在以数据为中心的世界，AI是极具代表性的重要转折性技术，它将成为助力各行各业创新发展的加速器。而复杂的行业和多变的应用场景都要求AI技术从硬件、软件到应用需要有更行之有效的全面解决方案，这正是英特尔一直努力的方向。2019年11月22日，英特尔实践AI媒体分享会在北京举行，首次面向中国媒体介绍了最新推出的英特尔Nervana神经网络处理器（NNP）和下一代英特尔Movidius Myriad视觉处理单元（VPU），并发布了《英特尔中国金融行业AI实战手册》和《英特尔中国医疗健康行业AI实战手册》。

　　英特尔人工智能事业部副总裁兼英特尔人工智能平台与市场研究总经理Julie Choi在活动上发表演讲

　　除以上成果外，本月早些时候英特尔还公布了一款专门针对高性能计算和人工智能加速的基于Xe架构的通用GPU进一步增强在深度学习领域的实力；而在软件方面，英特尔则带来了能够提供跨CPU、GPU、FPGA和其他加速器在内的异构计算的统一简化的应用开发编程模型oneAPI beta。可以说整个11月一系列密集动作令英特尔“AI科技树”日渐繁茂，这些刚刚问世的新进展与英特尔多元的AI技术阵列共同构成了促进AI产业价值实现的驱动引擎。

　　英特尔AI科技树已繁茂

　　基于多年的技术积累和针对AI的沉淀，英特尔能提供多样化的人工智能软硬件产品组合，满足从云到边缘再到设备的不同工作负载需求，加速AI技术的创新。仅在2019年，英特尔就在人工智能领域取得了诸多的技术进展。

　　oneAPI就像英特尔“AI科技树”的枝干，它将英特尔关键技术逐一连接，成为跨架构、跨平台的整体解决方案。不管是英特尔的oneAPI产业计划还是这次带来的oneAPI beta产品，它们都是英特尔“软件先行”战略的重要体现。英特尔利用oneAPI帮助AI开发释放多架构高性能计算的潜力，它不仅可以简化AI的开发过程，而且实现了跨CPU、GPU、FPGA、加速器多架构的简化应用开发编程支持，解决了开发者在不同架构开发需要使用不同的语言、库和软件工具进行编程的局限，真正意义上放大了AI开发的价值。oneAPI可以说是连接英特尔多种硬件基础、软件技术的关键，oneAPI为英特尔带来了不同于其他AI技术提供商的统一的、简化的、跨架构的宽广高效通用能力。

英特尔NNP-T1000与NNP-I1000

　　Nervana Neural Network Processor（简称NNP）是英特尔专为云端和数据中心客户提供的首个针对复杂深度学习的专用ASIC芯片。自从2016年收购Nervana到今天，英特尔用了差不多三年时间打磨NNP神经网络处理器，并最终实现了今天的投产与客户交付。它目前包括面向神经网络训练的NNP-T1000和面向推理演算的NNP-I1000。由于NNP计算密度更高、能效更好，采用英特尔架构+开源软件支持，所以搭载NNP的AI将从系统层面上变得更先进。

　　从几年前英特尔便开始着手GPU的开发，并在2017年底将业界著名的图形架构师Raja招致麾下，今年首款Xe架构通用型GPU——Ponte Vecchio浮出水面。它采用7nm制程工艺并采用了英特尔最新的Foveros 3D先进封装，支持EMIB封装，支持HBM高带宽显存。同时Xe架构通用型GPU非常灵活，不仅可用于几乎所有计算，还能提供百亿亿次高性能计算，可用于AI深度学习和训练、云服务、工作站和个人电脑，尤其是在AI方面的应用前景十分值得期待。

　　至强可扩展处理器则是英特尔AI技术在CPU架构上面的重要产品，今年英特尔也带来了升级之后的第二代至强可扩展处理器。研发代号为Cooper Lake，可实现单路最高56核的强大规格，内建AI训练加速特性，相比之前的至强铂金8200核心数量翻倍。通过英特尔DL Boost深度学习加速技术对bfloat16的支持，Cooper Lake也成为首款提供内置高性能AI训练加速功能的x86处理器。

