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原标题:云顶娱乐从开源BigDL和Analytics Zoo,看懂英特尔的

浏览次数:96 时间:2019-08-15

原标题:想体验无人商店?去京东他们家直接刷脸!

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2018年1月,亚马逊在西雅图的无人超市对外营业,吸引北美媒体和市民众多眼球。不过他们不知道,2017年10月,中国的在线零售巨头京东的无人商店和无人超市已经对外开放了。更有趣的是,在京东的无人商店和无人超市里,当你选好自己要买的东西之后,只需“刷脸”就能完成支付过程,钱包什么的,完全不用拿出来啦。

出处 | AI前线说起英特尔,为人们所津津乐道的是其突出的“硬”表现,实际上,英特尔的“软”实力在全球也是排名前列。要让硬件充分发挥出性能潜力,必然需要进行软件上的优化,这方面的工作可谓关键且极具挑战。近日,InfoQ 记者有幸采访了英特尔公司架构图形与软件集团副总裁和数据分析技术总监马子雅,她所带领的 IAGS/SSP 部门负责的正是针对英特尔硬件的软件优化工作,致力于为合作伙伴和用户提供大数据分析和 AI 的最优体验。

近日,英特尔开源了一个运行在 Apache Spark 上的分布式深度学习库 BigDL,其可以利用已有的 Spark 集群来运行深度学习计算,并且还能简化从 Hadoop 的大数据集的数据加载。

在购物的整个过程中,结算环节是重点,更是难点。顾客选择的商品,品类多种多样,包装彼此不同,如何保证在尽量短的时间之内确定商品的具体品类和价格?除了扫描条码之外,还有其他方法吗?

在采访中,马子雅为我们解读了英特尔软硬件结合的全栈式人工智能解决方案,并重点分享了过去两年英特尔对外开源的重要项目 BigDL 和 Analytics Zoo 的最新变化和进展。马子雅表示,Spark 在英特尔的硬件上能够得到最好的优化,而 BigDL 和 Analytics Zoo 自开源以来得到了广泛关注,采用情况好于预期。加速人工智能落地,必须“软硬兼施”

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当然有,京东选择了更神奇的方法:选好商品后,你可以把它们挨个放在智能结算台上,其中有集成摄像头,借助京东这些年积累的实拍数据,利用图像识别技术完成结算,当你走出结算通道后,人脸识别、智能摄像头等技术就会自动完成付款啦。

近年来,互联网数据飞速增长,据英特尔统计:目前全球有超过一半的数据是在过去两年内产生的,而这其中只有不到 2% 是真正经过分析并产生价值的。英特尔近日在全球多地召开的发布会上推出了一系列以数据为中心的产品组合,包括第二代至强可扩展处理器、傲腾数据中心内存和存储解决方案、Agilex FPGA、以太网 800 适配器。正是为了应对数据激增的变化,英特尔为数据传输、存储、计算和处理提供了一套完整的解决方案。而在这套解决方案里,硬件并非全部。

据介绍,在 Xeon 服务器上的测试表明,BigDL 相比于 Caffe、Torch 或 TensorFlow 等开源框架实现了显著的速度提升。其速度可与主流的 GPU 相媲美,而且 BigDL 也能扩展到多达数十个 Xeon 服务器。

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马子雅早前曾在采访中表示,英特尔致力于为客户提供最好的服务,而非单纯的硬件或软件。对于这一点,马子雅再次强调,英特尔是一家人工智能技术解决方案供应商,致力于为客户提供完整的全栈式人工智能解决方案。

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京东大数据平台部负责人,京东副总裁翁志介绍,“顾客的方便,来自于京东长期以来在AI和大数据方向的技术积累,集成各种传感器的智能货架、智能结算台、智能价签、智能摄像头等多种智能技术,贡献良多。”

在芯片层面,英特尔提供广泛的技术方案,包括通用型芯片到专用型芯片等,涵盖由边缘到数据中心的广泛领域。CPU、GPU、加速器、FPGA、内存 / 存储、互连以及安全硬件等都在英特尔的业务范畴之内。

