英特爾正式推出了首套開源AI參考套件，旨在讓企業(yè)能夠在本地、云端和邊緣環(huán)境中都更易于部署AI。這些在英特爾On產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會（Intel Vision）上率先公布的參考套件包括AI模型代碼、端到端機器學習管道說明、庫和用于跨架構(gòu)運行的英特爾oneAPI組件，讓數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)者能夠?qū)W習如何更快速、更簡單地在醫(yī)療、制造、零售和其他行業(yè)部署準確性更高、性能更優(yōu)和總落地成本更低的AI。

英特爾副總裁兼人工智能和分析部門總經(jīng)理李煒博士表示：“在開放和眾創(chuàng)的環(huán)境中，創(chuàng)新才能蓬勃發(fā)展。不管是包括各種已優(yōu)化的流行框架的英特爾加速開放AI軟件生態(tài)，還是英特爾的AI工具，都建立在開放的、基于標準的、統(tǒng)一的oneAPI編程模型基礎(chǔ)上。此次推出的參考套件是用英特爾的各項端到端AI軟件產(chǎn)品打造而成，將讓數(shù)百萬的開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學家能夠輕松快捷地將AI加入應(yīng)用程序，或改善現(xiàn)有的智能解決方案。”

【資料圖】

隨著視覺、語音、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的用例出現(xiàn)，AI工作負載正不斷增長并變得更加多樣化。與埃森哲聯(lián)合開發(fā)的英特爾AI參考套件旨在加速推動AI在各行業(yè)的應(yīng)用。這些套件是開源的預(yù)置AI，可針對各種重要企業(yè)應(yīng)用場景，支持新AI的引入和現(xiàn)有AI解決方案的戰(zhàn)略調(diào)整。

本次英特爾將推出四款套件供下載：

公用設(shè)施資產(chǎn)健康：隨著全球能源消耗的持續(xù)增長，電力傳輸資產(chǎn)的數(shù)量預(yù)計也將增長。這一預(yù)測分析模型被訓練用于提高公用設(shè)施的服務(wù)可靠性。通過英特爾®oneAPI數(shù)據(jù)分析庫（Intel® oneAPI Data Analytics Library），它使用經(jīng)英特爾優(yōu)化的XGBoost算法，基于34項屬性和超過1,000萬個數(shù)據(jù)點，對電線桿的使用狀況進行建模1。數(shù)據(jù)類型包括資產(chǎn)使用年限、機械性能、地理空間數(shù)據(jù)、檢查報告、制造商、先前的維修和維護歷史以及斷電記錄。該預(yù)測性資產(chǎn)維護模型會不斷學習新提供的數(shù)據(jù)，如新的電線桿制造商、斷電和其他條件變化。

視覺質(zhì)量控制：質(zhì)量控制是所有制造業(yè)務(wù)中的必需環(huán)節(jié)。計算機視覺技術(shù)的挑戰(zhàn)在于它們在訓練過程中往往需要大量的圖像算力，且需要隨著新產(chǎn)品的推出頻繁地重新訓練。這一AI視覺質(zhì)量控制模型是用包括英特爾®PyTorch優(yōu)化版的英特爾®AI Analytics Toolkit和英特爾®發(fā)行版OpenVINO™工具套件訓練而成，二者均由oneAPI提供技術(shù)支持。針對跨CPU、GPU和其它基于加速器的架構(gòu)的計算機視覺工作負載，與現(xiàn)有的未經(jīng)英特爾優(yōu)化2的埃森哲視覺質(zhì)量控制套件相比，這一模型的的訓練和推理速度分別提高了20%和55%。利用計算機視覺技術(shù)和SqueezeNet分類算法，這一AI視覺質(zhì)量控制模型可通過超參數(shù)調(diào)優(yōu)和優(yōu)化檢測藥品缺陷，準確率達95%。

客服機器人：對話式聊天機器人已成為支持整個企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵服務(wù)。用于對話式聊天機器人交互的AI模型是規(guī)模龐大且高度復(fù)雜的。這款參考套件包含了進行意圖分類（intent classification）和命名實體識別（named-entity recognition）的深度學習自然語言處理模型，使用BERT和PyTorch。英特爾®PyTorch擴展包（Intel® Extension for PyTorch）和英特爾®發(fā)行版OpenVINO™工具對該模型進行了優(yōu)化，實現(xiàn)了跨異構(gòu)的更高性能，與現(xiàn)有的未經(jīng)英特爾優(yōu)化3的埃森哲客服機器人套件相比，推理速度提高了45%，同時，還讓開發(fā)者通過最少的代碼改動就能重新使用模型開發(fā)代碼進行訓練和推理。

智能文檔索引：企業(yè)每年需要處理和分析數(shù)百萬份文檔，許多半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化文檔都需要手動操作。AI可以自動處理和分類這些文檔，以提高速度并降低人力成本。此款套件使用支持向量分類（SVC）模型，并通過oneAPI技術(shù)支持下的Intel®發(fā)行版Modin和英特爾®Scikit-learn擴展包（Intel® Extension for Scikit-learn）進行了優(yōu)化。與現(xiàn)有的未經(jīng)英特爾優(yōu)化4的埃森哲智能文檔索引工具包相比，這些工具將將數(shù)據(jù)預(yù)處理、訓練和推理的時間分別提高了46%、96%和60%，能以65%的準確率審閱和分析文檔。

這些AI參考套件可在英特爾官網(wǎng)的AI參考套件頁面或Github上免費下載。

開發(fā)者希望能將AI加入其解決方案，英特爾此次發(fā)布的AI參考套件則有助于這一目標的實現(xiàn)。這些套件建立在英特爾端到端工具和框架優(yōu)化AI軟件的基礎(chǔ)上，并完善了這一產(chǎn)品組合。基于oneAPI開放的、基于標準的、異構(gòu)的，可在多種架構(gòu)上運行的編程模型開發(fā)，這些工具能克服專有環(huán)境限制，幫助數(shù)據(jù)科學家以更快的速度和更低的成本訓練模型。

未來一年，英特爾還將發(fā)布一系列新開源AI參考套件，提供各種已訓練好的機器學習和深度學習模型，幫助各種規(guī)模的企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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