軟硬結(jié)合雙管齊下 英特爾聯(lián)手行業(yè)全面升格PC人工智能應(yīng)用

對于在硬件中加入AI加速的宣傳，這段時間以來大家應(yīng)該都已經(jīng)被手機廠商洗腦，NPU每秒多少多少萬億次的計算的數(shù)字一下就給人一種遠(yuǎn)超人腦的感覺，但這樣的數(shù)字卻往往不容易和手機日常實際使用體驗水平掛鉤。人們只是略有了解，知道跟生物識別，AR計算機視覺有點關(guān)系，然而除人臉識別之外，一下子還找不出第二個能脫口而出的應(yīng)用案例。

英特爾大概覺得這樣是不行的，它決定站出來闡述軟件算法側(cè)上，自己是如何讓AI在邊緣計算一端，尤其是自己的傳統(tǒng)強項PC這塊實現(xiàn)AI應(yīng)用升格，為產(chǎn)業(yè)乃至社會帶來更大的價值的。順便，還能打破一下自己“梆硬”的刻板印象。于是，位于上海紫竹科技園區(qū)的英特爾亞太研發(fā)中心今天為好奇的目光準(zhǔn)備了一份AI體驗套餐。

過去AI一直都只是數(shù)據(jù)中心，大型服務(wù)器集群的專利，但是這種把計算置于云端的方案固然也有它的短處：依賴網(wǎng)絡(luò)連接，傳輸延遲無法避免，數(shù)據(jù)存儲云端的隱私擔(dān)憂，當(dāng)然還有云端計算、存儲和傳輸數(shù)據(jù)消耗了多方面的成本。不過隨著技術(shù)成熟，算法進(jìn)化，在邊緣的低功耗設(shè)備上部署AI也成為了可能。

英特爾自己給終端側(cè)部署AI應(yīng)用分了三個類別，一種是需要長時間運行，對功耗敏感的應(yīng)用，如語音助手實時喚醒，語音降噪消噪，健康傳感器監(jiān)測等等;另一種是偶發(fā)性需要打開，對響應(yīng)速度敏感的應(yīng)用，像我們熟悉的人臉識別指紋識別，還有照片智能后處理，語法檢查都屬于這種;最后就是持續(xù)運行，需要密集算力的應(yīng)用，比如視頻增強，分辨率升格，人物背景摳圖實時替換之類。

針對這些不同類別的應(yīng)用需求，英特爾則能在全平臺上提供完整覆蓋，硬件方面它有自己的CPU，核顯GPU，還有VPU、GNA加速器和FPGA等各種形式;軟件也有開源的OpenVINO、Math Kernel Library等用于AI計算的開發(fā)接口，并且兼容主流人工智能應(yīng)用API如TensorFlow，Caffe等，對終端側(cè)AI應(yīng)用的多樣性需求能做出較好應(yīng)對。

為了顯示英特爾的這些AI軟硬件整合工具在實際應(yīng)用環(huán)境中頗有成效，今天在紫竹還有許多合作伙伴到場展示它們的成果。印象較令人深刻的有網(wǎng)易下屬雷火游戲事業(yè)群，此前名聲大噪的《逆水寒》，還有近期制作的《戰(zhàn)意》，都在游戲里和英特爾合作，加入了針對多核心CPU、以及向量指令的優(yōu)化，提升2.6倍的執(zhí)行效率;而通常都被游戲玩家打入冷宮的核顯，也獲得了2.4倍的性能提升。雖然我沒有看懂現(xiàn)場用華碩靈耀X2 Pro的C面副屏演奏古箏撥弦跟AI有什么直接關(guān)聯(lián)，但是也覺得好高大上啊。

另一個名聲很大的合作伙伴叫歡聚時代，如果覺得這個名字陌生不要緊，它旗下的YY語音，還有虎牙直播你很可能以前用過。歡聚時代給出的案例是語音通話降噪、虛擬視頻導(dǎo)播，以及語音和視頻內(nèi)容的AI全盤審核。其中最厲害的是AI審核，一個視頻或直播會經(jīng)過許多個涉及敏感內(nèi)容的檢測算法模型，如果被判別為違規(guī)，AI就會把這個內(nèi)容給自動封禁掉，從而大大減少人工審核的工作量，為凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境作出積極貢獻(xiàn)。

除這兩家外，相芯科技基于計算機視覺的人物數(shù)字形象建模技術(shù)，更給我們一種熟悉的感覺，似乎在蘋果的發(fā)布會上見過這個——但看上去精細(xì)度和準(zhǔn)確性都略勝一籌，畢竟它是在計算能力更加優(yōu)秀的硬件平臺執(zhí)行的，更不用說還使用了OpenVINO這種針對英特爾硬件做過優(yōu)化的API呢。

此外，英特爾自己也準(zhǔn)備了非常多AI的參考用例，比如說在圖形這塊上，最近比較熱門的分辨率增強，讓AI為低分辨率圖像補充細(xì)節(jié)而得到更高清的畫面;還有基于新Web開發(fā)技術(shù)實際應(yīng)用如游戲畫面串流(可理解為本地云游戲)，會使用AI預(yù)判網(wǎng)絡(luò)狀況進(jìn)行畫面渲染補償;以及在直播游戲時，通過AI分析編碼的推流的視頻畫面，把自己的集錦畫面實時錄制下來(類似于NVIDIA ShadowPlay)等等，這些都在活動現(xiàn)場進(jìn)行了展示。而借助最新的Ice Lake微架構(gòu)，在英特爾硬件平臺上實現(xiàn)這些應(yīng)用的開銷也前所未有的低。

為了讓更多開發(fā)方加入到英特爾的AI賦能行動中來，英特爾也準(zhǔn)備了大量用于不同規(guī)模開發(fā)工程的工具包，如Parallel Studio XE，用統(tǒng)一開發(fā)平臺管理并行的代碼版本，實現(xiàn)對各類設(shè)備的適配，同捆的英特爾編譯器也能發(fā)揮出最新架構(gòu)處理器的全部實力，吃到所有新指令集帶來的福利。

而對于前端的開發(fā)人員，WebNN、WebRTC、WebGPU等API，以及最近成為新潮流的漸進(jìn)式Web應(yīng)用英特爾也都有相應(yīng)的工具集予以支持。這里面各種小程序算是代表，英特爾則通過一本白皮書向世界展示了這種新式應(yīng)用在中國發(fā)展得如火如荼，前面提到的一些演示項目，也在證明它們在Web 3.0時代能大有作為。

英特爾表示，這樣的幕后支持其實從過去到現(xiàn)在它一直都在做，只不過相比自己的明星硬件產(chǎn)品，軟件所作出的重要貢獻(xiàn)沒有刻意強調(diào)而已。隨著AI算法在這個時代的地位日益拔高，不難理解為什么英特爾也要提高軟件端努力的可視度，博取更多信任。畢竟雙管齊下，”1+1>2″等道理，普通人都能懂。

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