BigDL 库支持 Spark 1.5、1.6 和 2.0,并且允许将深度学习嵌入到已有的基于 Spark 的程序中。其中包含了将 Spark RDD(Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集)转换成 BigDL 定义的 Dataset 的方法,并且也可以直接运用到 Spark ML Pipelines 上。

分析图像,提取特征,还得靠通用架构

除此之外,英特尔还提供经过全面优化的软件,用以加速并简化 AI 技术的开发与部署,具体涵盖库、框架以及工具与解决方案等层面。

为了进行模型训练,BigDL 应用了一个同步小批量随机梯度下降(synchronous mini-batch SGD),该过程在跨多个执行器(executor)的单个 Spark 任务中执行。每一个执行器都执行一个多线程引擎并处理一部分微批量数据(micro-batch data)。在当前的版本中,所有的训练和验证数据都会加载到内存(memory)中。

京东公司成立二十年,在线商城已经运行了十四年。这么多年下来,京东积累了一个庞大的在售产品目录,产品图像多达数亿张。它们都保存在分布式大数据存储库 Apache HBase中,用Hadoop框架加以处理。为了满足客户在各种场景下的不同需求,京东希望可以匹配、提取不同产品图像中的特征。比如,客户逛街时发现一款自己喜欢的咖啡杯,只要拍下来,京东就可以根据照片为客户找到满足他要求的咖啡杯。对于京东自己来说,还可以利用图像识别和匹配功能,与其他网站上的产品进行匹配,京东就可以调整自己的定价策略,强化自己的竞争力。此外,京东还对外提供公共云服务,类似功能还可以提供给公共云的客户,帮助他们开发符合自己需求的全新图像分析应用云平台。现在,在京东对外开放的技术能力中,“图片质量检测”和“以图搜图”功能已经可以对外提供给其他开发团队使用了。

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BigDL 是用 Scala 实现的,并且模仿了 Torch。类似于 Torch,它也提供了一个 Tensor 类,其使用了 Intel MKL 库进行计算。Intel MKL 是英特尔的数学核心函数库(Math Kernel Library)的缩写,其中包含了一系列为计算优化过的历程,其中包括 FFT(快速傅立叶变换)和矩阵乘法等等,这些计算在深度学习模型训练中有广泛的应用。另外受到 Torch 的 nn 包( 借鉴了 Torch,提出了 Module 的概念,用于表示单个神经网络层、Table 和 Criterion。

京东的技术团队接下图像分析这个任务后,一开始,他们曾尝试使用图形处理单元(GPU)创建特征匹配应用,然而并不顺利,因为在扩展性上遇到很多问题,必须手工管理众多设备和系统,手工处理负载均衡和容错;而且在数据处理过程中还出现很多延迟,不足以支持生产环境需求。

在解决方案层面,英特尔能够开发、应用并共享完整的 AI 解决方案,从而加快客户从数据到洞察结论的推进过程。此外,英特尔还通过 ai.intel.com 网站发布案例研究成果、参考解决方案以及参考架构,以便客户能够在界定探索范围以及自行构建类似的 AI 解决方案时作为指导。

BigDL 还提供了一个 AWS EC2 镜像和一些案例,其中包括:文本分类(使用卷积神经网络)、图像分类、以及将 Torch 或 Caffe 中预训练的模型加载到 Spark 中用于预测计算的方法。目前社区讨论区上大多数用户请求 BigDL 支持 Python,以及开发 MKL-DNN(MKL 的深度学习扩展)。

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在平台层面,英特尔提供多种一站式、全堆栈且用户友好的系统方案,可由客户快速部署并加以使用。例如,英特尔 Deep Learning 云 / 系统(原名为 Nervana Platform with Nervana Cloud 以及 Nervana appliance)就是一套“一站式”系统,旨在缩短深度学习客户的开发周期。

以下是 BigDL GitHub 项目的 README.md 介绍:

后来,京东决定基于现有的服务器和通用处理器架构开展工作,而且取得了显著成效。他们的图像数据存储服务器基于英特尔至强处理器 E5 家族,技术团队使用 BigDL 深度学习库来部署 Caffe 模型,性能提升了3.83倍,这让京东将来可以更快捷地提供基于图片的全新服务。

