北京2023年8月3日電 /美通社/ -- 在科技創新的發展路途中，開源扮演了重要的角色，積極地影響著技術、產品、產業和市場。如果能基於開源基礎設施充分發揮開源軟體的功能，那麼便能專注於人工智慧業務的開發，激發更多的創新活力。英特爾認為，開源基礎設施的優勢就是它的開放性，這並不僅包括開源本身，開放的設計、開放的開發以及開放的社群都是必要的環節，讓基礎設施真正發揮效用。英特爾持續支援開源社群的發展，通過與軟硬體廠商的深入合作不斷突破開源技術的創新，大大降低人工智慧開發與部署的門檻，加快應用落地與突破。
開源 ngraph，化繁為簡
2023年3月，英特爾宣布開源面向各種裝置和框架的深度神經網路模型編譯器 ngraph，擴充套件了深度學習模型的適用性和可移植性。ngraph 編譯器是用於神經網路的英特爾計算圖編譯器，能夠將深度學習模型轉換為可執行的優化函式，該函式可在各種硬體上高效執行，包括英特爾® 架構處理器 (cpu)、英特爾® ner-vana™ 神經網路處理器 (intel® nervana™ nnp)、顯示卡 (gpu) 和其他後端，大大降低了開發者在把深度學習模型部署到不同的框架和硬體裝置中的複雜度。
英特爾人工智慧事業部副總裁、人工智慧實驗室和軟體總經理 arjun bansal 曾表示：「對於企業來說，為人工智慧解決方案找到合適的技術是一項艱鉅的工作，我們的目標是盡可能簡化這項工作。通過 ngraph 編譯器，資料科學家可以建立深度學習模型，而無需考慮如何針對不同的框架調整模型。開源，意味著快速方便地獲得所需要的工具」。
同時，英特爾的開源 ngraph 庫和編譯器套件是最早支援 onnx 的工具。2023年9月，微軟和 facebook 聯手推出了開放神經網路交換 open neural net-work exchange (onnx) 格式，英特爾也隨即宣布支援 onnx， 攜手產業夥伴共同打造 onnx 開放生態系統，為開發者在人工智慧專案開發的過程中提供更靈活、更適合的工具組合。open neural network exchange (onnx) 格式允許開發者在不同的框架上轉移深度學習模型，提高了框架之間的互操作性。借助 open neural network exchange（onnx，開放神經網路交換）格式， 開發人員可以在不同的工具之間進行轉換，選擇最優的工具組合，從而提公升建立人工智慧和深度學習模型的效率和速度。
開源 bigdl，為開發者賦能
英特爾為機器學習和人工智慧開發人員提供靈活程度最高的軟體整合，讓開發者借助各種框架自由建立、使用優化或可擴充套件的端到端系統。同時，在2023年末，英特爾也開源了基於 apache spark 的分布式深度學習框架 bigdl，大大降低了普通大資料使用者和資料科學家在使用深度學習進行資料分析和構建人工智慧應用時的門檻。
bigdl 是乙個建立在大資料平台 (hadoop/spark) 之上原生的分布式深度學習庫，它提供了在 apache spark 上豐富的深度學習功能，以幫助 hadoop/spark 成為乙個統一的資料分析平台，為整個資料分析和機器學習過程提供比現有框架更加統一和整合化的支援。同時，英特爾在 apache spark 和 bigdl 的基礎上又構建了乙個大資料分析 +ai 的平台 analytics zoo，方便使用者開發基於大資料、端到端的深度學習應用。在基於英特爾至強伺服器的大規模集群上，利用現有的資料架構基礎設施，完全可以使用英特爾開發並開源的 bigdl、analytics zoo 技術，在現有的大資料平台上構建新的大資料分析和人工智慧應用，提高資源利用率和端到端的開發和部署效率，同時在端到端的效能上也會有非常大的優勢。正如英特爾高階首席工程師、大資料技術全球 cto 戴金權所說：「英特爾希望做的是能夠更好地提供框架、工具、平台，讓大多數的普通工程師、普通使用者也能將深度學習、人工智慧技術非常方便地應用到他們的生產環境當中。」
借助人工智慧的力量，我們能夠以前所未有的方式探索自然和宇宙、改變生命和健康、驅動產業的智慧型公升級。英特爾致力於引領人工智慧革命，在提供最廣泛的人工智慧產品組合的同時積極賦能開發者，通過技術開源降低人工智慧開發與部署的門檻，方便更多開發者和企業實現人工智慧。
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