英特尔官网AI要在这个活动上放大招，准备好接招了吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-12-22 20:19 标签： 英特尔漏洞
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中石油、中石化、中海油放大招，你准备好接招了吗？
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Copyright (C) 2017 toutiao.manqian.cn 粤ICP备号英特尔AI要在这个活动上放大招 准备好接招了吗？
无论是倡导 AI 民主化、成立英特尔人工智能学院 ，还是通过系列收购完善自己的 AI 生态、组建超级 AI 部门，在人工智能之路上，英特尔正在发挥业已具有的横跨硬件、软件和框架的实力，以及将应用贯穿个人终端、物联网设备和数据中心基础设施的优势，构筑起英特尔 AI 全栈技术能力。
从去年的英特尔 AI Day 到今年的英特尔人工智能大会（11 月 15 日，北京），英特尔 AI 要秀出自己的“智商”、放出 “大招”啦。AI 越是火热，越是需要真正有价值的会议和信息。现在就来告诉你，这场人工智能大会为什么值得参加。（心急的小伙伴看到这里，一键拉到文末即可扫码报名，免费名额有限，先到先得~）
数据是横贯所有人工智能应用的主线，英特尔的战略是使其自身成为覆盖每个行业数据革命的驱动力。在本次大会上，英特尔专家将把其可扩展系统框架、FPGA、Caffe 训练集群等能力做一集中展示。此外还有英特尔人工智能行业合作伙伴展示的基于计算机视觉、自然语言处理、机器人与自动驾驶等技术的超燃应用。
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硬件之外，在人工智能产品组合中，英特尔也加入了能优化硬件的软件产品。这次大会上，你将听到专家详解 Pthon, Cafffe, Tensorflow 等数个深度学习框架。另外，在所有英特尔硬件架构中，都会使用到数学函数库（MKL），本次大会也有关于英特尔 MKL 和 MKL-DNN 的专业讲解。
推荐指数★★★★★ 收益指数★★★★★
2016 年英特尔以 4 亿美元收购 Nervana Systems，Nervana 拥有为深度学习而全面优化的硬件和软件堆栈；同年，英特尔收购视觉处理芯片厂商 Movidius，这次收购让英特尔获得了高表现力、低耗能的 Soc 平台；今年，英特尔以 153 亿美元收购 Mobileye，Mobileye 掌握摄像头、传感器芯片等多项实现自动驾驶的关键技术，使英特尔在无人车驾驶领域竞争力大幅提升。在本次大会上，你将有机会听到有关 Movidius VPU 的专业介绍；英特尔自动驾驶应用案例展示；同时，英特尔 Nervana 人工智能学院在展示区域也会跟听众零距离互动。
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技术论坛 1：人工智能硬件创新
14:00 – 14:45 英特尔可扩展系统框架加速人工智能 英特尔方案架构师 陈江14:45 – 15:30 新一代英特尔 FPGA 技术加速深度学习部署 英特尔解决方案事业部亚太地区人工智能业务拓展经理 刘斌15:30 – 15:45 茶歇、展区参观15:45 – 16:30 英特尔 Movidius VPU 开启人工智能边缘计算新时代 英特尔中国区客户经理 崔晶16:30 – 17:00 展区参观
技术论坛 2：简化与加速人工智能开发
14:00 – 14:45 英特尔 MKL 和 MKL-DNN 助力人工智能计算 英特尔软件事业部（SSG）高级技术咨询师 胡英博士14:45 – 15:30 英特尔优化版本 Python 英特尔软件事业部（SSG）高级技术咨询师 胡英博士15:30 – 15:45 茶歇、展区参观15:45 – 16:30 英特尔架构 seq2seq 性能优化 英特尔软件开发工程师 赵鹏16:30 – 17:00 展区参观
