张贝贝

万物智能让我们进入了以数据为中心的时代，我们的数据也在不断地发展。我们发现，在数据处理方式和计算架构的延伸方面蕴藏着很大的机遇。

从万物数字、万物互联、万物移动再到万物云化，计算需求也在不断变化。当前，随着万物智能时代的来临，数据量猛增，越来越多的业务场景需要处理数据密集、复杂的工作负载。未来，异构计算将成为常态。

oneAPI 助力灵活、高效能开发

面向不断扩展的多元化计算需求，英特尔提出了全新的产品和技术战略—扎根于六大技术支柱：制程和封装、架构、内存和存储、互连、安全、软件。

针对软件这一技术支柱，英特尔认为，对于全新硬件架构的每一个数量级的性能提升潜力，软件能带来两个数量级的性能提升。对于开发者来说，拥有一套跨平台的通用软件工具，对获得性能的指数级扩展至关重要。

近日，在英特尔媒体沟通会上，英特尔架构、图形和软件集团副总裁兼中国区总经理谢晓清强调了“oneAPI”战略的三点价值：一是提供给用户一个非常友好的编程环境，使得开发者可以自由选择它的硬件平台，不必要绑定在某一个硬件平台上。二是oneAPI提供的编译器、系统均高度优化，可以实现极大的硬件潜能，并为异构计算硬件加速提供支持。三是开发模式快速高效，可以将源码的维护成本降到尽可能低的水平。

软件先行 将“软硬兼施”进行到底

万物智能让我们进入了以数据为中心的时代，我们的数据从传统的文本、图形数据，发展到音视频、社交等非结构化数据，再到未来可能会有的物联网汽车数据、神经网络数据、基因数据等。我们发现，在数据处理方式和计算架构的延伸方面蕴藏着很大的机遇。此时，软件能力被视为一项战略资产将发挥更大作用，并将激发硬件的释放能力。

媒体沟通会上谢晓清还针对英特尔当前的软件战略布局，分享了三大战略。

一是软件优先。英特尔在过去几十年间，已经围绕CPU产品形成了软件生态，在编程语言、系统库、工具链方面形成了强有力生态支持，也为英特尔Xe产品线提供了良好的起点。未来英特尔Xe产品线将遵循软件优先的原则，基于现有生态进行创新。

二是易于扩展。GPU市场存在很多细分市场。面向不同细分市场的GPU产品在性能、功耗、价格等方面存在差异。为满足不同领域GPU开发者需求，提升软件可扩展性必不可少。对此，英特尔将注重集成显卡生态的发展，同时推出统一、简化的编程模型oneAPI，以进一步简化跨架构的开发过程。

三是重点发展全新计算负载和用户场景。英特尔希望解决现有解决方案、产品方案尚不能很好解决的问题，因此英特尔将重点发展全新计算负载和用户场景。

AI走出实验室 赋能千行百业

如今，AI从实验室进入到现实生活中，并在千行百业中落地开花。对此，英特尔大数据技术全球CTO、大数据分析和人工智能创新院院长戴金权表示认同，他谈到，无论是卖汉堡、做通信网络还是风力能源发电，都需要通过AI提升生产效率，提高利润和准确率等。

与此同时，对那些具体落地AI能力的开发人员来说，最大的一个挑战就是如何将AI算法應用到大规模、多变而复杂的数据当中。

据介绍，Analytics Zoo作为英特尔开源的一个端到端的大数据+AI的软件平台，其底层可以提供数据流水线的能力，能够帮助用户直接无缝的将AI模型运行在其分布式大数据平台上。

在这个流水线层之上，该平台还提供机器学习的工作流，能够将很多人工的作业、任务自动运转起来。在最上层，用户可以在Analytics Zoo上构建出非常多的不同应用场景。平台提供很多模型，帮助数据科学家、分析师等快速把AI的能力落地到具体应用中。

在新能源领域，金风慧能作为一家帮助新能源发电企业优化资产性能、提高运营效率、提升发电收益的企业，与英特尔展开了深入合作。

金风慧能以英特尔统一的大数据分析和AI平台Analytics Zoo为纽带，利用深度学习与机器学习的方法，结合风机级气象预报、风轨迹模拟等气象预报数据，以多模型组合的方式来构建用于功率预测的全新智能方案。

据介绍，金风慧能与英特尔在全国多个光伏测试场进行验证后发现，利用新方案后，功率预测的准确率超越了原有方案的59%，达到了79%。

此外，戴金权还分享了Analytics Zoo应用于快餐品牌汉堡王的食品推荐系统的案例。最初汉堡王建立了两个模型，一个模型应用于大数据处理，另一个模型应用于深度学习，在日常的运维中需要通过文件把数据从一个模型拷贝到另一个模型，效率相对较低，拷贝文件就占据了所有训练20%以上的时间。

最终，汉堡王选择和英特尔展开合作，将端到端的数据处理和模型训练业务迁移到基于Analytics Zoo的统一的平台上，利用Spark、Mxnet、Ray等，将数据进行处理、分析、训练等，以提升效率。测试数据显示，相比其他推荐模型，该食品推荐系统将下单页面上的推荐转化率提高了264%，附加销售额提高了137%。