国产亚洲AV片在线观看播放,欧美日韩国产专区

英特爾第三代至強處理器解決AI難題

發布公告時：2021-05-27 17:13:52

移動互聯網“早古”時期，普通人因為收入差距問題而無法做到人手一部智能手機，從而導致數字鴻溝。同樣，在當前這個AI，也就是人工智能扮演越來越關鍵作用的時代，企業也站在了類似的抉擇交接線上——是否有足夠的實力或能力擁抱智能化？而這個問題的成本，可就不是一個小小的智能手機了。因缺少AI人才、技術積累或財力支持而難以靠自身力量完成AI基礎設施建設的企業，在智能化轉型的過程中正將面臨這樣的智能化鴻溝，能否破解，很可能會關乎新十年中它們的命運走向。

-掃碼關注-

億玖服務項目器環保定制家具保持聯系點話：13310806067

如何消除智能化鴻溝？

要解決問題，就要先精確定位問題所在。一方面，構建AI能力對于普通企業來說，IT基礎設施維護、AI框架搭建、訓練和推理、硬件和軟件、人才和巨額算力成本等這些“夯地基”的事情需要從零做起，然而大部分企業，尤其是傳統行業企業并沒有相關經驗；另一方面，智能化轉型又迫在眉睫，企業需要快速讓自己具備AI能力，才能趕上不斷變化的需求。

企業在AI應用開發和使用各階段可能遇到的挑戰，雖然不全，但已足夠“挑戰”

涉及什么一斜定的AI高級人才、新技術積少成多與技術創新專業效率，但仍缺陷以維持工作中智力化轉型發展的單位其中，玩家一直在找尋一款功用多方位、安排方便且性價比的高低較高的妙招，來幫忙她們很快結束AI專業效率的建設和安排。

這就給了云工作能供應商展露身段的時候，使用轉換比較方便、效率、實用的AI云工作，會幫助能力和地位不夠的公司企業短時間構建和實訓AI用，同旁內角會坐到既惠人，又利已。

意外！CPU成AI云服務熱門選擇

艱巨的需求量，早就在在這之前十余年促使了比較多的造成AI的云安全售后服務質量和售后服務質量，IaaS和PaaS極別的安全售后服務質量是大眾化，列舉AIaaS (AI as a Service)、AI 再線安全售后服務質量、加強型 IaaS、機構級AI整體機，高度學習知識云網絡平臺……，設備組合也是多種多樣類多元，列舉源于CPU、GPU、TPU、NPU、FPGA……，都會在為機構AI轉型期能提供具有前提設備建設及優化系統調整、AI應該用建設和設置，并且AI 繪圖訓練法與演繹推理機關效能優化系統調整先內的多種多樣類認可。

有趣的是，CPU作為通用處理器，在AI云服務的搶眼程度，并不亞于專用的AI加速芯片。通過實際應用分析，我們不難發現，如果不是專注于AI算法模型訓練和開發的企業，大多數企業使用AI時其實更偏推理型的應用。對他們來說，基于CPU平臺的云服務，特別是集成了可加速AI應用的AVX-512技術和深度學習加速技術的英特爾^® 至強^® 平臺的AI云服務，其實在很多應用場景中都足以應對實戰需求，且不論對于他們，還是云服務提供商而言，部署都更快、更便捷，上手門檻也低。

就這樣，可能與大家的印象相悖，CPU成為了很多云服務提供商輸出，以及企業采用AI云服務時的熱門選擇，這使得以CPU為基礎設施的AI云服務異軍突起。

用CPU做AI云服務，集成AI加速是前提

如之前說起，研究背景CPU的云服務要大受歡迎圖片，并并非實際上做到互通估算任務就夠了，最先就得造成AI采用在硬件配置上整合某些的減速特性。

作為老牌CPU廠商的英特爾，早在2017年就于第一代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器上導入了可以加速浮點運算（涵蓋AI運算）的AVX-512技術；而后又在2019年推出的第二代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器上集成了可以加速INT8的英特爾^® 深度學習加速技術，專攻推理優化；2020年和今年，分別面向多路和單、雙路服務器的第三代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器依次亮相，后者靠INT8加速主攻推理，前者則通過同時支持INT8和BF16加速，兼顧了CPU上的AI訓練和推理任務。

