應用人工智能的未來：邁向超個性化和可持續(xù)發(fā)展的世界

應用人工智能的未來：邁向超個性化和可持續(xù)發(fā)展的世界

By Imtiaz Adam

企業(yè)領導者面臨著解決可持續(xù)發(fā)展目標的挑戰(zhàn)，包括減少碳足跡和管理能源消耗成本，同時還要確保其企業(yè)能夠利用快速變化的步伐和新的商業(yè)機會，推進技術，特別是人工智能，使每個部門都能實現(xiàn)。

作為英特爾大使，我很高興能繼續(xù)與英特爾在第四代?至強?可擴展處理器方面的合作，以及在經(jīng)濟中擴展人工智能的潛力，同時幫助實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標。

通過內(nèi)置加速器和軟件優(yōu)化，第四代英特爾?至強?內(nèi)置加速器已被證明在目標現(xiàn)實工作負載下提供領先的每瓦性能。這將導致更高效的CPU利用率、更低的電力消耗和更高的投資回報率，同時幫助企業(yè)實現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展目標。

我們現(xiàn)在處于廣義人工智能(ABI)時代，來自Microsoft、Google、OpenAI和其他企業(yè)的多模態(tài)、多任務轉(zhuǎn)換器，使某些深度學習算法能夠執(zhí)行視覺和自然語言處理(NLP)任務。盡管如此強大的算法需要強大的中央處理器(CPU)和圖形處理單元(GPU)來擴展，以實現(xiàn)良好性能。

與上一代相比，英特爾第四代?至強?可擴展處理器可將AI工作負載加速3倍至5倍，用于SSD-ResNet34上的深度學習推斷，以及使用英特爾?高級矩陣擴展（英特爾?AMX）在ResNet50 v1.5上進行訓練時加速高達2倍。此外，在AI性能方面，第四代英特爾?至強?可擴展處理器通過內(nèi)置AMX(BF16)為實時推理和訓練，提供比上一代高10倍的PyTorch性能。

隨著我們進入一個人工智能算法越來越強大的時代，例如具有自我意識和生成式人工智能的變形金剛以及人工智能的興起與物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)相結(jié)合，我們將需要第四代英特爾?至強?可擴展處理器提供更高效、更強大的CPU，允許AI在低延遲用例中非?？焖俚財U展和處理大量數(shù)據(jù)，同時將能效和減少碳足跡作為關鍵目標。

人工智能如何幫助實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和應對氣候變化？

Microsoft委托PWC撰寫了一份題為“人工智能如何實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的未來”的報告，內(nèi)容涉及人工智能在全球經(jīng)濟四個領域的潛力：

該報告的結(jié)果表明，人工智能在推動減排方面具有巨大潛力，同時還能在報告中探討的四個領域增加就業(yè)和經(jīng)濟增長:

溫室氣體減排潛力（全球高達4%）基于所有四個部門（水、能源、農(nóng)業(yè)和交通）的假設，以及人工智能可能在這些部門發(fā)揮的作用，包括但不限于精準農(nóng)業(yè)，精準監(jiān)測，燃油效率，優(yōu)化投入使用，提高生產(chǎn)率。

此外，美國EPA和BCG列出了獨立5G網(wǎng)絡帶來的收益（見上圖右側(cè)），由此產(chǎn)生的SA 5G網(wǎng)絡能夠大規(guī)模擴展AIoT(應用于物聯(lián)網(wǎng)設備和傳感器的人工智能)，以及機器對機器通信的自動化流程增加，可能會增加就業(yè)機會，并有可能減少溫室氣體排放。

最新的英特爾?加速器引擎和軟件優(yōu)化有助于提高人工智能、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡和存儲的能效。與上一代產(chǎn)品相比，組織可以利用內(nèi)置加速器將目標工作負載的平均性能每瓦效率提高2.9倍。這將帶來更高效的CPU利用率、更低的電力消耗和更高的投資回報，同時幫助企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和碳減排目標。

