为什么说英特尔是一家“软件公司”？

     英特尔公司架构、图形与软件部（IAGS），资深软件架构师黄晟盛认为，要解决这样的问题需要解决软硬件架构上的缺口。大规模人工智能应用面临的挑战包括：算法的复杂性，部署的复杂性，数据处理的复杂性，以及成本、是否可扩展、专有接口、数据隐私等。

    英特尔基于Spark开发和开源的两个项目：BigDL和AnlyticsZoo，正在为客户带来切切实实的好处。

    黄晟盛分享了跨行业的端到端客户案例，比如通过采用英特尔方案，京东在目标检测和图片特征提取方面，相较于原来的方案有3.83倍的提升；美的工业视觉检测云平台的预处理性能提高4倍，推理性能提高16倍。

    另一方面，英特尔也持续推进生态共建，今年6月份英特尔在中国设立的大数据分析和人工智能创新院，其目的就是面向开源社区、学术界、合作伙伴以及终端用户等，促进英特尔与大数据和人工智能全球生态圈的广泛合作。

英特尔亚太研发有限公司机器学习首席工程师林晓东：

服务开发者，让更多企业用好AI

    英特尔不仅为产业提供便捷的软件工具，也不断推进软件工具的开发优化，确保开发者和生态利用软件工具从硬件创新中受益。

    英特尔亚太研发有限公司机器学习首席工程师林晓东称自己是“码农的码农”，“很多人用编译器、调试器、调优器、编程语言和框架等工具开发，我们的任务是优化这些编译器、框架、各种库等，从而让这些开发者的效率更高，服务开发者，建立生态系统。现在最重要的开发者是针对AI、针对深度学习的开发者。”

    “英特尔做软件，就是enabling（使能）和optimization（优化），我们做的事情使我们所有硬件的每一个晶体管都能够将能力充分发挥，这是英特尔做软件的目的，使得开发者能够非常容易地把我们的软件、硬件充分用起来。”林晓东说，“我们的团队，从刚开始是世界的软件到中国做本地化，现在我们真正在中国，根据中国的具体需求，创造软件、服务全球。”

    他举了一个例子：从Broadwell到Skylake，软件与硬件结合带来了高达277倍的机器学习的性能。从Skylake到CascadeLake性能增长了28倍，其中通过硬件提升了4倍左右，剩下的全部是由软件优化带来的，其中包含英特尔在和中国的客户在交流的过程中，理解了他们的工作负载而做的一些特殊的优化。

（编辑：衢州站长网）

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