划重点!英特尔 AI 开发者技术研讨会讲了哪些实战经验?

阅读数:11 2019 年 12 月 27 日 13:58

划重点!英特尔AI开发者技术研讨会讲了哪些实战经验?

11 月 22 日,在 AICon 全球人工智能与机器学习大会期间,英特尔举办 AI 开发者技术研讨会,分为上下午课程。上午的课程以企业级应用为主要案例分享,解决端到端的大数据分析以及深度学习的技术讨论;下午的课程将采取动手实验的方法,帮助参会者了解数据科学的工作流程,以及如何使用基于英特尔处理器及优化版软件的人工智能全栈解决方案。 过去,我们对海量数据无从下手。随着大数据、AI、云计算、物联网、区块链等前沿技术的发展,为海量数据分析和处理提供了新的思路。基于大数据的深度学习算法,可以发掘出多维数据中错综复杂的关系,并在计算机视觉、自然语言处理等领域不断取得新的进展。

在大数据技术中,数据分析是其核心技术之一,包括实现数据的实时处理等要求,成为企业的主要需求。数据分析技术有很多,其中,最受关注的还是深度学习。

1 英特尔 Analytics Zoo 加快大数据深度学习端到端应用落地 英特尔机器学习专家龚奇源博士在演讲中提到,对于其中一些拥有大量数据,但初涉人工智能技术的公司,要想从深度学习技术受益并不容易。构建基于大数据的深度学习应用,通常需要手动“拼接”许多单独的组件,(例如 Apache Spark*、TensorFlow*、Caffe*、Apache Hadoop * 分布式文件系统 (HDFS)、Apache Storm*/Kafka* 等)这是一个复杂且容易出错的过程。

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英特尔机器学习专家 龚奇源

为了简化端到端开发和部署,英特尔开源了 Analytics Zoo,它是一个统一的数据分析 + AI 平台,可将 Spark、TensorFlow、Keras 和 BigDL 程序无缝整合到一个集成管道中。这个集成管道可透明地扩展到大型 Apache Hadoop/Spark 集群,以便于进行高效的分布式训练或推理。我们希望数据专家可以通过笔记本上的 notebook,利用 Analytics Zoo 提供的 high-level API,开发基于大数据的深度学习端到端应用,并在大数据集群上进行测试和分布式部署。整个过程,不需要代码修改,不需要数据拷贝,可以直接访问大规模数据,无缝拓展部署到大数据集群及生产环境。

目前,英特尔 Analytics Zoo 已经帮助几十家企业客户实现智能应用的端到端落地。例如,英特尔协助美的基于 Analytics Zoo 构建了一套端到端的产品缺陷检测方案,准确率优于人工检查方法,并避免了检查工作给生产线带来侵入性影响。Analytics Zoo 将 Spark、TensorFlow 以及 BigDL 程序整合至同一流水线当中,整个流水线能够在 Spark 集群之上以透明方式实现扩展,从而进行分布式训练与推理。最终使美的的图像预处理时长缩短至原先的四分之一(由 200 毫秒降低至 50 毫秒),并将延迟影响降低至原本的十六分之一(由 2000 毫秒缩短至 124 毫秒)。

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在近期内,Analytics Zoo 还会增加 Cluster Serving、AutoML、Ray 和 PyTorch 等新功能和特性。其中,Cluster Serving 是专门为模型快速部署开发的新功能。通过 Cluster Serving,数据科学家通过纯 Python 代码和配置文件,实现模型的一键部署,不用再为平台优化、资源分配、模型分发和负载均衡等事情操心。目前,Analytics Zoo Cluster Serving 已经为某医疗企业客户实现了实时的病理切片诊疗辅助。

2 英特尔视觉解决方案助力边缘人工智能创新 有数据显示,到 2021 年,边缘到云行业支出预计将达到 110 亿美元。在这一涵盖智能制造、智慧城市等领域的巨大物联网机遇中,智能设备、传感器和互联事物捕捉的视频将会占据 60 亿美元的份额。

面对巨大的市场需求,作为技术领导者的英特尔正引领着边缘计算和计算机视觉解决方案的演进方向,并通过专为人工智能设计的全套产品和解决方案帮助企业不断发掘数据的全新可能性。

英特尔中国物联网事业部边缘人工智能产品市场经理宋洪涛在演讲中不仅带来了最新的视觉处理技术及研究进展,还展示了当前业界最具影响力及效率的视觉处理解决方案,详细介绍了专注于加速深度学习并将视觉数据转换为业务洞察的 OpenVINO™ 工具包,这将充分帮助企业在边缘侧快速实现高性能计算机视觉与深度学习的开发,为智能视觉开辟了一条坚实的创新路径。

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英特尔中国物联网事业部边缘人工智能产品市场经理 宋洪涛

英特尔中国物联网事业部边缘智能工具产品营销总监王珅在演讲中提到,作为全套英特尔视觉软硬件产品系列中的最新产品,OpenVINO™ 工具包支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理,帮助开发人员和数据科学家加速计算机视觉工作负载,并简化深度学习部署,在各种英特尔平台中轻松实现边缘到云的异构执行。

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英特尔中国物联网事业部边缘智能工具产品营销总监 王珅

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此外,Hanwha Techwin VMS 设备是基于英特尔®至强® 处理器 E3 和加速器参考设计 R,它在英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件上为 16 个视频通道运行 AVA 面部分析算法,并且性能得到了优化。该解决方案可以检测性别、年龄、眼镜和帽子等面部属性并进行分类,然后与预先注册的面部进行匹配以高度准确地识别个人。

为什么英特尔®视觉加速器设计 R 是最佳选择?

  • 性价比很高
  • 性能功耗比很高
  • 可以根据 VPU 个数扩展性能
  • 通过 OpenVINO™ 将多个模型分配到每个 VPU
  • 释放 CPU 处理能力用于业务逻辑

通过上午的企业案例和实践介绍,给参会者一个清晰的认知,让大家充分了解英特尔在人工智能领域的行业应用情况。

在下午的 Workshop 动手实操环节,由英特尔 AI 市场经理 Derek Fattibene 简要介绍了课程内容。

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英特尔 AI 市场经理 Derek Fattibene

接下来由英特尔 AI 技术解决方案工程师曹慧燕,带领现场参会者进行 AI 动手实验:

  • 数据分析及预处理,模型训练
  • 使用 Intel® OpenVINO™ 工具部署模型

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英特尔 AI 技术解决方案工程师 曹慧燕

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在充满思维碰撞的会场里,现场开发者敲击代码,在曹慧燕老师的指导下,对于英特尔数据分析和模型训练,以及如何使用 Intel® OpenVINO™ 工具部署模型,获得了更深的体会。

如今,英特尔凭借强大的计算实力和领先的技术优势正推动计算机视觉加速发展,以帮助各行各业的企业化解复杂的数据挑战,将数据转变为行动依据。OpenVINO™ 未来将会扩展到各个行业,我们会看到更多来自中国市场的智能视觉创新应用。

在以数据为中心的世界,AI 是极具代表性的重要转折性技术,它将成为助力各行各业创新发展的加速器。而复杂的行业和多变的应用场景都要求 AI 技术从硬件、软件到应用需要有更行之有效的全面解决方案,这正是英特尔一直努力的方向。

英特尔近日发布了《英特尔中国金融行业 AI 实战手册》和《英特尔中国医疗健康行业 AI 实战手册》。欢迎扫描小助手二维码下载两本实战手册,备注:英特尔。

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