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硬件之后,英特爾還有哪些考量?| O’Reilly人工智能大會

2019-06-21 17:45:47 來源:手機鳳凰網 點擊:847

【大比特導讀】6月18至21日 ,以“打破理論與現實的壁壘”為主題的O’Reilly人工智能大會在京舉行。此次會議匯聚了谷歌、Facebook、eBay、Bonsai、Uber、微軟、阿里巴巴、亞馬遜、SAS、Unity、SalesForce、IBM、騰訊、MIT、伯克利、斯坦福以及牛津大學的相關人士。

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會議上,英特爾公司架構圖形與軟件集團副總裁和數據分析技術總監馬子雅女士圍繞“基于人工智能的大數據分析,驅動大規模高效洞察”這一主題展開演講。

她表示,“世界上只有2%的數據被真正地分析過,其他數據都被關在實驗室里。”緊接著她表示道,“英特爾的硬件圖景不只集中在計算,我們希望英特爾的硬件能夠比較全面。例如針對存儲方面,我們開發了'傲騰'技術,另外英特爾也已經做了很久的網絡架構技術。”

人工智能

英特爾?? 傲騰?? 數據中心級持久內存是一項創新的內存技術,可提供經濟實惠的大容量和數據持久性支持這個獨一無二的組合。該技術可以幫助企業更快地從他們的數據密集型應用中獲得深入洞察,并借助更高的虛擬機和容器密度提供不斷改進的服務可擴展性的優勢。與此同時,在Apache Spark、BigDL以及TensorFLow、Keras的基礎上又構建了一個大數據分析+AI的平臺Analytics Zoo,方便用戶開發基于大數據、端到端的深度學習應用。

某種意義上來說,Analytics Zoo是Spark和BigDL的擴充,是一款為了滿足方便用戶開發而基于大數據端到端學習的應用。

據介紹,英特爾很注重軟硬件方面的協同,具體表現為在內置模型和一些簡單的操作的同時,它還提供了大量的高級的流水線的支持,其中包括能使用Spark DataFrames、ML Pipelines的深度學習流水線和能通過遷移學習的API構建API模型的定義。而在這個基礎上將更為方便地為用戶提供Model Zoo模型甚至端到端的參考應用。值得一提的是,BigDL和Analytics Zoo的技術能在包括AWS、阿里云、百度云等幾乎所有的公有云平臺上使用。

據內部人士透露,選擇使用Apache Spark/Hadoop框架搭建應用,將滿足此場景所需的多樣化數據的增減、清洗、管理、分析和可擴展性,而且搭建好的應用可以部署運行在云端,降低服務器維護的成本。而Analytics Zoo作為構建深度學習應用的平臺,是目前在Hadoop/Spark框架上最方便的用于開發深度學習應用的平臺之一。用Analytics Zoo讀取和處理存放在Hadoop/Spark集群上的數據十分便捷,且AnalyticsZoo在標準的Hadoop/Spark集群上做訓練和預測無需需要對集群有特殊的改動或配置。值得一提的是,Analytics Zoo還有很多預定義的模型可以開箱即用。

當前,英特爾借助BigDL和Analytics Zoo幾乎與各行各業的廠商紛紛展開了合作,實施部署了不同種類人工智能的解決方案。其中就包括智慧醫療、智慧銀行、智慧交通、智慧生產、智慧電信等。

此外,英特爾還與大型云服務提供商、原型設備制造商以及軟件開發商進行合作,包括阿里巴巴、百度、騰訊、京東等,致力于將技術整合至產品中。同時,英特爾還推動與產、學、研的深度合作,打造AI生態。

以英特爾與京東的合作為例,京東有大概幾億張的圖片存儲在分布式存儲系統當中,英特爾通過搭建SSD模型來試圖識別圖片里面有什么物品,探后再用DeepBit的模型,將物品的特征提取出來。當把整個處理的應用遷移到Spark和BigDL平臺之后,可以看到極大提升了運維的效率,例如使用BigDL/Spark在Intel Xeon(英特爾至強可擴展處理器)集群有效擴展,取得相對于GPU集群3.8倍性能提升。

以下為英特爾馬子雅發言,略經鈦媒體編輯:

大家早上好!我們處于一個數據變革的時代,人類歷史上 90%的數據 都是在過去幾年產生的,50%的數據都是短短兩年所生成的。利用數據分析和人工智能,我們可以對海量數據進行分析、歸納、總結,提取精準并且復雜的數據關聯 和商業洞察,提升我們的生產效率,擴大我們的競爭優勢,所以在過去的一段時間 數據分析和人工智能得到了空前的發展。

但事實上到目前為止只有 2%的數據被真正的分析過,來幫助我們的生產生活。 這其中最主要的原因就是這些新興技術,比如人工智能從實驗室到最終落地,有很多問題需要解決。

以智慧生產為例,生產制造商可以在生產線上利用深度學習,尤其是圖像識別, 將產品的質量檢測自動化。比如自動檢測產品表面有沒有劃傷、有沒有零部件的缺 失、有沒有標簽的錯位。研究表明,相比人工檢測,智慧檢測可以大幅提高我們的效率,并且大大降低生產成本。但是智慧檢測只有深度學習是遠遠不夠的,它需要一條完整的數據分析流水線才能夠落地。

這條流水線的第一步通常需要從生產線上收集大量的原始數據,這些數據可能來自于生產線上的攝像頭或者來自于生產設備、連接器、探測器、傳感器等等,這 些數據有些是實時收集、有些是批量收集,有些數據是結構化、半結構化,也有些數據是非結構化的,比如圖像圖形等等的。這個生產線的第二步,就是要對這些原始數據進行大量的清理和預處理。因為這些數據雜亂無章,我們需要對它們進行識別和驗證,我們要濾出數據噪音,查補缺失的數據,校正有錯誤的數據,我們可能還要轉換數據的類型以及結構,我們可能還要對數據進行整合。只有清理過的數據才能夠有效的進行數據分析。第三步是利用數據分析、機器學習、深度學習對于清理過的數據進行歸納總結,來判斷這個場景是不是質量有問題,并把有質量問題的 場景從生產線上排除出去。第四步,可視化。只有實現了這四步,智慧生產、智慧 檢測才能落地。

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人工智能 機器學習 算法
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