Géant Intel Evolution: Comment Faire Avancer La Nouvelle Piste Ai?

Le passage à Intel centré sur les données accélère l 'atterrissage de l' intelligence artificielle.Grace à l 'intégration d' ai, 5g, le bord intelligent, Intel entre dans l 'application industrielle de l' extrémité B, les activités couvrent de nombreux domaines tels que la Ville intelligente, l 'Internet industriel, la médecine intelligente, la conduite automatique.

Intel a récemment lancé une série de logiciels et de matériels d 'aide à l' informatique, y compris les processeurs extensibles de la troisième génération d 'Intel à accélération ai, la première version d' Intel d 'optimisation de l' intelligence artificielle FPGA stratix 10.NX et al.; dans le même temps, la filiale mobileye a annoncé une coopération stratégique avec Willer, l'un des plus grands opérateurs de transport au Japon et en Asie du Sud - Est, qui lanceront des services de taxi automatiques (robotaxi) au Japon et sur les marchés de l'Asie du Sud - Est.

Il ne fait aucun doute que l'intelligence artificielle accélérera l'entrée dans la vie professionnelle et la vie privée.Depuis cette année, l'épidémie de pneumonie coronarienne est devenue un défi commun à l'échelle mondiale.Les ? Dangers ? vont de l'assistance médicale et des sciences de la vie au fonctionnement ordonné de l'économie et de la société à la prestation de services publics et à l'élaboration des politiques, et les technologies intelligentes, qui sont représentées par l'intelligence artificielle, jouent un r?le de plus en plus important.

L 'Intel de l' ancien est en pleine mutation, depuis l 'acquisition de l' entreprise ai jusqu 'à l' application de l 'ai profond pour rétablir l' environnement ai.Bien s?r, Intel affrontera aussi la concurrence d 'Ingrid, de sellings et de tous les géants de la science et de la technologie.

Construction Ecologie ai: de xpu à calcul quantique

Intel a redéfini les six compétences de base de la technologie pour faire face à des opérations intelligentes.Intel utilise les six piliers techniques (processus et Encapsulation, architecture xpu, mémoire et stockage, interconnexion, sécurité, logiciel) comme moteurs et intègre l 'intelligence artificielle dans la configuration complète du produit CPU + GPU + FPGA + ASIC, en combinant doucement et durement le déploiement intelligent des nuages à l' extrémité.

Sur cette base, Intel met l 'accent sur ses propres nuages, ses bords, ses avantages d' empilement et sa capacité de xpu.Sur le terrain de l 'intelligence artificielle, "l' empilement" est également devenu un point d 'enthousiasme pour les grandes entreprises telles que Intel, Hua Wei, et d' autres grandes ambitions.

Le Président de l 'Institut de recherche chinois Intel, Song jiqiang, a déclaré à la presse économique du XXIe siècle: "x représente une multitude de structures de traitement, car les nouvelles possibilités offertes par le marché sont très différentes, les types de capteurs sont très différents et l' accès aux données est différent, ce qui fait que ces données ne peuvent pas être traitées dans la même architecture, par exemple par CPU ou CPU + GPU, et doivent nécessairement être hétérogènes.Comment?

Bien qu 'Intel produise une puce universelle, la demande de personnalisation peut être obtenue grace à une configuration hétérogène.Song jiqiang, par exemple movidius, sous le drapeau Intel, se spécialise dans la matrice ai, Habana.L'accélération des opérations de Labs spécialisées dans les opérations matricielles et l'accélération du traitement des données rares par des structures souples de la FPGA, de même que les calculs neurométriques et quantiques à l'avant - garde, ? comment les calculs quantiques peuvent - ils fournir un appui plus important en matière de capacité de calcul parallèle, peuvent - Ils aussi avoir un effet d'accélération important sur ai, et Intel fait de même? ?.

En ce qui concerne l 'ensemble de l' entrep?t, Song jiqiang a déclaré: "l 'entreprise ai fait beaucoup d' algorithmes, de cadres, voire certains de l 'optimisation personnalisée du matériel, certains sont équipés d' accélérateurs spécialisés dans le matériel.Intel se caractérise non seulement par une pile complète, mais aussi par un cadre supérieur et une banque de performances en bas.Nous disposons non seulement de la seule technologie DL Boost capable d 'introduire une accélération spécifique de l' ai dans la CPU, mais aussi du matériel de puce pour le GPU, la FPGA, l 'ASIC dédiée, etc. ?.