在工具层面,英特尔提供大量生产力工具,用以加速数据科学家与开发人员的 AI 开发进程。包括:英特尔深度学习 Studio、英特尔深度学习开发套件、英特尔 OpenVINO 工具包、英特尔 Movidius 软件开发套件等。

BigDL:在 Apache Spark 上的分布式深度学习

在大数据分析领域,Apache Spark项目已经成为事实上的标准。该项目起始于加州大学伯克利分校,几个创始人后来成立了Databricks公司,成立五年来,专门提供大数据分析服务。在分布式机器学习领域,他们也选择了 BigDL 项目,与本身的原生Spark技术集成,提升Spark在模型训练,预测和调优方面的表现。

在框架层面,英特尔立足硬件对最流行的各类开源框架进行优化,同时推动其加速发展。客户能够根据自身情况任意选择最符合需求的单一或多种框架。

BigDL 是什么?

京东在基于英特尔至强处理器 E5-2650 v4 的服务器上运行 BigDL,完成深度学习提取图片特征过程。Big DL同时支持横向扩展,只要添加新的标准英特尔至强处理器服务器,就能够实现高效横向扩展,延展到数百乃至数千台服务器。京东使用了带有 1200 个逻辑内核的高度并行架构,大幅加快了从数据库中读取图像数据的流程,整体性能提高了 3.83 倍。性能的提升,也要归功于英特尔在核心算法层面的优化。BigDL 使用英特尔数学核心函数库MKL 和并行计算技术,充分发挥了至强处理器的性能。

在库层面,英特尔持续对各类库 / 基元(例如英特尔 MKL/MKL-DNN、clDNN、DAAL 以及英特尔 Python 发行版等)进行优化。另外还推出了 nGraph 编译器,旨在使各类框架能够在任意目标硬件之上实现最佳性能。

BigDL 是一个用于 Apache Spark 的分布式深度学习库。使用 BigDL,用户可以像编写标准 Spark 程序一样编写深度学习应用,并且可以直接将其运行在已有的 Spark 或 Hadoop 集群上。BigDL 有哪些优点呢?

借助 BigDL 框架,京东还在自己已有的通用硬件上使用 Caffe、Torch 和 TensorFlow 等框架中的预训练模型,这让他们以更快的速度测试和推出新服务,同时无需投入专用硬件。也就是说,不需要购买、运行独立的 GPU 集群。京东可以重复使用现有的硬件资源,从而降低了总体拥有成本。结合Apache Hadoop 和 Spark 框架来处理资源管理工作,未来能够更轻松地开发新应用,同时保持高效性能。

马子雅目前所在的 IAGS/SSP 部门,其主要职责就是为在英特尔平台上运行各类大数据分析与 AI 解决方案的客户提供最佳体验,让硬件性能更优。其中一项核心任务就是与整个生态系统合作,立足英特尔的硬件对大数据分析 /AI 堆栈进行优化,从而提供更出色的性能、安全性与可扩展性。

丰富的深度学习支持。类似 Torch,BigDL 提供了全面的深度学习支持,包括数值计算(通过 Tensor)和高层面的神经网络;此外,用户还可以使用 BigDL 将预训练的 Caffe 或 Torch 模型加载到 Spark 程序中。

家门口刷脸购物不是梦

以业界广泛使用的大数据框架 Apache Spark 为例,英特尔一直是 Spark 开源社区的活跃贡献者。在围绕 Spark 的大数据分析技术,比如实时流式分析、高级图分析、机器学习等方面,英特尔高级首席工程师、大数据技术全球 CTO 戴金权所领导的团队始终处在业界领先地位。他们为很多大型互联网公司提供了大数据分析的技术支持。比如 2012 年,戴金权团队帮助优酷使用 Spark 做分布式的大数据分析,使得其图分析的效率提高了 13 倍以上。他们还帮助腾讯在 Spark 上构建大规模稀疏机器学习模型,将模型规模的量级提高了十倍以上,模型的训练速度提高了四倍以上。