促成變革

第四代英特爾?至強?可擴展處理器由于內(nèi)置加速器的設計創(chuàng)新而提高了能效。這允許特定的工作負載消耗更少的能量，同時以更快的速度運行。

每瓦特結(jié)果（平均）是第三代英特爾至強處理器的2.9倍，同時還允許大規(guī)模擴展我們正在進入的AIoT新時代所需的工作負載，例如推理和學習增加了10倍、壓縮提高了2倍、數(shù)據(jù)分析增加了3倍，所有這些都減少了95%的內(nèi)核。

另一項創(chuàng)新是優(yōu)化電源模式功能，啟用后可節(jié)省20%的能源（在雙路系統(tǒng)上可節(jié)省140瓦），同時對性能的影響微乎其微（在特定工作負載上影響2-5%）。

獨立(SA)5G網(wǎng)絡的融合將大幅增加設備連接和超低延遲環(huán)境，允許物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的大規(guī)模擴展，與互聯(lián)網(wǎng)連接的設備和傳感器與人類用戶和彼此通信(機器對機器)。越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設備將嵌入人工智能(在網(wǎng)絡邊緣)。

此外，Statista預測，到2025年，將有驚人的750億臺聯(lián)網(wǎng)設備，即地球上每人超過9臺！IDC Seagate預測，生成的數(shù)據(jù)量將從2020年的64澤字節(jié)增加到2025年的近三倍，達到175澤字節(jié)，其中三分之一的數(shù)據(jù)是實時消耗的!應用人工智能對于有效管理網(wǎng)絡和理解數(shù)據(jù)，并為用戶提供近乎實時的響應至關重要。

此外，這個新時代將使我們能夠測量、分析評估和動態(tài)響應環(huán)境，無論是醫(yī)療保健、能源、智慧城市的交通、制造業(yè)等。人工智能能力和推理性能將是我們正在進入的這個時代取得成功的關鍵。

英特爾?至強?可擴展處理器以更低的延遲提供更多網(wǎng)絡計算，同時幫助保持數(shù)據(jù)完整性。通過TCP使用NVMe時，每秒存儲I/O(IOPS)提高79%，延遲降低45%，與沒有加速的軟件錯誤檢查相比，使用Intel?數(shù)據(jù)流加速器(Intel?DSA)加速CRC32C錯誤檢查。

BCG在一篇題為“利用人工智能的力量減少碳排放和成本”的文章中預測，將人工智能技術應用于企業(yè)可持續(xù)發(fā)展目標可能會減少2.6至53億噸或1至3萬億美元的增加值。

實現(xiàn)這一目標的過程包括：

BCG認為，由于人工智能的應用，溫室氣體減排潛力最大的行業(yè)包括：工業(yè)產(chǎn)品、交通運輸、制藥、消費品、能源和公用事業(yè)。

英特爾的愿景是加速從制造到產(chǎn)品再到解決方案的可持續(xù)計算，以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的未來。組織可以通過選擇第4代英特爾?至強?可擴展處理器來幫助減少范圍3的溫室氣體排放，這些處理器采用90-100%的可再生能源制造，工廠擁有最先進的水回收設施，在2021年回收了28億加侖的水。為避免疑問，需要指出的是，本段中提供的統(tǒng)計數(shù)據(jù)涉及與隱含碳相關的不影響運營碳排放的范圍3排放，然而，范圍3還包括運營碳，其中服務器在等式中占較大比例。

將AIoT應用于可持續(xù)發(fā)展的用例示例包括：

Rolnick等人在2019年發(fā)表了一篇題為“用機器學習應對氣候變化”的論文，由Demis Hassabis、Andrew Y Ng和Yoshua Bengio等領先的人工智能研究人員合著，闡述了通過在企業(yè)的整個制造運營中應用人工智能來減少排放的潛力，從設計階段到生成設計和3D打印、供應鏈優(yōu)化以及優(yōu)先選擇低溫室氣體排放選項，利用可再生能源供應改善工廠能源消耗，通過檢測排放來提高效率(包括預測性維護)，并采取后續(xù)行動，減少供暖和制冷的排放，并優(yōu)化運輸路線。

