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              AI落地進入深水期,英特爾為邊緣AI提供廣泛產品和統一工具包

              作者:英特爾公司高級首席工程師、物聯網視頻事業部全球首席技術官、物聯網事業部中國區首席技術官 張宇博士時間:2021-09-15來源:電子產品世界收藏


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

              1   英特爾在打造廣泛的產品

              當下,隨著 落地進入深水期,在嵌入式 成為炙手可熱的賽道同時,越來越多AI 需要從云端擴展到設備端和端。英特爾不僅重視嵌入式AI,同時也在打造更廣泛的AI 產品。從擅長對大量非結構化語音和文本數據進行訓練和推理的英特爾? 至強? 可擴展處理器,到為實時推理提供出色吞吐量和低延遲的英特爾?FPGA 以及支持深度學習加速并適合廣泛AI 應用的酷睿處理器,再到為攝像頭提供超低功耗推理的英特爾?Movidius? 視覺處理單元(VPU)等,無論數據存在于設備還是邊緣,英特爾都能提供全面的芯片產品組合,來滿足所有邊緣場景的需求。

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              英特爾公司高級首席工程師、物聯網視頻事業部全球首席技術官、物聯網事業部中國區首席技術官 張宇博士

              2   邊緣計算的優勢

              在AI 場景落地過程中,隨著越來越多物聯網應用場景需要更加靠近實際應用地點(這導致大量數據產生于邊緣),因此我們需要通過邊緣計算的加持來突破瓶頸。例如在工業領域,當執行重復的、有潛在危險的任務時,基于AI 技術的機器人速度和準確度都遠高于人類。在此過程中,機器視覺可用于驗證功能和缺陷檢測,從而盡可能提升產品交付質量。我們通過智能邊緣技術幫助英特爾客戶奧迪焊接檢測速度提高了100 倍,而延遲只有18 ms,奧迪2 個主要組裝工廠之一位于德國內卡蘇姆的工廠人工成本更是降低了30% ~ 50%。

              3   OpenVINO可將不同特性的硬件平臺及軟硬件協同優化

              對于工程師或研發人員等開發者來說,由于物聯網中不同網元所提供的計算量存在差異,能夠支撐的操作系統也不盡相同,因此適用的芯片架構也不一樣。如要部署AI,就需要將不同特性的硬件平臺以及軟硬件進行協同優化。我們始終視開發者為英特爾強大生態圈的重要組成部分。我們推出的基于英特爾硬件平臺專注于加速深度學習的OpenVINO? 工具包,能夠實現對于英特爾多個硬件平臺的軟硬件協同,幫助開發者在邊緣側快速實現高性能計算機視覺與深度學習的開發。英特爾?OpenVINO? 工具套件因其開發簡便、易于使用、一次編寫任意部署,以及加速深度學習并將視覺數據轉換為業務洞察的強大優勢,已攜手眾多開發者、生態合作伙伴通過AI 等前沿技術及開發平臺進行深度融合,并在工業預測維修、醫療健康輔助診斷、零售門店智慧管理等多個場景打造出了多樣化應用解決方案,釋放智能邊緣的強大潛力。OpenVINO? 工具套件也以每季度一次的頻率不斷迭代更新,以滿足快速變化的市場所提出的新需求。長期以來,英特爾一直秉持開放共贏的生態理念,專注于推動生態系統的發展進化。憑借著產品領導力、生態構建力、創新方案推動力的核心優勢,英特爾將與更多合作伙伴共享、共贏邊緣AI 市場廣闊機遇,并持續為推動更多精彩邊緣AI 應用落地提供助力。

              (本文來源于《電子產品世界》雜志2021年9月期)



              關鍵詞: 202109 AI 邊緣

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