技术论坛 3：深度学习与机器学习实例分享
14:00 – 14:45 构建基于英特尔至强融核的 Caffe 训练集群 英特尔人工智能方案架构师 温炜14:45 – 15:30 在英特尔架构上应用 Tensorflow 英特尔人工智能方案架构师 夏磊15:30 – 15:45 茶歇、展区参观15:45 – 16:30 英特尔架构上的人工智能应用最佳实践 英特尔人工智能方案架构师 夏磊16:30 – 17:00 展区参观
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今日搜狐热点英特尔放大招：与Facebook合推其首款AI芯片
　作者: 李佳惠　编辑:
　　【IT168 资讯】Nvidia是图形制造商，它已经成为深度学习的最新发展的关键硬件平台，这是人工智能的一个重要分支，涉及使用大量数据来培训计算机。而巨头英特尔则被视为人工智能市场的后来者。　　今年的晚些时候，英特尔构建首款AI芯片打响“反击战”。该公司在第一次运营中已经签约了一个大型的合作伙伴：Facebook。　　英特尔首席执行官Brian Krzanich在星期二上午发表的一篇博文中写道：“我们非常高兴能与Facebook密切合作，分享他们的技术见解，将新一代的人工智能硬件推向市场。”　　英特尔正在制作第一代版本的芯片，但只提供给有限的合作伙伴(如Facebook)，才能在明年的某个时候获得第二版的反馈。 Facebook也是AI研究领域的重要参与者，由深度学习的开拓者Yann LeCun开展研究，并在社交网络中广泛应用最新的AI技术。　　英特尔正在推出的芯片是一个神经网络处理器(NNP)，以前的代号为Lake Crest。正如芯片的名字所示，处理器是针对运行神经网络进行优化的，这是深度学习的另一个名称。　　英特尔AI部门的公司副总裁Naveen Rao在接受采访时说：“这是世界上第一个针对神经网络的芯片产品。”　　Rao说，这涉及到简单运行算法和对AI模型进行训练，这是Nvidia目前主导的计算密集型部分，Nvidia的图形处理器(或GPU)在深度学习中已经取得成功是因为它具有并行计算的能力。 GPU拥有数以千计的并行运行的微型计算机，每台计算机都致力于渲染像素。几年前，研究人员就发现，GPU的功能非常适合运行深度学习算法，但这也需要数千个并行计算。英特尔表示，NNP还将使用一些新的芯片设计并行运行。　　英特尔计划在今年晚些时候发布其AI芯片的性能基准。　　自从2014年，Rao创立了AI创业公司Nervana以来一直在研发这款芯片，去年，英特尔斥4亿美元收购了该公司。由于芯片项目开始在英特尔之外，第一个芯片将由台湾半导体制造公司制造，而不是英特尔。英特尔表示，它将接管第二版的制造，并使其硬件比第一个芯片更容易使用。　　在的中央处理器(或)市场方面，英特尔继续占据着压倒性的份额达99%以上，但Nvidia的图形处理器对于最新的AI开发和业务的发展而言至关重要。在Nvidia最近的八月份财报中，其数据中心营业收入为4.16亿美元，同比增长175%。同时，在英特尔7月份最新财报中，其数据中心业务规模更大，收入达44亿美元，但较上年同期仅增长了9%。因此，Nvidia的股票在过去的12个月中几乎翻了两番，而英特尔的股票在同一时期上涨了不到6%。　　在AI的这个新时代，英特尔不得不超越其通用以跟上时代的步伐。因此，它收购了一些公司，最大的一次收购是在2015年，以317亿美元收购了现场可编程门阵列制造商Altera。上个月，该公司表示，它们甚至在研究一个神经元芯片，试图让其像真正的大脑一样运行，尽管目前来说该项目比较具有实验性，而且需要几年的时间才能实现商业化。　　“英特尔的优势就是我们的广泛投资组合，” Rao声称，“没有一个尺寸是能够适合所有人的。”　　Nvidia也通过其硬件进入了更多的人工智能领域。其最新的图形芯片架构Volta包含所谓的Tensor Cores，它是专为运行深度学习软件中使用的数学运算而设计的专用计算机。
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