极高的性能。为了实现高性能,BigDL 在每一个 Spark 任务中都使用了 Intel MKL 和多线程编程。从而使得 BigDL 在单节点 Xeon(与主流 GPU 媲美)上能够实现比当前开源的 Caffe、Torch 或 TensorFlow 快几个数量级的表现。

毫无疑问,京东是中国零售领域的领军企业,技术上,京东同样具有前瞻性思维,前文提到的京东的无人商店和无人超市刷脸完成购物,就是一个很好的证明。

为了让更多的大数据用户、数据工程师、数据科学家、数据分析师能够更好地在已有大数据平台上使用人工智能技术,2016 年底,英特尔开源了基于 Spark 的分布式深度学习框架 BigDL,此后不久又在 Spark、TensorFlow、Keras 和 BigDL 之上构建了大数据分析 AI 平台 Analytics Zoo。通过这两个开源项目,英特尔正在推动先进的 AI 技术能更好地让广大用户使用。开源框架和平台:BigDL 与 Analytics Zoo

有效的扩展。BigDL 可以利用 Apache Spark(一种超快的分布式数据处理框架)以及同步 SGD 的有效实现和在 Spark 上的 all-reduce 通信来进行有效地扩展,从而可在「大数据规模」上执行数据分析。

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初衷:填补大数据分析与 AI 结合的空白点

为什么选择 BigDL?

《福布斯》专门撰文报道:京东希望使用当今最先进的技术创新开发新的解决方案,创建面向未来的零售运营体系;京东正在推动人工智能、大数据和机器人技术的发展,为第四次工业革命建立零售业的基础设施。到那一天,你在家门口的便利店和超市里面就能直接刷脸买东西啦。

近年来,许多公司都开始尝试在他们的分析流程中添加 AI 功能,但真正应用到生产环境却进展缓慢。实际上,深度学习模型的训练和推理只是整个流程的一部分,要构建和应用深度学习模型,还需要数据导入、数据清洗、特征提取、对整个集群资源的管理和各个应用之间的资源共享等,这些工作事实上占据了机器学习或者深度学习这样一个工业级生产应用开发大部分的时间和资源。而这样一套基础设施部署之后,再推倒重来是不现实的。

如果你满足以下条件,你就应该使用 BigDL 来编写你的深度学习程序:

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Apache Spark 与 Apache Hadoop 等大数据平台如今已成为业内数据存储处理和分析的事实标准,英特尔的客户中有大量 Spark、Hadoop 用户,很多企业都已经在生产环境建立了一定规模的大数据集群。虽然市面上已经有主流的深度学习框架,但英特尔在这里看到了将大数据分析与人工智能结合起来的一个空白点,这也是两年前英特尔推出 BigDL 的初衷。

  • 你想在数据存储(比如以 HDFS、HBase、Hive 等方式)于的同一个大数据(Hadoop/Spark)集群上进行大量数据的分析。
  • 你想为你的大数据(Spark)程序和/或工作流添加深度学习功能(不管是训练还是预测)。
  • 你想使用已有的 Hadoop/Spark 集群来运行你的深度学习应用,然后将其动态地共享给其它工作负载(如 ETL、数据仓库、特征工程、经典机器学习、图分析等等)。

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【编辑推荐】

BigDL 是一套基于 Spark 分析流水线、以有机方式构建而成的分布式深度学习框架,可以直接在现有的 Hadoop 和 Spark 集群上运行,不需要对集群做任何修改。BigDL 能够实现主流深度学习框架 TensorFlow、Caffe 以及 Torch 等同样的功能,作为 Spark 标准组件也能够和 Spark 大数据生态系统里面的不同组件非常好地整合在一起。用户可以借助 BigDL 将 Spark/Hadoop 作为统一的分析平台,从数据摄取、清洁与预处理,到数据管理、机器学习、深度学习以及部署与可视化,一站式完成所有工作。

