北京2019年7月3日 /美通社/ -- 在今天舉行的百度AI開發者大會上，英特爾公司副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao宣布，英特爾正與百度合作開發英特爾® Nervana?神經網絡訓練處理器（NNP-T）。這一合作包括全新定制化加速器，以實現極速訓練深度學習模型的目的。
Naveen Rao表示：“未來幾年，AI模型的復雜性以及對大規模深度學習計算的需求將爆發式增長。英特爾和百度將延續雙方十多年的合作并聚焦于聯合設計和開發全新的硬件以及配套軟件，從而向‘AI 2.0’的新疆界不斷邁進?！?/p>
AI并非單一的工作負載，而是一種廣泛的、能夠強化所有應用性能的強大能力，無論這些應用是運行在手機上還是大規模數據中心內。然而，手機、數據中心以及兩者間的所有設施都對性能和功耗有著不同的要求，因此單一的AI硬件無法滿足一切需求。英特爾在人工智能方面提供優越的硬件選擇，并通過軟件來最大化釋放硬件的性能，從而幫助客戶無論數據多么復雜或位于哪里都可以自如運行AI應用。此次NNP-T是一類全新開發的高效深度學習系統硬件， 能夠加速大規模的分散訓練。與百度的密切合作能夠確保英特爾開發部門始終緊跟客戶對訓練硬件的最新需求。
從2016年起，英特爾便一直針對英特爾®至強®可擴展處理器優化百度飛槳（PaddlePaddle*）深度學習框架。如今，通過為百度飛槳優化NNP-T，雙方能夠為數據科學家提供更多的硬件選擇。
與此同時，英特爾還通過更多技術來進一步增強這些AI解決方案的性能。例如，憑借英特爾傲騰數據中心級持久內存所提供的更高內存性能，百度能夠通過其Feed Stream *（信息流）服務向數百萬用戶提供個性化移動內容，并通過百度AI推薦引擎獲得更高效的客戶體驗。
此外，鑒于數據安全對于用戶極其重要，英特爾還與百度共同致力于打造基于英特爾軟件保護擴展 (SGX) 技術的MesaTEE* -- 內存安全功能即服務（FaaS）計算框架。
更多內容:英特爾人工智能 |CPU或GPU之外：企業級規模的人工智能為什么需要更全面的方法 (Naveen Rao署名文章) | 百度AI開發者大會上的英特爾人工智能 : AI 攝像頭, 基于FPGA的工作負載加速及服務，以及優化深度學習的英特爾至強可擴展處理器
