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AI落地进入深水期,英特尔为边缘AI提供广泛产品和统一工具包

作者:英特尔公司高级首席工程师、物联网视频事业部全球首席技术官、物联网事业部中国区首席技术官 张宇博士时间:2021-09-15来源:电子产品世界收藏


本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202109/428254.htm

1   英特尔在打造广泛的产品

当下,随着 落地进入深水期,在嵌入式 成为炙手可热的赛道同时,越来越多AI 需要从云端扩展到设备端和端。英特尔不仅重视嵌入式AI,同时也在打造更广泛的AI 产品。从擅长对大量非结构化语音和文本数据进行训练和推理的英特尔® 至强® 可扩展处理器,到为实时推理提供出色吞吐量和低延迟的英特尔®FPGA 以及支持深度学习加速并适合广泛AI 应用的酷睿处理器,再到为摄像头提供超低功耗推理的英特尔®Movidius™ 视觉处理单元(VPU)等,无论数据存在于设备还是边缘,英特尔都能提供全面的芯片产品组合,来满足所有边缘场景的需求。

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英特尔公司高级首席工程师、物联网视频事业部全球首席技术官、物联网事业部中国区首席技术官 张宇博士

2   边缘计算的优势

在AI 场景落地过程中,随着越来越多物联网应用场景需要更加靠近实际应用地点(这导致大量数据产生于边缘),因此我们需要通过边缘计算的加持来突破瓶颈。例如在工业领域,当执行重复的、有潜在危险的任务时,基于AI 技术的机器人速度和准确度都远高于人类。在此过程中,机器视觉可用于验证功能和缺陷检测,从而尽可能提升产品交付质量。我们通过智能边缘技术帮助英特尔客户奥迪焊接检测速度提高了100 倍,而延迟只有18 ms,奥迪2 个主要组装工厂之一位于德国内卡苏姆的工厂人工成本更是降低了30% ~ 50%。

3   OpenVINO可将不同特性的硬件平台及软硬件协同优化

对于工程师或研发人员等开发者来说,由于物联网中不同网元所提供的计算量存在差异,能够支撑的操作系统也不尽相同,因此适用的芯片架构也不一样。如要部署AI,就需要将不同特性的硬件平台以及软硬件进行协同优化。我们始终视开发者为英特尔强大生态圈的重要组成部分。我们推出的基于英特尔硬件平台专注于加速深度学习的OpenVINO™ 工具包,能够实现对于英特尔多个硬件平台的软硬件协同,帮助开发者在边缘侧快速实现高性能计算机视觉与深度学习的开发。英特尔®OpenVINO™ 工具套件因其开发简便、易于使用、一次编写任意部署,以及加速深度学习并将视觉数据转换为业务洞察的强大优势,已携手众多开发者、生态合作伙伴通过AI 等前沿技术及开发平台进行深度融合,并在工业预测维修、医疗健康辅助诊断、零售门店智慧管理等多个场景打造出了多样化应用解决方案,释放智能边缘的强大潜力。OpenVINO™ 工具套件也以每季度一次的频率不断迭代更新,以满足快速变化的市场所提出的新需求。长期以来,英特尔一直秉持开放共赢的生态理念,专注于推动生态系统的发展进化。凭借着产品领导力、生态构建力、创新方案推动力的核心优势,英特尔将与更多合作伙伴共享、共赢边缘AI 市场广阔机遇,并持续为推动更多精彩边缘AI 应用落地提供助力。

(本文来源于《电子产品世界》杂志2021年9月期)



关键词: 202109 AI 边缘

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