優(yōu)化的AI參考套件旨在助力開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學家跑出創(chuàng)新“加速度”

最新動態(tài)

得益于英特爾與埃森哲的長期合作，英特爾現(xiàn)推出了一套共計34個的開源AI參考套件，幫助開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學家更快、更輕松地部署人工智能（AI）。每個套件均包含面向AI優(yōu)化的模型代碼、訓練數(shù)據(jù)、機器學習流水線、庫以及oneAPI組件，讓企業(yè)可以在采用不同架構的本地、云端和邊緣環(huán)境下靈活應用。

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英特爾AI參考套件為數(shù)百萬開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學家在健康和生命科學、金融服務、制造業(yè)、零售業(yè)等諸多領域開發(fā)和擴展AI應用，提供了簡便、高效且經(jīng)濟實惠的方式。英特爾致力于通過廣泛的產(chǎn)品組合——基于AI加速的處理器和系統(tǒng)，加以對開放AI軟件生態(tài)的投入，推動構建一個讓AI觸手可及的未來。該參考套件采用了英特爾AI軟件產(chǎn)品組合的豐富組件并基于開放、基于標準的oneAPI多架構編程模型所打造。

--李煒博士

英特爾副總裁

兼人工智能和分析部門總經(jīng)理

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重要意義

英特爾AI參考套件采用oneAPI開放的、基于標準的異構編程模型和英特爾端到端的AI軟件產(chǎn)品組合的組件共同構建，其中包括英特爾AI分析工具包和英特爾發(fā)行版OpenVINO工具套件，讓AI開發(fā)者能夠簡化運用AI編寫應用程序的流程，增強現(xiàn)行智能解決方案并加速部署。結果證明，相較于傳統(tǒng)的模型開發(fā)流程，英特爾AI參考套件帶來了顯著的性能提升，同時讓工作流程更為省時且高效。

預配置的套件簡化了橫跨消費品、能源和公用事業(yè)、金融服務、健康和生命科學、制造業(yè)、零售業(yè)和電信業(yè)等行業(yè)的AI開發(fā)。其惠及各行各業(yè)的部分示例如下：

●使用專為企業(yè)對話式AI聊天機器人交互設置而設計的AI參考套件，用戶可以通過oneAPI優(yōu)化，在批處理模式下將推理速度提升高達45%。¹

●專為生命科學領域的視覺質量控制檢測自動化而設計的AI參考套件，在經(jīng)過oneAPI優(yōu)化后，視覺缺陷檢測的訓練速度提升高達20%，推理速度提升高達55%。²

●對于用于開發(fā)者預測公用事業(yè)資產(chǎn)的健康狀況并提高服務可靠性的AI參考套件，能將預測準確度提升高達25%。³

AI參考套件可以將解決方案的時間從數(shù)周縮短到數(shù)天，幫助數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)者以更快的速度和更低的成本進行模型訓練，克服專有環(huán)境的限制。在oneAPI驅動下，AI工具和優(yōu)化能夠更大限度地提高開放式加速計算應用的可移植性。

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與英特爾合作為開源社區(qū)開發(fā)AI參考套件，促使我們客戶能夠以更高效地方式運行AI工作負載。這些基于oneAPI構建的套件旨在為開發(fā)者提供便捷和高效的AI解決方案，從而降低項目復雜性，縮短其在各行各業(yè)的部署時間。

--John Giubileo

埃森哲董事總經(jīng)理

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未來展望

英特爾將基于社區(qū)反饋和貢獻，持續(xù)更新參考套件。包括視覺質量檢測、企業(yè)對話式AI聊天機器人設置、預測資產(chǎn)健康分析、醫(yī)學成像診斷、文檔自動化、以及AI結構化數(shù)據(jù)生成等。

參考資料:

1 https://github.com/oneapi-src/customer-chatbot

2 https://github.com/oneapi-src/visual-quality-inspection

3 https://github.com/oneapi-src/predictive-asset-health-analytics

注意事項和免責聲明:

性能會因用途、配置和其他因素而異。更多信息請參見www.Intel.com/PerformanceIndex。結果可能會有所不同。

性能結果基于所示配置的測試日期，可能不反映所有公開可用的更新。

英特爾不控制或審計第三方數(shù)據(jù)。您可以參考其他來源以評估準確性。