英特尔“加速之道”：AI大模型时代的秘密武器

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2023-10-06 03:28:41

什么样的技术能经历时间洗礼还历久弥新？

答案或许可以归总为一个“三部曲”般的规律——兴起、发展和大规模应用，外加这个过程再一次演进式的迭代。以史为鉴，引领第一次工业革命的是蒸汽机，当它演进成为内燃机并开始普及时，第二次工业革命的颠覆者——电能本身以及与它相关的各种设备正处于初创期，而在电力设备走向微电子的迭代革新时，各种燃油引擎还在持续改良和普及中。从这个规律来看，大语言模型（简称LLM）出现后虽然霸占了所有与AI相关的关键词，吸引了所有人的注意力，但这并不代表“LLM之前无AI”。在大模型出尽风头的同时，此前以决策为特长的老一代机器学习应用，以及侧重感知能力的“传统”深度学习应用也没闲着，它们正走过喧嚣的青春期，步入稳扎稳打的实战阶段。何以为证？某芯片大厂就推出了一连串的AI实战手册，分别锁定制造与能源、医药、金融、交通与物流，以及教育行业的AI实践。在今年更新的物流交通和医疗健康AI实战手册中，就记录了很多已经或正在落地的AI应用，及如何将它们顺利部署和充分释放其性能加速潜力，当然还有它们在一些耳熟能详的头部企业深入一线的应用实例。所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也≠只有大模型的AI时代。成熟的AI，早就已经上岗了或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。

没错，而且近乎涉足了物流全流程：下单、发货、分拣、转运、配送……AI现在统统都要“管一管”。以经典的OCR（光学字符识别）技术为例，它在物流“技术界”的地位可谓是举足轻重，大幅提高了工作效率。比如发货时的寄件人填报地址、身份信息，电商仓库核对出货的货品信息，都可以借助OCR，“啪地一下”，实现一键录入。随着AI技术的愈发完善和应用的加深，这种速度做到了“没有最快只有更快”。我们熟知的韵达快递就是如此，在三段码OCR识别过程中，它原本希望AI能将OCR识别的准确率达到95%。结果现在的AI却给韵达“上了一课”，不仅准确率直接飙到接近98%，甚至时间也给“打了下去”：从130ms降至114ms。

AI视频分析技术，可以针对高速公路上的路况做到实时地分析。不论是车流流量监控、车辆车牌识别，亦或是事故预警等等，AI可谓是将一切尽收眼底。如此一来，便可以有效且精准地对路面状况做到把控。再如机场，在AI技术加持下的摄像头，也可以细粒度识别航空器、车辆、人员，以及违边等情况，这样便对飞行区域的安全提供了一定的保障。……从以上几个小小用例中不难看出，“成熟”的AI，或者说几年前那些当红明星类的AI应用看似风光不在，但它们实则已深入到我们生活中的方方面面，并且主打的就是一个“节支增效”。

英特尔作为基础算力输出者和应用性能加速器，在AI应用中发挥着重要作用。英特尔的“加速之道”包括硬件平台、软件工具和安全方面的优化。在硬件平台方面，英特尔的至强®️可扩展处理器和Habana®️Gaudi®️2深度学习加速芯片等提供了强大的算力和数据访问速度；在软件工具方面，英特尔的OpenVINO™️、oneAPI等一系列AI框架和优化软件打辅助，可以充分释放CPU计算潜力，实现近乎GPU的性能；在安全方面，英特尔的SGX/TDX可信执行环境提供更安全的运行环境。英特尔的“加速之道”不仅是让技术更快落地和普及，更是要以用促用，以用促新，以用促变，为下一世代的技术变革埋下伏笔。

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