2021年面向單路和雙路服務器的全新第三代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器的主要優勢，包括再次提升AI推理性能

CPU有著AI會加快特性，用它來建設方案AI云服務器保障的執政之基就已打下了。但為著更加充派再生利用出以上cpuAI會加快特性，英特爾還關聯提供了一堆系例開源項目AI軟文SEO設備，是指的基礎耐熱性SEO設備oneDNN，可輔助AI建模方法更加充沛批量再生利用CPU會加快特性、預置了大規模預SEO建模方法并能減化同旁內角在CPU的網絡平臺下部暑實際操作的OpenVINO?，相應需要在涉及大數據行業統計分析報告的網絡平臺下組織開展強度學業應運，得以直縫對接的大數據行業統計分析報告的網絡平臺與AI應運的Analytics Zoo等。英特爾還將oneDNN加入了TensorFlow、Pytorch等中端AI層次結構，將同旁內角進行改造成面向于英特爾架構部署SEO的AI層次結構。

可以通過那些新措施，英特爾架構模式CPU軟件平臺迅速AI利用的硬軟兩者效率就擁有了“雙劍合璧”的體驗。而英特爾和云端培訓保證商媒體合作火伴的社會實踐，也正因為為此擴展的。

CPU AI云服務第一式，軟硬打包上手快

得益于英特爾提供的全面AI加速軟硬件組合，多數云服務提供商無需做更多調整和優化，就可迅速打造出針對AI的基礎設施即服務或AI云主機產品。簡單來說，就是將集成AI加速能力的英特爾^® 至強^® 可擴展平臺與我們提到的軟件工具，例如oneDNN或面向英特爾架構優化的AI框架軟硬打包，就可快速形成易于部署和擴展的AI云主機鏡像。

國內有云服務提供商早在2017年就進行了類似的嘗試，通過使用英特爾優化軟件，它激活了英特爾^® 至強^® 平臺的AI加速潛能，并在部分應用場景實現了可與GPU相媲美的推理性能。

如果僅有性能優化還不夠，還需要更快的模型部署能力，那就可以像CDS首云一樣導入OpenVINO?。它通過英特爾^® 至強^® 可擴展平臺、高性能 K8S 容器平臺和OpenVINO Model Server這三者的組合大幅簡化了AI模型的部署、維護和擴展。性能實測結果也表明，OpenVINO?不僅在用戶并發接入能力上優于首云此前采用的AI框架，在推理應用的時延等關鍵性能指標上也有良好表現。

CDS首云AI云服務方案架構

CPU AI云服務第二式，深度優化收益多

僅僅是導入英特爾已經就緒的AI軟硬件組合，就已能輸出令人滿足的AI云服務了，那么如果是和英特爾在AI云服務的算法及模型上進行更深入的優化，又會有什么驚喜呢？像阿里云這樣的頭部云服務提供商就通過實戰給出了答案。

以阿里云為例，其機器學習平臺PAI在與英特爾的合作中，利用了第三代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器支持的bfloat16加速，來主攻PAI之上BERT性能的調優，具體來說就是以經過優化的Float32 Bert模型為基準，利用BF16加速能力優化了該模型的MatMul算子，以降低延遲。測試結果表明：與優化后的FP32 Bert模型相比，英特爾^® 至強^® 平臺BF16加速能力能在不降低準確率的情況下，將BERT模型推理性能提升達1.83倍。