第4代英特爾?至強?可擴展處理器還具有電源管理工具，可實現(xiàn)更多控制并節(jié)省更多運營成本。例如，平臺BIOS中新的優(yōu)化電源模式，可為選定工作負載節(jié)省高達20%的插座電源，而性能影響不到5%。

此外，Rolnick等人的論文，闡述了企業(yè)如何處理零售商的未售出庫存問題。據(jù)估計，時尚業(yè)每年為此花費1200億美元！這既是一種經(jīng)濟浪費，也是一種環(huán)境浪費。有針對性的推薦算法來匹配供應和需求，以及應用機器學習來預測需求和生產(chǎn)需求也可能有助于減少這種浪費。

在AIoT的世界中，客戶可以沿著商業(yè)街或購物中心行走，機器學習算法可以根據(jù)其附近的商店提供個性化的產(chǎn)品推薦。

零售和制造示例都需要AI算法的近實時響應，這就是為什么CPU內(nèi)的加速器是提供增強性能的重要因素。

AIoT的世界將要求能夠在電力受限的環(huán)境下工作，并能夠近乎實時地響應用戶需求。

英特爾使組織能夠根據(jù)計算需求的波動進行動態(tài)調(diào)整以節(jié)省電力。英特爾?至強?可擴展處理器內(nèi)置遙測工具，可提供重要數(shù)據(jù)和AI功能，以幫助智能監(jiān)控和管理CPU資源，構(gòu)建有助于預測數(shù)據(jù)中心或網(wǎng)絡峰值負載的模型，并在需求較低時調(diào)整CPU頻率以減少用電量。這為節(jié)省更多電力打開了大門，當可再生能源可用時，可以選擇性地增加工作量，并有機會降低數(shù)據(jù)中心的碳足跡。

此外，只有英特爾提供針對液冷系統(tǒng)優(yōu)化的處理器SKU，并提供浸入式冷卻保修附加條款，幫助組織進一步推進其可持續(xù)發(fā)展目標。

人工智能將無處不在，遍及我們使用的設備和傳感器，實現(xiàn)大規(guī)模的超個性化，對客戶用戶進行近乎實時的即時響應。然而，為了利用這些機會，企業(yè)領導者需要確保其投資于能夠滿足業(yè)務及其客戶需求的適當技術。

我們正在進入一個接近即時響應的時代，在機器對機器通信的世界中，與客戶接觸和動態(tài)響應是必要的。

英特爾?高級矩陣擴展(英特爾?AMX)允許高效擴展AI能力，以響應用戶和網(wǎng)絡的需求。

借助英特爾?高級矩陣擴展（英特爾?AMX）顯著加速CPU上的人工智能功能。英特爾AMX是一種內(nèi)置加速器，可提高第四代英特爾?至強?可擴展處理器上深度學習訓練和推理的性能，是自然語言處理、推薦系統(tǒng)和圖像識別等工作負載的理想選擇。

第四代英特爾?至強?可擴展處理器擁有市場上所有CPU中最多的內(nèi)置加速器，可在AI、分析、網(wǎng)絡、存儲和HPC中快速增長的工作負載類型中，提供性能和能效優(yōu)勢。借助所有新的加速矩陣乘法運算，第四代英特爾?至強?可擴展處理器具有卓越的AI訓練和推理性能。

其他無縫集成的加速器可加速數(shù)據(jù)移動和壓縮，以實現(xiàn)更快的網(wǎng)絡連接，提高查詢吞吐量，以實現(xiàn)更靈敏的分析，以及卸載調(diào)度和隊列管理，以動態(tài)平衡多個內(nèi)核之間的負載。為啟用新的內(nèi)置加速器功能，英特爾為生態(tài)系統(tǒng)提供了操作系統(tǒng)級別的軟件、函數(shù)庫和API。

