八个月中在过去的，客户连结亲近沟通我不断在与次要，的需乞降工作负载以更深切领会他们。务供应商之类的有较强影响力客户的需求这些交换不只让我们深切领会到如云服，们领会我们本身产物组合所使用的环节范畴也向我们展现了计谋合作伙伴若何协助我。阶段现，在英特尔处置器上运转无数以万计的云实例，比任何其他架构都快并且它的增加速度。同时与此，写的代码无数千亿行针对x86架构编，了数亿颗至强处置器整个行业也曾经安装。此因，天独厚的劣势英特尔具备得，准横向鞭策行业成长不只能够通过行业标，和医疗等范畴纵向鞭策行业成长亦能在需求愈加专业的主动化。

　　化最风行的开源框架和函数库我们破费数年时间为CPU优，的最普遍的特定范畴加快器组合并且我们具有基于开放尺度开辟，植且避免被锁定使代码更容易移。外此，性并持续鞭策立异为加强手艺领先，深耕手艺我们持续，造开放式AI但愿可以或许打，客户端、边缘和更多范畴以涵盖从云和数据核心到。

　　范畴内在全球，领世界进入AI下一个时代的公司英特尔是为数不多的可以或许更好地引。态系统和开放式软件基于我们强大的生，等架构可以或许满足无数AI利用场景的特定需求以及至关主要的CPU、GPU、ASIC，无处不在的开放式AI打下坚实根本这将使我们可以或许引领市场成长并为。

　　低用户的进入门槛加快人工智能普及● 英特尔的人工智能策略是通过降。强大的产物组合及开放的软件生态系统基于英特尔®至强®处置器和英特尔，领人工智能的成长我们不只可以或许引，更普遍的行业趋向也能够深切影响，便利地利用人工智能让每小我都能够更。

　　识别模式并据此做出精确预测的能力人工智能（AI）的焦点是使机械。变得愈加精妙和复杂而跟着AI模子持续，和功率的需求也日积月累对更多计较、内存、带宽。

　　点在于模子摆设和AI推理阶段端到端AI流水线中最大的增加。今如，理在至强处置器上运转跨越70%的AI推，推理利用场景是智能边缘此中一个增加最快的AI，范畴深耕多年而至强已在此。

　　工智能正在逐步冲破数据核心● 我们处于一个转机点：人，使用时代的到来跟着人工智能，更在数据核心之外人工智能的将来。

　　AI提及，度进修锻炼和显卡机能很多人立即会联想到深。是大规模并行的因为锻炼往往，到了良多关心因而显卡得，I的一部门但这只是A。进修算法和中低复杂度的深度进修模子的组合大部门AI实践中的处理方案会包含典范机械，成在至强等现代CPU内而这些功能都曾经被集。

　　最快的计较工作负载● 人工智能是增加，在不竭增加其复杂性也，宽的要求也越来越高对计较、功率和带。

　　表示最佳的深度进修锻炼对于那些真正在GPU上，最适合其AI工作负载的计较我们但愿客户可以或许自在选择。是专有且封锁的现阶段的GPU，bana Gaudi AI处置器但我们有一款针对特定范畴的Ha，onte Vecchio显卡和一款专为高机能计较制造的P，放的行业尺度它们将基于开。取得的进展感应十分欢快我们对Gaudi目前，基于Habana Gaudi的DL1实例AWS在2021年第四时度颁布发表全面推出，的现有实例高40%其性价比力基于显卡，利用测试中表示优异并在晚期Gaudi。

　　方案的一部门硬件只是处理，终秉持“软件优先”的理念因而我们在AI策略上始。中其，平安的AI软件组件“软件优先”包罗，理器的奇特软件和平安功能即让用户可以或许操纵至强处，英特尔®SGX）进行秘密计较如通过英特尔®软件防护扩展（，环节数据和软件庇护利用中的。最多的基于硬件的数据核心可托施行情况英特尔®SGX是业界第一个也是摆设，础之上在此基，也涵盖更多秘密计较手艺我们的至强产物路线图，们的手艺领先性这也将夯实我。

