对话英特尔马子雅/戴金权：成立大资料AI创新院 加速生态整合_Zoo

智东西 文 | 韦世玮

智东西6月21日报道，昨日，在O’Reilly和英特尔人工智能大会上，英特尔公司架构图形与软件集团副总裁、资料分析技术总监马子雅针对“统一大资料分析和人工智能从而更快地大规模洞察”这一主题发表了演讲。

会后，智东西与少数媒体对英特尔公司架构图形与软件集团副总裁、资料分析技术总监马子雅，英特尔高阶首席工程师、大资料技术全球CTO戴金权进行了采访。在采访中，马子雅对英特尔的分散式深度学习库BigDL和Analytics Zoo技术的应用、优势等方面进行了详细的阐释。

同时，英特尔还将在中国设立大资料分析和人工智能创新院，由戴金权负责。该研究院将与中国进行更广泛的生态系统合作，加快统一的资料分析和人工智能技术在中国的创新和应用。

在主题演讲活动中，马子雅表示，当下人们正处于一个资料变革的时代，人类历史上90%的资料都是在过去几年产生的，50%的资料都是短短两年所生成的。

因此，企业的生产发展需要高效地利用资料分析和人工智能来提高生产效率，以扩大竞争优势。同时，马子雅表示，人工智能的真正落地需要一个完整的资料分析流水线，而这也是英特尔选择开源BigDL的重要原因。

在加快资料分析及人工智能大规模应用方面，马子雅对英特尔开发并开源的BigDL和Analytics Zoo技术进行了介绍。

BigDL是建立在大资料平台（Hadoop/Spark）之上原生的分散式深度学习库，它为使用者提供了在Apache Spark（快速通用计算引擎）上丰富的深度学习功能，以帮助 Hadoop（分散式系统基础架构）和Spark成为一个统一的资料分析平台，为整个资料分析和机器学习过程提供比现有框架更加统一和整合化的支援。

据英特尔表示，它能够实现主流深度学习框架TensorFlow、Caffe以及Torch等同样的功能。同时作为Spark标准元件，它还能够和Spark大资料生态系统的不同元件很好地整合在一起。

Analytics Zoo是英特尔基于至强计算平台、傲腾资料储存器，并结合英特尔云服务推出的大资料分析+AI的平台。它能够将Spark、TensorFlow、Keras和BigDL合并到一个整合管道中，方便地扩充套件到企业已有的大型Apache Hadoop／Spark丛集，进行分散式训练或推理。这让使用者能更轻松地开发基于大资料、端到端的深度学习应用。

BigDL和Analytics Zoo这两个平台，不仅能进一步地提高资源利用率和端到端的开发及部署效率，同时还能降低普通大资料使用者和资料科学家在使用深度学习进行资料分析和构建人工智能应用时的门槛。

马子雅还表示，英特尔在过去的几个月中，将Analytics Zoo基于英特尔最新的Optane（傲腾）内存技术上和OpenVINO技术进行了优化，它的深度学习、模型训练以及推理效能均得到了提升。

Analytics Zoo平台与美的、韵达、欧洲核子研究中心（CERN）等企业和科研组织进行了合作。比如，通过与Analytics Zoo的合作，韵达在运输线路、贮存等方面均得到了优化，这为韵达带来了七千万美元运营成本的节省。同时，英特尔与腾讯云、阿里云、百度云以及第四正规化、科沃斯等企业均有专案合作，范围涉及智慧医疗、智慧教育、智慧零售等多个领域。

马子雅提到，在如今大资料分析和人工智能平台逐渐融为一体的驱使下，英特尔将进一步为客户提供全栈式的人工智能解决方案，构建硬软件协同发展，其中包括硬件和软件两个层面。

硬件方面，英特尔将提供包括CPU、GPU、FPGA、加速器、网络等涵盖前端到资料中心，专用到通用的产品组合。

软件方面，则是包括nGraph、BigDL、Intel Deep Learning Studio等框架、数学库以及工具在内的优化软件。

演讲结束后，智东西与少数媒体记者对英特尔公司架构图形与软件集团副总裁、资料分析技术总监马子雅，英特尔高阶首席工程师、大资料技术全球CTO戴金权进行了专访。

资料清洗问题是当前大资料+AI应用的一个难点。在智东西问及Analytics Zoo对于资料清洗方面的功能优化时，戴金权表示，资料清洗是一个非常繁琐的过程，他们将在Analytics Zoo的下一个版本中加入类似AutoML的新工具，可以进行时间序列异常检测和自动选择生成特征。

以英特尔与欧洲核子研究中心（CERN）的合作为例，CERN每秒有四千万粒子，生成1PB的资料。处理资料的第一步，就是要将这个过程中无用且重复的资料过滤掉，以搭建包括资料清洗在内的整个端到端的流水线。

在BigDL和Analytics Zoo的应用门槛方面，马子雅表示，起初这些技术几乎都在与终端客户合作，如今为了覆盖更多的使用者，英特尔必须降低门槛，把功能整合到服务或产品中，让使用者可直接用云服务、原始装置制造商以及软件中提取所需的功能。

▲基于英特尔OPENVINO、英特尔至强可扩充套件平台的深度学习推理-脑部肿瘤影象分割模型加速解决方案

今年，硬软件协同发展的“大资料分析+AI”平台也是英特尔重点发力的内容之一。目前，英特尔共有15000名软件工程师。

在加强人工智能生态行业的合作上，马子雅认为，英特尔更像是一个人工智能解决方案的提供者，主要帮助客户将人工智能更好地利用到他们的生产和生活中。

在Analytics Zoo的相容性方面，马子雅提到，由于Analytics Zoo的效能提升和优化主要是英特尔平台上进行的，它虽然可以相容其他X86的CPU，但在非英特尔平台上使用，它的效能可能会受到一定影响，无法达到最佳效果，而在英特尔平台上使用时才能享受到它的更多特性。

硬件层面，英特尔将为客户提供更完整的解决方案，除了至强处理器和GPGPU外，在硬件的储存和网络方面也进一步地研发与更新。

值得一提的是，在英特尔AI芯片的未来规划上，马子雅表示，英特尔不仅仅集中在计算方面，将继续对傲腾技术、网络架构技术等储存和网络方面进一步研发和更新。另外，包括CPU、GPU、FPGA等新规划都在逐步推进中。

无论是BigDL还是Analytics Zoo技术，它们的开源都在深度学习使用和人工智能应用构建上，给大资料使用者和资料科学家带来了极大的便利，进一步加速了人工智能在人们生活中真正普及和落地的程式。

另一方面，英特尔在人工智能领域的不断发力，为企业带来了促进产品和业务发展的各种技术支援，同时让大家看到了人工智能与商业应用相结合的更多可能性。

未来，大资料分析和人工智能将如何进一步实现整合，如何更快更好地落地，如何从云端到智慧空间能有效运用，这些都是值得我们思考的，期待人工智能给人们生活带来更多的精彩。