在英特尔11月宣布与google结盟的消息当中,双方策略合作项目,也涵盖机器学习,包括google发展的ai函式库tensorflow、kubernetes以及gcp云端服务
在intel ai day的活动上,google企业资深副总裁diane greene特别出席参加,她与英特尔执行副总裁暨数据中心事业群总经理diane bryant同台,宣布双方在ai应用上的策略联盟。
上篇:英特尔ai策略全解析(2):软件的优化提供强大效能
图片来源:英特尔
在有意发展ai的企业当中,云端服务商需比一般公司更早布局,因此他们现在就必须关注服务器平台的支持,以便能基于效能优化平台,支撑相关工作负载,而在英特尔11月宣布与google结盟的消息当中,双方策略合作的项目,也涵盖到机器学习。
机器学习:改良tensorflow在英特尔运算架构的执行效能
首先,针对google发展的ai链接库tensorflow,若执行在基于英特尔运算架构(intel architecture)的系统时,英特尔承诺,将协助这样的软硬件搭配,可以获得最佳的效能,并且预计在2017年第一季发表合作的初步成果。
google cloud全球技术伙伴关系部门的主管nan boden表示,对于tensorflow在英特尔处理器平台的执行效能,他们希望能提升。例如,允许tensorflow运用所有的处理器核心与向量通道,进而改善平行处理;tensorflow整合英特尔提供的高效能链接库,像是数学核心链接库(mkl);以及横跨多个部署架构时,能够针对内存配置与数据层的作业,提供优化。
kubernetes:支持多种云环境,强化虚拟网络效能与qos
双方另一个部分的关系进展,则是针对kubernetes。对于这套由google发展出来的应用程序container管理平台,英特尔将协助改善它在多云环境下运作的功能,以及相关的程序代码优化。
一般而言,kubernetes能为容器化的应用程序环境,提供自动化部署、扩展与维运,而这部份涵盖到新兴ai应用系统的范围,因此,英特尔也将这部分的支持,视为该公司ai整体策略的发展的一环。而在先前,两家公司曾讨论到共同推动kubernetes整合到openstack的计划,现在,双方的合作关系将更为扩大,希望在intel architecture下,一起设法提升kubernetes的执行效能、改善it基础架构的管理方式,并且提升对于企业工作负载的进阶安全保护。
对此,英特尔数据中心事业群副总裁暨云端服务供货商业务总经理raejeanne skillern表示,在未来半年内,这些程序代码最佳化工作的成果,也将提供给社群审查,同时,英特尔和google的工程团队,会把当中预计改善的优化程序代码,提供给云端服务业者。
事实上,英特尔本身也kubernetes生态体系发展的主要贡献者之一,他们想协助企业将openstack云端环境的执行,转为可控管的kubernetes工作负载的形式。而先前他们与google工程团队,已经合作开发出优化程序代码,以便在英特尔运算架构执行kubernetes时,能够提高功能的透明度。
接下来,双方会希望改善工作负载的功能,例如虚拟网络的效能,以及对于共享资源的存取优先级保障。
物联网:建立平台,使iot装置能够安全连接云端服务
在这项策略合作下,英特尔的物联网装置与google cloud platform(gcp)云端服务之间,也将予以整合,希望能够建立安全平台来连接彼此,以便将收集到的数据进行后续分析,进而辅助后续的决策制定。而能否提供横跨终端装置到云服务的安全解决方案,对于特定类型的产业应用而言,如零售业与制造业,至关重要。
下篇:英特尔ai策略全解析(4):建立ai人才培育管道
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