别一提英特尔就电脑CPU了

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　　2017年英特尔确立以数据为中心的战略转型，结合软硬件实力为当前数据中心领域面临的各个挑战提供全面解决方案。人工智能是英特尔面向未来的核心方向之一，凭借在计算方面的优势，英特尔将AI能力集成到至强可扩展处理器中，第一代加入AVX-512，并优化了FP32，随后持续进行相关改进，在第二代英特尔至强可扩展处理器中引入英特尔深度学习加速技术，大幅提升AI性能。
　　不久前，英特尔发布了全新第三代英特尔至强可扩展处理器及全新的AI软硬件产品组合，进一步强化自身AI实力，并面向下一阶段数据中心和智能应用发展做好准备。第三代至强可扩展处理器是英特尔专为深度学习、内存数据库、分析密集型工作负载等设计的核心产品，它能够让图像分类、推荐引擎、语音识别和语言建模等应用的AI推理和训练以更简便的方式部署在芯片上。

　　同时，第三代英特尔至强可扩展处理器也是目前业界首款内置bfloat16支持的服务器处理器，它可以同时为CPU的AI训练和推理性能提供加速，
　　面对人工智能带来的巨大市场机遇，很多企业重磅加码AI，而英特尔在数据中心领域具备得天独厚的先天优势，让其在AI方面走得更快。

　　除了芯片的持续进化，英特尔也在不断进行软件优化。OpenVINO工具套件分发版可以借助从边缘到云部署的高性能深度学习推理来为应用和算法提速，在去年10月份发布的版本中，英特尔在其中引入了一项面向模型训练后量化的新技术，能够将模型转换为低精度而无需重新训练，同时还可以降低延迟。在最新版2020.1中， OpenVINO又有了最新优化，不仅让低精度量化的开发工作更为简化，同时也提高了基于英特尔架构平台上的深度学习性能。

　　当然，人工智能技术进步需要的不仅仅是计算力的提升，还要包括存储、网络等多个方面的共同发展。比如经过这次疫情倍受关注的医疗领域，医学成像方面通常会采用高分辨率的3D图像，所以此类内存占用量要比其他人工智能工作负载更大。

　　英特尔让人很熟悉，Intel inside是PC电脑的标配。但这几年的英特尔开启转型后，变化不可谓不大。
数字转型 AI是最大驱动力

　　英特尔开启以数据为中心的转型，通过积累梳理出了六大技术支柱，在此基础上将人工智能融入其中，构建CPU+GPU+FPGA+ASIC全面的产品布局，这也让英特尔成为人工智能领域可以提供端到端全栈式解决方案的科技企业。

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突破壁垒 打造行业创新生态
　　英特尔拥有软硬件综合优势，一方面坚持技术创新，另一方面加强与行业合作伙伴的连接，一共构建全域覆盖的生态体系，这也是英特尔面向AI未来的核心价值。丰富的产品让英特尔AI技术渗透到行业的各个领域，并且为了持续赋能合作伙伴，英特尔不断对精选场景化解决方案进行升级，来帮助企业用户更好完成智能化转型。

　　人工智能的发展要以数据为基础，进入AI平台期后，大量AI技术在行业中应用，但在实际落地中，行业构建AI能力依然存在很多问题和挑战。从AI本身来看，在数据管道中每个阶段对数据的处理及性能负载需求都不相同，这需要足够的计算力来保障AI工作中的性能支持；从行业角度来看，不同行业对AI落地的场景需求不同，这需要用不同的AI算法来解决对应问题。
　　从开启转型后，英特尔在人工智能赛道上越走越快，同时棋局也是越下越大。
　　所以英特尔的转型、英特尔的AI、英特尔的芯片和处理器，究竟围绕哪条中轴线而展开？

　　公共服务领域，人工智能的应用可以提升下水管道检测视频分析速度及准确度。在DC Water 的下水系统中，由于建设时间早，所以其管道采用的材料也是多种多样，有砖和水泥、陶土、混凝土和铸铁等，而与之类似的基础设施在全球多个国家和地区也十分常见。