发环节,较慢推上现实场景。英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO戴金权早已证实参加由中国计算机学会主办,、香港中文大学(深圳)牵头主办的CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会。

2019年7月14日,CCF-GAIR 2019 将融合语音、计算机视觉等传统人工智能重点方向的研究,以及如在经济学等领域的新应用于,接续历史与未来、学术研究与产业应用于,对世界和中国将近四十年来的人工智能研究展开一个系统性的总结并未来发展在当前简单国际形势下中国人工智能的未来发展。超链接:CCF-GAIR 2019 大会官网涉及文章:英特尔首次向其投资者谈论一个不为人知的“秘密”腾讯X英特尔:巨头合力如何掘金5G&MEC?英特尔以数据为中心的竞争优势是什么?BATJ有个联合的观点原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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