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英特爾軟件布局的三大策略

我快閉嘴 ? 來源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 作者:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 2020-11-28 10:55 ? 次閱讀
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幾年前,英特爾啟動了“以數(shù)據(jù)為中心”的轉(zhuǎn)型,這是一場自我革命的戰(zhàn)役,而戰(zhàn)役背后的六大秘密武器起到了關(guān)鍵作用,分別是制程與封裝、XPU架構(gòu)、內(nèi)存與存儲、互連、安全、軟件。在很多場合下,英特爾將六大技術(shù)做成了同心圓,最外一層是軟件,包裹著其他五兄弟,可見它又當(dāng)?shù)之?dāng)媽的地位。

即便英特爾擁有頂尖的硬件實力,但這種對軟件的形容一點也不夸張。在“2020英特爾數(shù)據(jù)中心軟件技術(shù)及應(yīng)用線上分享會”上,感受到了軟件的良苦用心。

據(jù)英特爾架構(gòu)、圖形和軟件集團(tuán)副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理謝曉清介紹,英特爾軟件有三大策略:

1,軟件優(yōu)先策略,“比如我們最近發(fā)布的Xe架構(gòu)的GPU,在圖形、多媒體、計算方面都需要非常穩(wěn)定的生態(tài),而英特爾本身在編程語言、系統(tǒng)庫以及工具鏈方面已經(jīng)有了非常強(qiáng)有力的生態(tài)支持?!?/p>

2,易于擴(kuò)展性,比如在GPU方面,有著非常多的細(xì)分市場,背后是不同價格、功耗、性能的需求。英特爾能夠最大限度得到GPU開發(fā)者支持,從而覆蓋不同領(lǐng)域。

3,全新的計算負(fù)載和用戶場景,“英特爾希望解決現(xiàn)有解決方案無法提供的方案,并實現(xiàn)產(chǎn)品差異化?!?/p>

也就是說,英特爾的硬件就算再強(qiáng)悍,也需要軟件來尋找開發(fā)者來將硬件的真正價值發(fā)揮出來,發(fā)揮到實際應(yīng)用中來。軟件這位當(dāng)媽的,沒有一天不省心,首先她要在各大社區(qū)廣而告之,為自己的底層技術(shù)們尋找開發(fā)者。正如謝曉清所說:“英特爾在開源社區(qū)做了很多貢獻(xiàn),如Linux的Kernel社區(qū),以及Linux的KVM虛擬化社區(qū),目前,我們是世界最大的代碼貢獻(xiàn)者?!?/p>

另一方面,從底層往上走,從固件IP、BIOS,一直到硬件驅(qū)動,再到操作系統(tǒng),英特爾也與諸如Windows、谷歌的安卓以及Linux各大廠的發(fā)行版進(jìn)行合作,以及投入。為了啥呀?還不是為了讓硬件這群孩子們披甲上戰(zhàn)場,去獲得戰(zhàn)勛。只有軟件層合作廣泛了,用的主流操作系統(tǒng)多了,英特爾底層技術(shù)才有機(jī)會。

當(dāng)然,軟件還要顧內(nèi),比如oneAPI編程模型,可以簡化跨多架構(gòu)的開發(fā)過程。比如OpenVINO工具包,用于加速深度學(xué)習(xí),能夠支持跨英特爾CPU、FPGA、Movidius VPU、顯卡等異構(gòu)執(zhí)行。英特爾的軟件可以串起這些硬件兄弟們,讓他們不感到孤獨。

謝曉清在提到oneAPI時透露,今年12月份將發(fā)布全新Gold版本:“該版本將支持CPU和GPU,以后還會支持其他AI硬件加速以及FPGA等,以此來幫助開發(fā)者做快速有效的軟件開發(fā)工作?!?/p>

此外,謝曉清總結(jié)oneAPI三大特點:1,給用戶提供非常友好的編程環(huán)境,開發(fā)者能夠自由選擇硬件平臺,不必綁在某一個硬件平臺上;2,編譯器、系統(tǒng)都是高度優(yōu)化,能夠?qū)崿F(xiàn)最大的硬件產(chǎn)能,支持不同異構(gòu)計算加速;3,開發(fā)模式快速高效,原碼維護(hù)成本可以達(dá)到最低。

分享會上,謝曉清還透露了安卓云游戲背后的秘密,前不久英特爾發(fā)布的最新GPU-SG1擁有非常強(qiáng)大的圖形渲染能力以及多媒體編解碼能力。在CPU端,英特爾采用比較輕量級云原生的技術(shù),用容器技術(shù)將其跑到輕量級容器當(dāng)中,充分發(fā)揮英特爾至強(qiáng)的計算力,提供云端協(xié)同的殺手級應(yīng)用。軟件方面,英特爾在安卓框架層和運行層都進(jìn)行了不少優(yōu)化,使得安卓容器化方案擁有很高密度。

關(guān)于安卓云游戲,英特爾和騰訊云的合作有望實現(xiàn)產(chǎn)品化。

在AI的應(yīng)用方面就不得不提英特爾的Analytics Zoo平臺。據(jù)資料顯示,Analytics Zoo是統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析AI平臺,支持筆記本、云、Hadoop Cluster、K8s Cluster等平臺、此外,Analytics Zoo提供了端到端的pipeline,大家可以將AI模型應(yīng)用到分布式大數(shù)據(jù)場景中。Analytics Zoo還提供了端到端的ML workflow和內(nèi)置的模型和算法。

具體而言,在底層的使用環(huán)境中,支持深度學(xué)習(xí)框架,如TensorFlow、PyTorch、OpenVINO等,還支持分布式框架,如Spark、Flink、Ray等,還可以使用Python庫,如Numpy、Pandas、sklearn等。在端到端的pipeline中用戶可以使用原生的TensorFlow和PyTorch,用戶只需要很簡單的修改就可以將原有的TensorFlow和PyTorch代碼移植到Spark上來做分布式訓(xùn)練。Analytics Zoo還提供了RayOnSpark,ML Pipeplines,Automatic Cluster Serving,支持流式Serving。在內(nèi)置算法中,提供了推薦算法,時序算法,視覺以及自然語言處理等。

英特爾大數(shù)據(jù)技術(shù)全球CTO、大數(shù)據(jù)分析和人工智能創(chuàng)新院院長戴金權(quán)在分享會上舉了漢堡王的例子,用戶實時的點餐行為和各種情景特征(比如時間、天氣和位置等)都是能夠被用來做合適推薦的重要因素。

據(jù)戴金權(quán)介紹,英特爾開發(fā)了一個全新的Transformer Cross Transformer (TxT)推薦模型,用多個 Transformer編碼器來提取用戶點單行為和復(fù)雜的情景特征,并通過點積的方法將Transformer的輸出組合在一起以生成推薦。線上A/B測試結(jié)果表明TxT模型不僅比現(xiàn)有的其他推薦模型取得了更好的效果,同時該模型也能被成功地應(yīng)用到其他推薦場景中。

由此回到英特爾整個軟件布局上來看,英特爾的硬件像一顆的宇宙立方,軟件就是開啟立方魔力的法杖,是實現(xiàn)硬件最終落地應(yīng)用的“神器”。
責(zé)任編輯:tzh

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