北京2018年8月3日電 /美通社/ -- 在科技創新的發展路途中，開源扮演了重要的角色，積極地影響著技術、產品、產業和市場。如果能基于開源基礎設施充分發揮開源軟件的功能，那么便能專注于人工智能業務的開發，激發更多的創新活力。英特爾認為，開源基礎設施的優勢就是它的開放性，這并不僅包括開源本身，開放的設計、開放的開發以及開放的社區都是必要的環節，讓基礎(chu)設施真正發揮效用。英(ying)特爾持續支持開源社(she)區的(de)(de)發展(zhan)，通過與(yu)軟硬(ying)件廠(chang)商的(de)(de)深(shen)入合作不(bu)斷突破開源技術的(de)(de)創新，大(da)大(da)降低人工智能開發與(yu)部署的(de)(de)門檻，加(jia)快應(ying)用落地與(yu)突破。

開源 nGraph，化繁為簡

2018年3月，英特爾宣布開源面向各種設備和框架的深度神經網絡模型編譯器 nGraph，擴展了深度學習模型的適用性和可移植性。nGraph 編譯器是用于神經網絡的英特爾計算圖編譯器，能夠將深度學習模型轉換為可執行的優化函數，該函數可在各種硬件上高效運行，包括英特爾^® 架構處理器 (CPU)、英特爾^® Ner-vana? 神經網絡處理器 (Intel^® Nervana? NNP)、顯卡 (GPU) 和(he)其(qi)他后端，大(da)大(da)降低了開(kai)發者在把深度(du)學習模(mo)型部署(shu)到(dao)不(bu)同的(de)框架和(he)硬件設(she)備中的(de)復雜度(du)。

英特爾人工智能事業部副總裁、人工智能實驗室和軟件總經理 Arjun Bansal 曾表示：“對于企業來說，為人工智能解決(jue)方案找(zhao)到合適的(de)(de)技術是一項艱(jian)巨(ju)的(de)(de)工作，我們的(de)(de)目標(biao)是盡可能簡(jian)化這(zhe)項工作。通過 nGraph 編譯(yi)器，數據科學家可以創建深度學習模型(xing)，而無需考(kao)慮(lv)如何針對不同的(de)(de)框架(jia)調整模型(xing)。開源(yuan)，意味著快速方便(bian)地獲得(de)所需要(yao)的(de)(de)工具”。

同(tong)時(shi)，英特爾(er)的(de)(de)開(kai)(kai)源 nGraph 庫和(he)(he)編(bian)譯器套件是較早支(zhi)持(chi) ONNX 的(de)(de)工(gong)(gong)具(ju)。2017年9月(yue)，微軟和(he)(he) Facebook 聯手推出了開(kai)(kai)放(fang)神經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)交換 Open Neural Net-work Exchange (ONNX) 格式(shi)，英特爾(er)也隨即(ji)宣布支(zhi)持(chi) ONNX， 攜手產業伙伴共(gong)同(tong)打造 ONNX 開(kai)(kai)放(fang)生(sheng)態系(xi)統，為開(kai)(kai)發者在人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能項目(mu)開(kai)(kai)發的(de)(de)過程中(zhong)提(ti)(ti)(ti)供(gong)更(geng)靈活(huo)、更(geng)適(shi)合的(de)(de)工(gong)(gong)具(ju)組(zu)合。Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式(shi)允(yun)許開(kai)(kai)發者在不(bu)同(tong)的(de)(de)框(kuang)架上轉(zhuan)(zhuan)移(yi)深度(du)學(xue)習(xi)模型，提(ti)(ti)(ti)高了框(kuang)架之(zhi)間的(de)(de)互操(cao)作性。借(jie)助 Open Neural Network Exchange（ONNX，開(kai)(kai)放(fang)神經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)交換）格式(shi)， 開(kai)(kai)發人(ren)員可以在不(bu)同(tong)的(de)(de)工(gong)(gong)具(ju)之(zhi)間進行轉(zhuan)(zhuan)換，選擇最優的(de)(de)工(gong)(gong)具(ju)組(zu)合，從(cong)而提(ti)(ti)(ti)升創建人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能和(he)(he)深度(du)學(xue)習(xi)模型的(de)(de)效率(lv)和(he)(he)速度(du)。

