今天英特尔在Intel Innovation第二日活动上,详细介绍了英特尔在培育芯片和软件开放生态系统方面所做的努力,其目标是要催化开发者社区的创新。
英特尔首席技术官Greg Lavender在主题演讲中表示,英特尔的工作重点是帮助开发者提高生产力,通过不断扩大的硬件平台、工具和软件解决方案来发挥他们的潜力。
Lavender说:“我们通过授权开放的生态系统来实现我们的软件优先战略,这将使我们能够共同地、持续地进行创新。我们是开发者社区的忠实成员,我们在硬件和软件资产方面的广度和深度,将有助于通过共同创新和协作为所有人带来更多机会。”
oneAPI社区的工作重点
在演讲中,Lavender宣布了推出了多款新工具旨在支持人工智能、量子计算和网络安全等领域的开发者社区,以及在跨行业的、开放的、基于标准的编程模型oneAPI方面的进展。
Lavender说,oneAPI的目的是让开发者能够选择最佳架构来解决他们正在处理的任何特定问题。为了更好地实现这一目标,oneAPI现在正转向由英特尔子公司Codeplay Software所领导的一个社区论坛,该论坛一直致力于推动开放标准方面的工作。
Lavender表示,虽然Codeplay现在负责oneAPI,但英特尔将继续与其合作,并根据开放规范提供开发者工具和工具包。首先是将于12月推出的Intel oneAPI 2023工具包,支持英特尔最新的CPU、GPU和FPGA。
此外还包括一些新工具例如SYCLomatic兼容性解决方案,该解决方案可将Nvidia基于CUDA的源代码转换为SYCL源代码,以及三个新的医疗AI参考套件,涉及文档自动化、疾病预测和医学成像诊断。
此外,英特尔宣布,北京大学软件与微电子学院、英国科技设施委员会、以色列理工学院、犹他大学、加州大学圣地亚哥分校和柏林祖斯研究所都已经设立了oneAPI卓越中心,在学生群体中扩大这一开源项目的影响力。
“我们的目标是让开发者通过开源生态系统或者英特尔交付的产品轻松获得最佳软件技术,”Lavender说。
扩展Project Amber项目
Lavender还公布了Intel Vision在今年5月发起的Project Amber计划相关最新信息。Project Amber是一项机密计算服务,旨在为组织提供云、边缘和本地环境中可信的远程验证,专注于对任何组织来说都是最关键的安全要素之一:信任。Project Amber作为一个独立的可信机构运作,提供创新的、基于服务的安全实施代码。
Project Amber项目目前正在被德国政府用于全国范围内推广的新电子处方项目中。该项目由IBM发起,旨在取代德国国家卫生服务部门的纸质处方,以推动向数字化时代的转型。IBM的解决方案与英特尔的Software Guard Extensions集成,后者就是Project Amber的核心,可以在使用数据时对数据进行加密,确保敏感的医疗数据永远不会暴露。
Lavender说,更多基于Project Amber的计划也在同步进行中。例如,美国联邦政府技术承包商Leidos正在使用Amber创建概念验证以保护退伍军人的医疗信息,这种解决方案也可以被移动医疗应用使用,这将使医疗保健服务更容易获得。
Leidos Health Group总裁Liz Porter表示:“Project Amber将Leidos从构建和维护复杂的、昂贵的证明系统的需求中解放出来,使我们能够专注于我们核心的差异化上,例如智能自动化、AI/ML驱动的分析。”
加速人工智能、量子计算和神经形态计算
Lavender主题演讲的最后一部分,提到了英特尔的开放式芯片和软件创新如何与其他技术相结合,以打造跨多个行业的独特产品和服务。
为了突出这一潜力,Red Hat首席技术官Chris Wright以在线方式登场,他解释了Red Hat的OpenShift数据科学平台是如何与英特尔的AI产品相集成的,这让OpenShift开发者能够使用英特尔的AI Analytics Kit和OpenVINO工具来训练和部署新的AI模型。
Red Hat也计划未来做进一步的集成。很快,Red Hat将在OpenShift上提供英特尔的Habana Gaudi深度学习加速器,从而“作为一项托管云服务,实现经济高效、高性能的深度学习模型训练和部署。”两家公司还在合作打造一个新的AI Developer Program,该计划将教开发者如何使用英特尔的工具包在Red Hat OpenShift Data Science上测试和部署AI模型。
至于量子计算,英特尔宣布推出新的Intel Quantum Software Development Kit,Lavender称这将使开发者更容易对量子算法进行编程。此外,Lavender谈到了英特尔正在努力开发后量子密码技术,这对于保护数据免受未来量子计算机攻击来说,是很有必要的。
最后,Lavender宣布推出了英特尔实验室一款名为Kapoho Point的新工具,这是一个基于英特尔 Loihi研究芯片的可堆叠多板平台。他解释说,Kapoho Point是一个紧凑型系统,旨在用于小型设备和应用,例如无人机、卫星和智能汽车。根据英特尔的研究,该工具可以为具有多达10亿个参数的AI模型提供动力,或者解决多达800万个变量的优化问题,比基于CPU的系统快10倍,能耗低1000倍。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。