后续在与诸多客户合作部署 BigDL 的过程中,仍有一部分客户反映希望能继续使用自己更熟悉的其它深度学习框架,例如 TensorFlow,并希望使用 TensorFlow 进行训练。因此,英特尔又在 BigDL 开源半年后推出了 Analytics Zoo,以帮助客户省去在大数据管道上手工“拼接”众多独立组件(如 TensorFlow、Apache Spark、Apache HDFS 等)的繁琐操作。

Analytics Zoo 作为一个更高级别的数据分析 AI 平台,能够帮助用户利用 Spark 的各种流水线、内置模型、特征操作等,构建基于大数据的深度学习端到端应用。某种意义上它是 Spark 和 BigDL 的扩充,可以将 Spark、TensorFlow、Keras 和 BigDL 无缝合并到一个集成管道中,方便地扩展到企业已有的大型 Apache Hadoop/Spark 集群,进行分布式训练或推理。

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Analytics Zoo 最大的优势是能够在现有基于 Spark 与英特尔至强服务器的基础设施之上无缝运行各类主流深度学习框架和模型(包括 TensorFlow、Keras、caffe 以及 BigDL 等),客户可以选择使用适合自身需求的深度学习框架做模型训练,无需购买或者设置不同的硬件基础设施。

Analytics Zoo 还囊括有大量经过预训练的深度学习模型(例如图像分析模型、文本处理模型、文本匹配模型、异常检测模型以及用于序列预测的序列到序列模型等);其拥有高级 API,能够简化应用程序开发流程;它还能够以非常简单的方式建立端到端分析 /AI 流水线并实现生产化,整个流水线能够在 Spark/Hadoop 集群之上实现扩展,从而进行分布式训练与推理,降低训练用基础设施的独立成本,同时节约训练基础设施与分析基础设施之间的集成开发成本。

马子雅还提到,目前 Spark 在英特尔的服务器硬件上优化是最好的,这也是 BigDL 和 Analytics Zoo 最大的优势之一。

持续改进:降低开发门槛,提高训练与推理性能

自开源以来,BigDL 项目一直在持续改进,目前已经发布到 0.8.0 版本。

为了增强功能,研发团队为 BigDL 实现了 200 层神经网络。除了深度学习构建模块之外,还在其中添加了对深度学习模型的支持能力(比如可以将 TensorFlow、Keras、Caffe 模型加载到 Spark 与 BigDL 当中进行分布式推理)。BigDL 也增加了对 OpenCV的支持,用于图像转换与扩充;支持 Spark 2.3 和 2.4;支持 DataFrames;支持 Spark-on-Kubernetes;以及支持 Python 3.6 等。

为了降低数据科学家的开发门槛,BigDL 加入了对 Scala 与 Python 的支持,同时通过 Jupyter Notebook 集成实现对数据分析结果的探索、共享与讨论,并集成 Tensorboard 以实现 BigDL 程序行为的可视化呈现。

云顶集团官网 ,为了提高训练与推理性能,BigDL 集成了 MKL-DNN 作为 CNN 模型的替代执行引擎。MKL-DNN 能够提供更强大的训练 / 推理性能,而且内存占用量也有所降低。在某些 CNN 模型中,MKL-DNN 使吞吐量提高了 2 倍。

Analytics Zoo 如今也已经演进到了 0.4.0 版本,为了优化 Analytics Zoo 在英特尔服务器上的性能表现,开发团队添加了 OpenVINO 支持能力,以加快深度学习模型的推理速度;并增加了对 OPtane DC 持久内存的支持,以改善训练性能。

接下来,Analytics Zoo 和 BigDL 还会在功能多样性和多平台性能上做更多的优化。英特尔正在着手为其添加更为强大的推理支持能力(如基于 Flink 与 Spark streaming 的流式推理等)、更多模型与特征(例如 Transformer、BERT 以及序列推荐等),外加更多针对不同硬件平台的优化方案(例如 VNNI 等等)。