拥有64颗Loihi芯片，内置800万“神经元”的英特尔Pohoiki Beach

　　AI一个重要的研究领域就是机器如何能更像人脑一样思考，除了通过CPU、GPU与开发人员开发的算法配合进行人工智能运算之外，神经拟态意味着从硬件基础开始就学习人脑神经元、突触、化学递质这样的生物大脑思考方式，于是我们看到了英特尔Pohoiki Beach。它有望成为开拓神经启发式算法研究的前沿，甚至带来令人惊叹的突破性进展。

　　英特尔关键技术连接多元行业释放产业价值

　　正因为在软硬件各方面占据优势，英特尔近年来也在大力推进AI技术对行业的赋能，带来创新落地，释放产业价值。目前英特尔合作伙伴遍布医疗健康、金融、企业数字化转型、奥运、云计算、大数据、自动驾驶、物流等多种领域。越来越多实际案例描绘出英特尔AI关键技术在创新行业发展模式释放价值当中所发挥的重要作用。

　　AI医疗

　　之所以AI对于医疗有巨大价值主要的原因在于不管是新药的开发、影像辅助诊断还是基因分析都需要建立在数据量、数据质量、模型解释和模型通用性以及合理的数据分析这些基础上面，AI对于改进人力工作提升效率、精密分析提升影像准确度方面有不可替代的作用。

对U-net的优化结果（左为脑CT、中为U-net、右为英特尔OpenVINO加速推演）

　　以医学影像分割为例，利用英特尔架构平台可带来处理器处理效率的大幅提升，通过引入非统一内存访问架构技术以及面向深度神经网络的英特尔数据核心函数库，可为U-net图像分割法进一步升级，实现基于深度学习的多层次优化。基于英特尔OpenVINO工具套件，可以对原有模型进行转化，并通过Inference Engine进行模型推理，配合英特尔深度学习加速DL Boost技术，最终实现在保持U-net优化图像分割结果准确性的前提下大大提升推演的效率。东软智能医疗研究院、沈阳东软医疗系统有限公司借助英特尔架构优化TensorFlow以及OpenVINO工具套件实现快速分析脑卒中诊治的创新变革，为急性脑卒中静脉溶栓和动脉取栓治疗提供更精准指导。

西门子医疗与英特尔构建心脏MRI的AI分析能力

　　西门子医疗与英特尔基于第二代至强可扩展处理器所打造的AI模型，可对心脏的左右心室进行语义分割，并可扩展到所有四个腔室。原本需要人工识别标注的过程通过AI模型对心脏MRI图像的分析可快速判读并产出结果。通用电气医疗则利用英特尔技术与产品，优化深度学习模型，用以提升CT图像推理性能，在保证成像精度的情况下提升图像诊断效率。

　　医学影像分析+云端，这意味着更高效的诊疗分析能力。西安盈谷基于目标侦测神经网络模型构建了一系列医学影像分析处理应用，利用英特尔架构处理器执行高效率的模型推理以及英特尔对于Caffe、TensorFlow等人工智能框架的优化，使得西安盈谷可以结合云分析技术提供了强大的影像大数据在线智能处理能力。

　　病理切片是辅助医生诊断、精确掌握患者病情的重要手段，AI则有助于加速病理切片的分析。江丰生物联合英特尔构建的基于宫颈LBP切片的宫颈癌筛查AI解决方案通过在系统内输入图片，经由数据预处理、分类卷积神经网络和后处理阶段，可快速得到阳性或隐性预测，辅助医生最终的诊断审查。利用英特尔架构处理器平台、面相英特尔架构优化的Caffe、英特尔深度学习加速技术等，可助力病理切片的检测应用大幅度提升工作效率，提升病理切片分析的实时性。

　　在药物研发方向，英特尔与众多制药企业一起为加速AI方案在药物研发中的应用而努力。通过一系列优化方案，英特尔至强可扩展处理器、英特尔Omni-Path架构等先进技术产品可为基于深度学习的HCS等AI应用提供出色且可靠的大内存支持和大Batch Size与多TensorFlow工作进程支持，提升单节点和多节点训练效率，加速以诺华为代表的药企的药物研发进程。

