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    英特爾發(fā)布開源AI參考套件,提供更便捷高效的AI解決方案

    2023年07月27日 14:04:36   來源:中文科技資訊

      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。

      “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、高效且經濟實惠的方式。英特爾致力于通過廣泛的產品組合——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理

      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。

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      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。

      埃森哲董事總經理John Giubileo表示:“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。”

      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。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據(jù)此操作,風險自擔。

    [No. X058-2]
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