此外,马子雅表示,Analytics Zoo 也会在将来集成并启用 AutoML功能,以进一步推动人工智能民主化,使更多的企业和个人从中受益。

落地:实际采用情况超出预期

如今的深度学习和 AI 领域,优秀的算法和框架数不胜数,但英特尔的 BigDL 和 Analytics Zoo 选择了一个颇具独特性的切入点,那就专为已有大数据集群的场景设计。如果企业已经构建了一定规模的大数据集群,要在这个集群之上做机器学习 / 深度学习模型的训练,BigDL 可能是唯一的解决方案。马子雅表示,也正因为如此,BigDL 和 Analytics Zoo 的应用和推广情况比最初预计的还要好,“比我们想象的快得多”。

推出以来,Analytics Zoo 已经被阿里巴巴、百度、腾讯、京东、亚马逊以及微软等 CSP 采用,得到了浪潮、戴尔以及以及宝信等 OEM 厂商和 ISV 企业的青睐。马子雅向我们透露,在过去六七个月的时间里,英特尔已经直接帮助约 35 家企业客户部署落地 Analytics Zoo(例如 Mastercard、Office Depot、CERN、世界银行、西班牙电信、美的、韵达等等),几乎是一个月 5~6 家的速度。这还没有将阿里、百度、亚马逊、戴尔、浪潮等合作伙伴平台上使用 Analytics Zoo 的用户算在其中。

目前,来自零售业、金融服务行业、医疗保健业、制造业及电信业等领域的企业客户都已经开始在英特尔至强服务器上实施 Analytics Zoo 与基于 BigDL 的分析 /AI 流水线。例如,英特尔协助美的基于 Analytics Zoo 构建了一套端到端的产品缺陷检测方案,准确率优于人工检查方法,并避免了检查工作给生产线带来侵入性影响。Analytics Zoo 将 Spark、TensorFlow 以及 BigDL 程序整合至同一流水线当中,整个流水线能够在 Spark 集群之上以透明方式实现扩展,从而进行分布式训练与推理。最终使美的的图像预处理时长缩短至原先的四分之一(由 200 毫秒降低至 50 毫秒),并将延迟影响降低至原本的十六分之一(由 2000 毫秒缩短至 124 毫秒)。深度学习三大痛点,英特尔的解决之道

很多人认为深度学习的主要痛点是性能,只要有足够强大的性能,即可以解决深度学习存在的各种问题。但在马子雅看来,性能并非深度学习的主要痛点,用户的真正痛点主要有三个方面。

第一大痛点就是如何将数据与 ML/DL 算法结合在一起。长期以来,业界一直存在一个争论,即要想获得更强大的 ML/DL 解决方案,我们是否应该更重视数据或者算法层面的改进。考虑到大家已经拥有合理的算法,那么下一步的核心自然在于数据。ImagNet 是其中的典型例子,近年来图像分析的重大突破,正是由 ImageNet 这类大规模公开数据集推动的。英特尔推出 BigDL 和 Analytics Zoo,也是为了更好地解决数据与机器学习 / 深度学习算法整合的问题。

第二大痛点与 AI/ML 的生产落地有关。尽管当前市场对于 AI 技术抱有很大兴趣,但实施水平仍然相当低下。因此,需要考虑如何帮助客户真正有效地将路径查找或概念验证 AI 项目投入生产环境,从而根据需求构建起完整的 AI/ 分析流水线——包括高质量数据源整理、数据预处理与清洁、适当特征数据的选择与构建、适当模型的选择、模型超参数的优化、机器学习模型的后期处理、可视化以及部署等。这类解决方案要求数据工程师、数据科学家以及 IT 工程师共同参与并高效协作。

第三大痛点在于 AI 技能组合的供需之间存在巨大的鸿沟。由于这种差距的客观存在,任何一家企业或者个人都无法轻松地使用 AI 技术。在过去几年,有越来越多的学术课程与行业研讨活动正在试图缩小这种差距。但截至目前,我们可能还需要一段时间才能迎来真正能够立刻投入生产的技能成熟的员工队伍。谈谈人工智能行业和未来趋势

AI 不再停留在实验室里

马子雅认为,目前越来越多的人工智能不再停留在实验室或研发阶段,在金融、在线零售、无人驾驶、医疗、供应链优化、智能家居、智能制造等多个领域的实际业务场景中,AI 都已经有典型的落地案例。现在,人工智能领域已经从最初的火爆慢慢过渡到冷静期,企业更关注的是人工智能是否能够为实际业务场景带来价值。这是一个非常好的趋势。