第四代英特爾?至強?可擴展處理器的性能提升包括以下內(nèi)容：

隨著SA 5G網(wǎng)絡的擴展和規(guī)?；?，安全成為AIoT時代的關鍵問題。

無論是在本地、邊緣還是云端部署，企業(yè)都需要保護數(shù)據(jù)并遵守隱私法規(guī)。第四代英特爾?至強?可擴展處理器為業(yè)務協(xié)作和洞察開辟了新機遇，即使是敏感或受監(jiān)管的數(shù)據(jù)。機密計算提供了一種解決方案，通過基于硬件的隔離和工作負載的遠程證明來幫助保護使用中的數(shù)據(jù)。英特爾?軟件保護擴展(英特爾?SGX)是當今市場上研究、更新和部署最多的數(shù)據(jù)中心機密計算技術，與當今數(shù)據(jù)中心任何機密計算技術相比，其信任邊界最小。開發(fā)人員可以在安全區(qū)內(nèi)運行敏感數(shù)據(jù)操作，以幫助提高應用安全性和保護數(shù)據(jù)機密性。

英特爾的Bosch案例研究提供了物聯(lián)網(wǎng)領域安全應用的示例。

該案例研究觀察到，訪問原始數(shù)據(jù)集是開發(fā)基于人工智能的分析的理想選擇。該示例闡述了Bosch的自動駕駛汽車部門如何使用在英特爾SGX上運行的開源項目Gramine，來降低與數(shù)據(jù)或IP泄漏相關的風險。

到本十年末，我們可能會經(jīng)歷道路上先進的電動汽車和自動駕駛汽車（EV/AV）數(shù)量的大幅增加。

隨著更多的可再生能源進入電網(wǎng)，電池存儲將變得更加重要。帶有內(nèi)置加速器的強大CPU可以幫助機器學習技術跨電池存儲設施擴展，以優(yōu)化能源和電池性能的可用性。這與有電源和電池限制的邊緣和網(wǎng)絡場景相關，例如智能家居和制造設施中的電動汽車和電源優(yōu)化設備。

在這個世界上，由AIoT實現(xiàn)的大規(guī)模超個性化將允許與客戶近乎實時地即時互動，并提高效率，從而減少浪費，因為機器學習和數(shù)據(jù)科學將能夠從將創(chuàng)建的大量數(shù)據(jù)中更好地預測客戶需求。

可以想象，用戶在上下班途中從事零售或娛樂活動，而EV/AV通過深度學習的計算機視覺識別乘客，并根據(jù)用戶配置文件個性化汽車環(huán)境（娛樂等）。自動駕駛汽車將根據(jù)不同的用戶進行調(diào)整，并允許用戶有效地利用其時間(工作、娛樂)。然而，即使在更先進的EV/AV到來之前，企業(yè)也有很多機會在AIoT時代利用與客戶近乎實時的互動，同時減少浪費。例如更好地匹配供需，改進需求預測，識別和匹配供應鏈和制造流程。

第四代英特爾?至強?可擴展處理器為跨網(wǎng)絡邊緣開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)服務和應用提供了一個更安全的環(huán)境，從而使企業(yè)能夠在安全方面更有信心地創(chuàng)造新的機會。

這種擴展和實現(xiàn)安全AIoT的愿景與我個人的愿景一致，即應用AI和相關數(shù)據(jù)分析和數(shù)字技術來實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標，同時提供真正大規(guī)模超個性化的世界，使企業(yè)能夠真正響應客戶的需求實時條件下的需求，并根據(jù)個人客戶的需求進一步定制產(chǎn)品。

從今年開始，我們將進入一個激動人心的新時代，在這十年的剩余時間里，人工智能將迅速擴展到我們周圍的設備和傳感器，以及遠程云服務器，這些服務器將繼續(xù)對訓練算法保持重要地位，充當數(shù)據(jù)湖，并使歷史數(shù)據(jù)分析能夠改善人工智能的學習結(jié)果，改善服務的個性化，或確定進一步提高組織運營效率的機會。

我們將能夠測量和評估周圍的排放和能源消耗，識別浪費并減少低效率。

整個網(wǎng)絡邊緣的AI算法將需要節(jié)能的CPU來在電力受限的環(huán)境中運行，并實現(xiàn)減少碳足跡。第四代英特爾?至強?可擴展處理器使組織能夠擴展AI功能，大規(guī)模提供超個性化，并更有效地管理邊緣的內(nèi)部運營，同時還有助于實現(xiàn)安全性和可持續(xù)性目標。

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