Selon l 'analyste consultant Yao Jiayang, journaliste de reportage économique du XXIe siècle, les services de traitement d' Intel ne sont pas facilement perturbés dans les centres de données ou dans l 'entreprise Yun, comme en témoigne le rendement des recettes de DCG d' Intel.Toutefois, Intel continue de se heurter à une forte concurrence pour les puces d'accélération des opérations ai (GPU, FPGA, par exemple, NVIDIA et Xilinx) et, à cet égard, il convient de se demander si Intel a les moyens de conserver son avantage concurrentiel pour les puces d'accélération des opérations ai.

"Faible, faible, faible."

à l'heure actuelle, Intel a déjà entrepris des essais d'application de l'ai dans plusieurs secteurs.Dans le domaine de l 'Internet industriel, l' usine d 'Intel Dalian a besoin de tester en temps réel et avec précision les tranches de cristaux afin de garantir le rendement de ses produits grace à des logiciels et des matériels intellectuels artificiels basés sur Intel.Technique, l 'efficacité de détection a été multipliée par 100 par rapport au procédé purement manuel.En outre, les puces Intel sont utilisées dans les ports et les navires, les aéroports, les chemins de fer et les véhicules, la gestion du parc de véhicules, l 'infrastructure routière, etc.

Mais il y a encore beaucoup de problèmes lors de l 'atterrissage d' ai, Zhang Yu, Directeur technique et ingénieur en chef du Département de l 'Internet chinois de l' Intel, a dit au journaliste économique du XXIe siècle: dans le secteur vertical, y compris le commerce de détail, l 'industrie manufacturière, Le transport intelligent, les soins médicaux, etc.Pour résoudre un problème particulier, c 'est - à - dire la fragmentation des industries est très évidente.Il nous faut donc, pour développer l'intelligence artificielle, un développement personnalisé pour les différents secteurs, ce qui augmente certains des co?ts de développement des applications de l'intelligence artificielle et la réduction des co?ts est un problème important pour les secteurs que nous voyons aujourd'hui.

Une autre difficulté tient au fait qu'à l'heure actuelle, nous disposons de plus de données, souvent basées sur des données recueillies dans le domaine des transports, par exemple sur l'imagenet, où nous avons recueilli près de 40 millions de photographies de personnes et d'objets.Toutefois, dans certains secteurs, les données collectées ou traitées sont souvent personnalisées.C'est pourquoi, dans un ensemble limité de données, nous devons pouvoir produire rapidement de nouveaux modèles adaptés à des domaines spécifiques et à des applications spécifiques. ?

En résumé, il est difficile, dans la pratique, de réduire les co?ts d'utilisation de la fonction ai tout en obtenant les résultats de la formation à l'aide d'un petit modèle de données.Pour résoudre ces problèmes, il faudra mettre à niveau les applications de la technologie ai.

Dans l 'ensemble de l' évolution de l 'ai, Song jiqiang pense que l' apprentissage profond de la courbe du développement est maintenant bien entré dans la phase de la plateforme.Cela signifie qu'ai entre dans la phase de la plate - forme.

L 'intelligence artificielle n' est pas faible dans le domaine de l 'intelligence artificielle faible.Toutefois, si l'on veut qu'elle soit universelle, c'est - à - dire qu'elle soit per?ue par les milieux universitaires ou industriels comme une intelligence artificielle forte, cette capacité n'est pas assez forte, puisqu'elle n'est pas suffisamment mobile sur plusieurs fronts et qu'elle n'est pas assez puissante pour contrecarrer les attaques contre Certaines données.Dans l'ensemble de l'enseignement ou de l'industrie, l'intelligence artificielle est en train de passer de 2,0 à 3,0, la phase 2.0 étant basée sur des données qui nous aident à accomplir des taches dans des domaines spécifiques en formant des modèles d'apprentissage approfondi à l'aide d'un grand nombre de données identifiables. ?

à son avis, le passage à 3,0 permettrait de développer plus complètement l'intelligence artificielle, d'une part, en lui permettant d'expliquer et, d'autre part, en renfor?ant sa capacité d'apprendre en continu à l'aide d'un petit nombre de données.

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