阿里云PAI BERT 模型優化方案

CPU AI云服務第三式，扎根框架打根基

但若果從出具疏密聯動的基礎知識系統到定向就業廣度調整java算法，才是AI云安全服務在調整成度上的奮進，某些說云安全服務出具商與英特爾在AI云安全服務在校園營銷推廣活動的環節之中所構建和調整上的推進改革配合協議的情況，這樣但如果有云安全服務出具商能在廣度了解構架這款AI之基上與英特爾積極開展配合協議，那時都是會更具有作用呢？

為這個問題輸出答案的是百度，它的開源深度學習平臺“飛槳”先后結合第二代和第三代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器在計算、內存、架構和通信等多層面進行了基礎性的優化。其結果也是普惠性的——優化后的飛槳框架能夠充分調動深度學習加速技術，可將眾多AI模型，特別是圖像分類、語音識別、語音翻譯、對象檢測類的模型從FP32瘦身到INT8，在不影響準確度的情況下，大幅提升它們的推理速度。

英特爾深度學習加速技術可通過1條指令執行8位乘法和32位累加，INT8 OP理論算力峰值增益為FP32 OP的4倍

例如在圖像分類模型ResNet50的測試中，飛槳搭配英特爾今年發布的全新第三代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器對其進行INT8量化后，其推理吞吐量可達FP32的3.56倍之多。

如此性能增幅，再加上CPU易于獲取、利用和開發部署的優勢，讓飛槳的開發者們可借助AI框架層面的優化，更加快速、便捷地創建自己可用CPU加速的深度學習應用。而為了給企業開發者們提供更多便利，百度還推出了EasyDL和BML（Baidu Machine Learning）全功能AI開發平臺，通過飛槳基于全新第三代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器的優化加速，來為企業提供一站式AI開發服務。

百度飛槳開源深度學習平臺與飛槳企業版

展望未來，跨越智能化鴻溝不僅靠算力

之前CDS首云、有贊云和百庋的經典案例，需要確是能夠充分反饋了用CPU做AI云展示貼心提供服務保障的概況，而他們云展示貼心提供服務保障也也正是為當下期望超越智慧化鴻溝的的中小企業設計的的。既然，同旁內角也會不間斷變革，如說跟隨著未來的進步AI能力的進三步進步，特點是大數據文件挖掘分析與AI融成產生的新市場需求，無論是用CPU更是常用變快器，無論是的中小企業搭建AI基礎知識油煙凈化器和適用，更是云展示貼心提供服務保障展示商導出的AI云展示貼心提供服務保障，總會在數據文件分析保存不以算率上端臨愈來愈越多越的終極挑戰。

我覺得，礦池、java算法和數值報告是分庭抗禮的“三駕花車”，伴隨著數值報告經營規模進一大步暴漲，數值報告隨意調節也將對AI的推廣和應運獲得更高挑戰自我。

好消息是，國內的云服務提供商也早已和英特爾就此展開了前瞻創新，例如百度智能云早在2019年就推出了ABC（AI、Big Data、Cloud）高性能對象存儲解決方案，能利用英特爾^® 傲騰? 固態盤的高性能、低時延和高穩定來滿足AI訓練對數據的高并發迭代吞吐需求。

值得一提的是，英特爾在今年發布全新第三代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器時，也帶來了與其搭檔的英特爾^® 傲騰? 持久內存200系列和英特爾^® 傲騰? 固態盤P5800X。

與全新第三代英特爾^® 至強^® 可擴展處理器搭配使用的英特爾^® 傲騰? 持久內存和英特爾^® 傲騰? 固態盤新品

相信未來會有更多專攻AI應用場景的存儲系統導入這些新品，把更多數據存放在更靠近CPU或其他加速器的地方，從數據就緒或“供給”層面提升AI推理和訓練的性能。而提供這些AI優化型存儲系統或服務的，多數也很可能是技術實力雄厚的云服務提供商們，這樣一來，用戶就不用擔心在應對智能化鴻溝時再遇到大數據和AI對接的難題了。