在今日舉行的百度AI開發(fā)者大會 Baidu Create 上，英特爾人工智能事業(yè)部副總裁 Gadi Singer介紹了英特爾與百度在人工智能領(lǐng)域的一系列合作進(jìn)展，包括英特爾Movidius視覺處理器(VPU)支持百度Xeye 智能零售攝像頭產(chǎn)品，英特爾FPGA助力百度計劃推出的工作負(fù)載加速即服務(wù)，以及基于英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器平臺優(yōu)化的 PaddlePaddle 深度學(xué)習(xí)框架。
英特爾人工智能事業(yè)部副總裁兼人工智能架構(gòu)總經(jīng)理Gadi Singer出席百度AI開發(fā)者大會并發(fā)表演講
“從賦能終端設(shè)備智能化，基于至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器的大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，到利用英特爾FPGA 加速不同工作負(fù)載，再到讓 PaddlePaddle 開發(fā)者更簡便地進(jìn)行跨平臺編程，百度充分利用了英特爾的產(chǎn)品和技術(shù)專長，讓人工智能技術(shù)的進(jìn)步真正造福大眾。”-- Gadi Singer，英特爾人工智能事業(yè)部副總裁兼人工智能架構(gòu)總經(jīng)理
智能攝像頭：百度Xeye攝像頭采用英特爾?Movidius? Myriad 2 VPU，為零售業(yè)提供高性能、低功耗的視覺智能。百度領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)算法與英特爾定制化VPU解決方案強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，讓此款攝像頭能夠分析物體和手勢，識別人體，從而為零售行業(yè)用戶提供個性化的購物體驗。
FPGA：百度正在開發(fā)基于英特爾最新FPGA技術(shù)的異構(gòu)計算平臺，這一技術(shù)將極大地提升加速性能和能效，靈活實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載的加速，以及賦能百度云上的工作負(fù)載加速即服務(wù)。
PaddlePaddle更新：百度對PaddlePaddle在英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器上的性能進(jìn)行了優(yōu)化，
開發(fā)者與數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用支持全球數(shù)據(jù)中心和云計算的硬件來進(jìn)一步改進(jìn)AI算法。
英特爾對PaddlePaddle的優(yōu)化涵蓋計算、內(nèi)存、架構(gòu)、通信等不同層面，例如：
通過 AVX Intrinsics 函數(shù)，BLAS庫（例如MKL, OpenBLAS）或定制CPU函數(shù)優(yōu)化數(shù)字運(yùn)算的效率
通過 MKL-DNN（面向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英特爾數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫）優(yōu)化CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）
此外，英特爾和百度還將繼續(xù)探索和研究，將 PaddlePaddle 與英特爾nGraph，這一面向各種設(shè)備和框架的DNN模型（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）編譯器整合。今年3月，英特爾開源了 nGraph。在其支持下，數(shù)據(jù)科學(xué)家可專注于數(shù)據(jù)科學(xué)研發(fā)，而無需擔(dān)心如何將 DNN 模型部署到各種不同的硬件平臺做高效訓(xùn)練和運(yùn)行。
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