　　核心到收集再到边缘的全面立异所有这些要素都在鞭策从数据，互连和智能软件在内的系统级硬件架构并影响诸如高带宽和大容量内存、快速。

　　于此基，L和OpenVino™我们曾经开辟了BigD。中其，根本设备长进行大规模机械进修BigDL支撑在现有大数据；提前锻炼的模子而通过数百个，简化推理在很多分歧硬件上的摆设OpenVino™能够加快并。尺度和API通过度歧的，发者供给可组合或优化的建立块为处置底层AI仓库工作的开，优化和产物化的东西和套件以及为低代码开辟者供给，开辟者健壮成长英特尔助力AI。I加快器和平安性我们持续深耕A，所有客户、细分市场和产物中普遍具有这将让我们可以或许使这些环节计较元素在。

　　的计较工作负载AI是增加最快，革性影响的四大超等手艺力量之一也是英特尔认为将对世界发生变。于数据核心虽然它降生，来在数据核心之外但我相信AI的未。的使用时代曾经到临AI在客户端和边缘，云端扩展到边缘为了让AI从，案来加快并简化整个数据建模和摆设管道社区需要一种愈加开放和全体的处理方。手艺转型所采纳的办法：向更多客户开放我们的策略是复制公司汗青上为其他严重，鞭策更大规模的使用加快AI的普及化并。

　　行副总裁兼数据核心与人工智能事业部总经Sandra Rivera英特尔公司执理

　　化对于鞭策大规模芯片使用至关主要虽然在AI框架中默认启用英特尔优，各类AI开辟者的需求但我们仍然需要满足，仓库较高位置工作的低代码或无代码主题专家如处置软件仓库底部工作的框架开辟者、在，（MLOps）的所有工程和运营人员以及摆设、运转、锻炼和维护AI模子。脚色迥然分歧虽然他们的，个阶段都有配合的方针但AI工作流程的每，速从概念扩展到现实世界即以最低的成本和风险快，摆设和维护的通用框架的开放处理方案这也意味着他们需要选择以及基于易于。

　　深刻变化各行各业现阶段AI曾经在，地球上每小我的糊口将来它也无望改善，更容易地大规模摆设但前提是它可以或许被。认为我们，要准确的AI手艺调集降低AI的进入门槛需。实践颠末，个成功的模式我们验证了一，通过开源工作协助定义开辟情况以加快AI立异的下一个时代：，影响客户的处理方案我们将可以或许开辟和，整个行业从而影响。预测我们，26年到20，场规模将跨越400亿美元英特尔AI逻辑芯片的市。实力抓住这个机遇我们正以强大的，充满决心我对将来。

　　会因利用场景和行业而变化特定的模子、算法和要求。如例，检测、定位和分类）、高清地图和路线规划等问题一家主动驾驶汽车公司需要处理感知（利用物体，动态情况的步履并采纳需要顺应。外此，要领会特定公司和行业的手艺术语手艺支撑软件的聊天机械人也需，回覆相关问题才能精确地。理同，分市场、工作负载和设想点而异对AI软硬件需求也因客户、细。在功耗和散热受限前提下实现低延迟推理设备端、嵌入式和客户端AI系统需要。发的AI具有边缘感知能力人们也越来越需要云中开，方案能够摆设在边缘以便云中开辟的处理，亦然反之。

　　前目，在至强处置器上运转AI数据流水线次要。速和优化软件通过内置加，处置器运转得更快我们可以或许让至强。于此基，hire Rapids我们一方面通过Sapp，一代产物提高最多30倍将AI的总体机能比上；时同，至强处置器以削减对独立加快器的需求我们还通过将更多AI工作负载引入，处置器的产物合作力从而进一步提高至强。英特尔产物而言对于诸如至强等，并不是一个新概念AI功能和优化。此因，展这种方式我们打算扩，端、边缘、显卡等诸多范畴的每个产物中将AI融入我们交付到数据核心、客户。