　　图像识别是支撑医疗行业数字化、智能化转型的关键技术之一。解放军总医院采用基于英特尔至强可扩展处理器、DRAM内存以及英特尔NAND固态盘平台打造了一套辅助门诊发药的解决方案，利用计算机识别降低人为因素导致的药品发放差错率，提升智能化医疗体验，不仅可以在医院中推广也同样适用于药房的管理。

　　AI金融

　　AI与金融实际上都是建立在海量数据的基础上，AI可以有效降低传统金融行业用于客户关系维护的大量服务成本，同时帮助金融企业展开更多业务精确狙击，提升服务质量。

中国银联电子支付研究院智能分析服务平台架构图

　　伴随金融业务的高速扩展，金融行业的风险指数也在不断上升。中国银联与英特尔针对金融风控展开基于深度学习的反欺诈技术研究，利用中国银联GBDT-GRU-RF“三明治”结构反欺诈模型与基于英特尔架构的多方位优化，实现了加速运行，同时还支持高度不规则的树构建、熵计算以及GRU、非线性激活等常规计算，对帮助降低金融风险有显著作用。

　　某大型商业银行与英特尔合作，基于英特尔至强可扩展处理器以及英特尔架构优化的TensorFlow和英特尔Python分发包等软件优化能力，大大提升风险管控的效率，提升了预期风险预测的准确能力。未来有望进一步探索利用NLP模型面向大环境数据展开分析和预测，令预测效果更为全面准确。

　　中国人寿上海数据中心业务推荐系统平台利用英特尔Analytics Zoo搭建，以海量数据为支撑，通过构建基于AI的推荐模型支持销售人员通过更有效的方式进行险种推荐，提升客户满意度。万事达卡与英特尔展开合作同样引入Analytics Zoo“大数据分析+AI”平台构建出基于深度学习的推荐算法。大幅减少建设业务推荐系统的成本和时间，以最高效的方式构建了客户推荐系统。

　　基于AI的影像分析能够有效助力金融机构提高业务办理效率，防范欺诈风险并改善用户体验。中国平安通过引入英特尔Caffe、TensorFlow等深度学习框架，帮助金融保险行业进行智能保单审核以及票据处理，大幅改善人工操作的准确率提升效率。

　　助力企业数字化转型

　　作为企业IT的基石，企业数据中心该如何适合时代变迁，摆脱原有旧架构带来的信息孤岛、性能瓶颈、运维复杂等已成为企业共同关注的问题。

　　为了更好的服务企业用户，为其提供更优质的产品体验，青云QingCloud联合英特尔围绕其至强处理器产品家族、英特尔固态盘存储设备以及英特尔万兆以太网服务器适配器网络设备产品开展了紧密的技术合作。青云QingCloud通过与英特尔协力打造的混合云平台与超融合一体化设备为用户提供了安全可靠、性能卓越的企业数据中心一体化产品。

基于青立方Qing3超融合系统的英特尔精选解决方案“Base”与“Plus”配置表

　　青云QingCloud与英特尔所推出的云计算整体解决方案、产品与服务，可有效降低企业在IT方面的TCO和运维投入。未来青云QingCloud还将与英特尔进一步合作，借助英特尔更新一代的高性能计算、存储和网络产品提升企业数据中心产品的性能、可用性、安全可靠性。同时借助英特尔在数据中心、虚拟化、云服务、人工智能等方面的技术创新力，针对企业数字化转型进程中产生的更多需求打造更具创新力和应用价值的洁解决方案。

　　结语

　　通过对英特尔一年多以来AI技术及相关产业合作案例盘点不难发现，英特尔AI正形成强劲的市场竞争力。英特尔透过oneAPI使得英特尔“AI科技树”上面的CPU、GPU、存储、网络要件、工具包、函数库、数据分析平台等软硬件关键技术得到了统一简化的整合和连接，为开发者提供了极大的AI开发便利性，并由此有效加速了AI技术在不同行业中释放价值。相信未来英特尔将携手更加广泛的合作伙伴，在愈发多元的产业领域，探索突破性的应用场景，加速应用落地，共赢人工智能未来。

(责编：杨虞波罗、吕骞)