AI 技术正在扮演着非常重要的角色,并在推动业务差异化方面发挥关键作用。越来越多企业开始把人工智能解决方案实际投入到生产中,虽然很多企业目前还属于正在部署或者刚刚部署人工智能的状态,但对人工智能第一阶段落地的投入通常都已经具备一定规模,并且在提高资源使用效率、改善实际业务成果上初具成效。因此,对于未来人工智能实际的部署落地,马子雅持非常正面的态度。

www.4008.com ,中国企业在 AI 部署上胆子更大

英特尔在美国与中国都拥有众多客户与合作伙伴,马子雅与我们分享了中美企业在寻求 AI 解决方案上存在的一些差异。

在马子雅看来,在 AI 技术的研究与探索方面,近年来中国在快速发展。通过过去几年中国在论文发布数量与开源项目参与度方面的迅猛提升,就已经能够看到这一明显趋势。

另一方面,对于 AI 技术方案的部署,中国的生产与部署十分广泛。例如,在中国,我们能够想到的几乎所有行业都在尝试部署 AI 方案。中国的企业无论规模大小,都在积极尝试利用 AI 技术改善其业务成果。

而在美国,大多数企业客户更愿意在“非常成熟”时才部署 AI 解决方案,且相关产品最好是由 ISV、OEM 或者 CSP 负责提供并支持。另外,国内人工智能解决方案的规模,尤其是投入生产的规模,相对来说比美国的很多用户要更大一些。

重点关注三大 AI 新兴趋势

马子雅表示,未来英特尔将重点关注以下三大新兴趋势:

首先,AI 技术将继续在企业与云环境中快速增长。在云上,CSP 领域的 AI 创新速度非常快,ISV 则正在努力追赶。以最新趋势来看,HPC与 AI 技术正在融合。未来五年之内,HPC AI 营收将由 23 亿美元增长至 47 亿美元。由于数据分析人员开始使用规模较大的数据集,相他们可能会通过分析提出越来越困难的问题,其中的工作负载将越来越多地表现为高性能计算问题。 另一方面,传统 HPC 研究人员也希望借助大数据与 AI 技术加快自己的研究。为了满足这一需求,英特尔正致力于在 HPC 之上实现 AI 与大数据分析功能,同时充分利用已有的 HPC 基础设施(包括高性能存储、结构与计算等)。

云顶娱乐 ,第二,分析与 AI 技术正在融入大数据平台。为了实现生产应用,AI 方案需要配备端到端分析流水线,其中 80% 的资源被用于数据摄取、清洁与预处理、管理以及可视化等等;只有 20% 专注于训练与推理。英特尔将利用自身在大数据与分析领域的领导地位,提供统一的生产级平台,将数据科学生态系统引入大数据平台。同时不断改进特定数据科学项目的单节点性能,例如 pandas、scikit-learn、DAAL 以及 Spark SQL 等,提高大数据平台上 Python 项目的横向扩展效率,并将关键计算密集型算法转交由加速器负责处理。

第三,未来新的用户场景更需要端到端解决方案的支持,且可能涉及从边缘 / 客户端到数据中心的整个体系。据 IDC 预测,未来 45% 的数据将在边缘进行管理和分析。边缘端的智能 / 推理方案将使实时决策成为可能,从而显著节约网络带宽与数据中心存储 / 计算带来的成本。

采访嘉宾介绍

马子雅, 现任英特尔公司架构图形与软件集团副总裁和数据分析技术总监,负责优化英特尔架构平台上的大数据解决方案,领导 Apache 社区的开源工作,并为英特尔客户带来最佳大数据分析体验。马子雅的团队与内部产品团队,开源社区,业界和学术界广泛合作,推动英特尔在大数据分析领域的 贡献。在 2018 年 全球 女性经济论坛上,马子雅被授予数据和分析领域近十年杰出女性(Women of the Decade in Data and Analytics)。她还是“大数据女性”论坛 (Women in Big Data forum) 的共同创始人。

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