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[导读] 在英特尔11月宣布与Google结盟的消息当中,双方策略合作项目,也涵盖机器学习,包括Google发展的AI函式库TensorFlow、Kubernetes以及GCP云端服务 在Inte

在英特尔11月宣布与Google结盟的消息当中,双方策略合作项目,也涵盖机器学习,包括Google发展的AI函式库TensorFlow、Kubernetes以及GCP云端服务

在Intel AI Day的活动上,Google企业资深副总裁Diane Greene特别出席参加,她与英特尔执行副总裁暨数据中心事业群总经理Diane Bryant同台,宣布双方在AI应用上的策略联盟。

上篇:英特尔AI策略全解析(2):软件的优化提供强大效能

图片来源:英特尔

在有意发展AI的企业当中,云端服务商需比一般公司更早布局,因此他们现在就必须关注服务器平台的支持,以便能基于效能优化平台,支撑相关工作负载,而在英特尔11月宣布与Google结盟的消息当中,双方策略合作的项目,也涵盖到机器学习。

机器学习:改良TensorFlow在英特尔运算架构的执行效能

首先,针对Google发展的AI链接库TensorFlow,若执行在基于英特尔运算架构(Intel Architecture)的系统时,英特尔承诺,将协助这样的软硬件搭配,可以获得最佳的效能,并且预计在2017年第一季发表合作的初步成果。

Google Cloud全球技术伙伴关系部门的主管Nan Boden表示,对于TensorFlow在英特尔处理器平台的执行效能,他们希望能提升。例如,允许TensorFlow运用所有的处理器核心与向量通道,进而改善平行处理;TensorFlow整合英特尔提供的高效能链接库,像是数学核心链接库(MKL);以及横跨多个部署架构时,能够针对内存配置与数据层的作业,提供优化。

Kubernetes:支持多种云环境,强化虚拟网络效能与QoS

双方另一个部分的关系进展,则是针对Kubernetes。对于这套由Google发展出来的应用程序container管理平台,英特尔将协助改善它在多云环境下运作的功能,以及相关的程序代码优化。

一般而言,Kubernetes能为容器化的应用程序环境,提供自动化部署、扩展与维运,而这部份涵盖到新兴AI应用系统的范围,因此,英特尔也将这部分的支持,视为该公司AI整体策略的发展的一环。而在先前,两家公司曾讨论到共同推动Kubernetes整合到OpenStack的计划,现在,双方的合作关系将更为扩大,希望在Intel Architecture下,一起设法提升Kubernetes的执行效能、改善IT基础架构的管理方式,并且提升对于企业工作负载的进阶安全保护。

对此,英特尔数据中心事业群副总裁暨云端服务供货商业务总经理Raejeanne Skillern表示,在未来半年内,这些程序代码最佳化工作的成果,也将提供给社群审查,同时,英特尔和Google的工程团队,会把当中预计改善的优化程序代码,提供给云端服务业者。

事实上,英特尔本身也Kubernetes生态体系发展的主要贡献者之一,他们想协助企业将OpenStack云端环境的执行,转为可控管的Kubernetes工作负载的形式。而先前他们与Google工程团队,已经合作开发出优化程序代码,以便在英特尔运算架构执行Kubernetes时,能够提高功能的透明度。

接下来,双方会希望改善工作负载的功能,例如虚拟网络的效能,以及对于共享资源的存取优先级保障。

物联网:建立平台,使IoT装置能够安全连接云端服务

在这项策略合作下,英特尔的物联网装置与Google Cloud Platform(GCP)云端服务之间,也将予以整合,希望能够建立安全平台来连接彼此,以便将收集到的数据进行后续分析,进而辅助后续的决策制定。而能否提供横跨终端装置到云服务的安全解决方案,对于特定类型的产业应用而言,如零售业与制造业,至关重要。

下篇:英特尔AI策略全解析(4):建立AI人才培育管道

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