英特尔与南大成立联合AI实验室:看深度森林与一片多核的摩拳擦掌
消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2026-04-29

至顶网个人商用频道 09月21日 北京消息(文/黄当当):1958年9月12日,世界上第一个集成电路研制成功。
2018年9月12日,就在第一块集成电路研制成功60年之后,同一个时间,英特尔-南京大学人工智能联合研究中心宣布成立。
在初秋九月,南京大学的人工智能学院迎来“开学第一课”,在英特尔与南京大学人工智能IPCC中心揭幕典礼上,英特尔中国研究院院长宋继强表示,英特尔-南京大学人工智能研究中心是英特尔并行计算中心(IPCC)计划的一部分,也是中国首家设立的聚焦在人工智能的IPCC,将在人工智能技术创新、人才培养以及生态建设这三个层面产生重要意义。
在具有“仪式感”的揭牌活动后,英特尔与南京大学共同探索AI的旅程正式启航。关于这次合作的更多细节,宋继强和南京大学人工智能学院院长周志华接受了至顶网采访,以下内容根据采访内容整理:
人工智能不断进化,没有一套通用方案解决所有问题
谈到人工智能算法,深度学习是目前的翘楚。那么深度学习能解决什么问题?DARPA(美国国防高级研究计划局)在研究整个人工智能的发展,它认为现在属于往第三阶段跃进。
宋继强进一步解释,第一个阶段是推理,通过一些符号逻辑,但这还不够,人工智能至少需要四方面能力,推理、感知、适应以及持续学习。深度学习的到来让设备有了很好的感知能力,但随着数据量的增加,推理能力又受到局限。
而“深度森林”就是一个很好的创新,因为它不再依赖非常大的数据,用少量的数据也可以训练出不错的结果,而且这个好处还在于,训练出的东西可以理解,可以被解读。
但深度森林仍然只是解决特定问题。在周志华教授团队前期研究发现,不同于深度神经网络在图像、视频、语音问题上特别有效,像深度森林这样的结构,在符号数据、离散数据、混合建模上擅长,也就是说,在人工智能的场景中,很难找到一套通用方案解决所有问题,任何一个模型都只适用于一定的范围。
选择南大,看“深度森林”与“一片多核”的摩拳擦掌
深度森林去年提出后,很快在人工智能的学术界和工业界引起关注,并已在大型互联网金融企业商用。
具体来说,这类技术是一种基于不可微分单元(即树/树集成)的方法,具备适合多核芯片架构加速等特点,并且能够比基于神经网络的感知器更好地处理离散数据或列表数据。
周志华进一步解读,“深度森林和现在的深度神经网络不太一样,它不适合用GPU来加速。”为了让深度森林做更大的模型,获得更好的效果,周志华教授团队也另辟蹊径,在两个方面进行尝试:一种是通过分散式计算技术做出更大模型,另一种则是通过硬件加速来提高它的可扩展性。
“结果发现,英特尔的多核处理器对加速这样的模型特别有帮助。”周志华表示,这将是一次互利共赢的合作,一来英特尔“一片多核”有助于加快深度森林的研究进程,二来对“深度森林”的探索可以反作用于英特尔芯片设计,带来启发性意义。
回到英特尔的芯片思路,宋继强表示,目前英特尔提供的方案是“混搭”,其实就是异构计算的方式。英特尔拥有多种芯片,包括Movidius,、Mobileye、FPGA、至强等,只要选择合适的方式,把它用混搭的模式组合起来,封装成一个芯片。
在与南京大学的合作中,英特尔同样遵循这种思路,正如宋继强所言,“英特尔是提供底层的硬件和系统支撑。比如我们现在给南京大学提供的至强可扩展的方案,将来我们可以把异构计算的方式可以跟南京大学去合作,因为多种计算模式需要不同的硬件加速,探讨更好的技术上的改变和突破,这是技术方面,我觉得这样强强联合是非常重要的。”
其实英特尔联合实验室不少,但这一个很特别
通过跟各个产业和学术界建联合实验室,英特尔正在加速芯片在AI领域竞争的筹码,这之中,英特尔遵循两个准则,一是对硬件结构产生指导意义,二是能够快速帮助商业落地,产生商业价值。
显然,与南京大学的合作已具备天时地利人和。首先“深度森林”的探索适配可以对英特尔“一片多核”的芯片设计带来启发性意义,其次从科研角度,南京大学机器学习研究团队主要集中在理论与算法层面,与英特尔合作是一次软硬互补,最后是人才,南京大学拥有最好的人才团队,利用已经形成的产业化合作关系和验证出来的效果,对英特尔硬件产生重要指导。
后续关于人才培养,英特尔与南京大学也已经部署了计划,对于人才培养有两个目标,第一具备源头创新能力的AI能力,第二具备解决企事业单位关键技术难题的能力。而这样的目标应该具备如下三个知识结构,一是扎实的数学基础,二是扎实的计算和软件程序的基础,三是全面的人工智能专业知识。
未来很长一段时间,AI将是英特尔专攻方向之一。回溯这家公司的发展轨迹,由最初的一家内存公司转型为处理器公司,由早期以PC为主的业务转型为以服务器、云计算为核心的业务。在AI时代开启的今天,英特尔正在转型为一个为所有AI计算提供支撑以及加速,将更多不可能问题转化为可计算问题的公司。
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