開源 BigDL，為開發者賦能

英(ying)特(te)爾(er)為(wei)機器學(xue)習和人(ren)工(gong)智能開(kai)發(fa)人(ren)員提供靈活(huo)程度較高的(de)(de)軟件集成(cheng)，讓開(kai)發(fa)者借助各種框架自由(you)創建(jian)、使用(yong)(yong)優化或可擴展的(de)(de)端(duan)到端(duan)系統。同(tong)時，在(zai)2016年末(mo)，英(ying)特(te)爾(er)也開(kai)源了基(ji)于 Apache Spark 的(de)(de)分布(bu)式(shi)深(shen)度學(xue)習框架 BigDL，大(da)大(da)降低了普(pu)通大(da)數據用(yong)(yong)戶和數據科學(xue)家在(zai)使用(yong)(yong)深(shen)度學(xue)習進(jin)行數據分析和構建(jian)人(ren)工(gong)智能應(ying)用(yong)(yong)時的(de)(de)門檻。

BigDL 是一個建立在大數據平臺 (Hadoop/Spark) 之上原生的分布式深度學習庫，它提供了在 Apache Spark 上豐富的深度學習功能，以幫助 Hadoop/Spark 成為一個統一的數據分析平臺，為整個數據分析和機器學習過程提供比現有框架更加統一和集成化的支持。同時，英特爾在(zai)(zai) Apache Spark 和(he) BigDL 的(de)(de)基(ji)(ji)礎上(shang)(shang)(shang)又構建了一(yi)個(ge)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析 +AI 的(de)(de)平臺 Analytics Zoo，方便(bian)用(yong)戶開發(fa)基(ji)(ji)于大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)、端(duan)到(dao)端(duan)的(de)(de)深(shen)度學(xue)習應用(yong)。在(zai)(zai)基(ji)(ji)于英(ying)特爾(er)至強服務器的(de)(de)大(da)規模集群上(shang)(shang)(shang)，利(li)用(yong)現有(you)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)架(jia)構基(ji)(ji)礎設施，完全(quan)(quan)可以使(shi)用(yong)英(ying)特爾(er)開發(fa)并開源的(de)(de) BigDL、Analytics Zoo 技(ji)術(shu)，在(zai)(zai)現有(you)的(de)(de)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)平臺上(shang)(shang)(shang)構建新(xin)的(de)(de)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析和(he)人工智能應用(yong)，提(ti)高資源利(li)用(yong)率(lv)和(he)端(duan)到(dao)端(duan)的(de)(de)開發(fa)和(he)部署效率(lv)，同時在(zai)(zai)端(duan)到(dao)端(duan)的(de)(de)性(xing)能上(shang)(shang)(shang)也會有(you)非常大(da)的(de)(de)優勢。正如英(ying)特爾(er)高級首席工程師、大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)技(ji)術(shu)全(quan)(quan)球(qiu) CTO 戴(dai)金權所說：“英(ying)特爾(er)希望做(zuo)的(de)(de)是能夠(gou)更好地提(ti)供(gong)框架(jia)、工具、平臺，讓大(da)多(duo)數(shu)(shu)的(de)(de)普(pu)通工程師、普(pu)通用(yong)戶也能將深(shen)度學(xue)習、人工智能技(ji)術(shu)非常方便(bian)地應用(yong)到(dao)他們(men)的(de)(de)生(sheng)產環境當中。”

借助人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的(de)(de)力(li)(li)量，我們(men)能(neng)夠(gou)以前所未有的(de)(de)方式探索(suo)自(zi)然和(he)宇宙、改變生命和(he)健(jian)康、驅動產(chan)業的(de)(de)智(zhi)能(neng)升級(ji)。英特(te)爾(er)致力(li)(li)于(yu)引領人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)革命，在提供最廣泛的(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)產(chan)品(pin)組(zu)合的(de)(de)同時積極賦能(neng)開發(fa)(fa)者(zhe)，通過(guo)技術開源降低人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)開發(fa)(fa)與部署的(de)(de)門檻，方便(bian)更多開發(fa)(fa)者(zhe)和(he)企業實現人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)。