我們一直稱英特爾為硬件公司，恐怕要換一種說法了。
文︱亞亞君
圖︱網絡
“每當下午臨近下班，我都會收到很多郵件，幾乎都來自歐洲，他們通過開源社區與我們深度交流和合作。”換做三年前，我一定不敢相信這句話是出自英特爾高級首席工程師、大數據技術全球CTO戴金權之口，不是不相信這位大咖的頭銜和姓名，而是我似乎要重新審視英特爾軟件方面的實力。
維基百科對英特爾的描寫還是芯片、網卡、閃存、嵌入式處理器等產品，哪怕從歷史來看，英特爾也是經歷過從存儲器到處理器為核心的純硬件公司。軟件這件事該從何說起？
不管是本月的“英特爾以數據為中心產品技術媒體分享會”，還是英特爾主辦的開源技術峰會（OSTS2019）上，英特爾都提到自己有15000名軟件工程師，從數量上來看似乎可以與互聯網公司媲美。這龐大的團體，到底在搞什麼？
英特爾高級首席工程師、大數據技術全球CTO戴金權
TechSugar記者從最近的英特爾發言人的演講中發現了他們的目的——構建統一平臺。
為什麼要統一？
在5月25日南京舉辦的“2019全球人工智能技術大會”上，戴金權的主題是“Analytics ZOO統一的大數據分析+AI平臺”。這主題給人的直觀感受就是，Analytics ZOO玩的就是串聯整合工作，而戴金權稱之為流水線工作。
“通過開源Analytics Zoo可以實現的是：1，能夠將不同的框架無縫的集成到流水線裡面去，通過在軟件層上面各種新的支持或者功能，能夠將TensorFlow、Spark能夠非常無縫的集成在一個程序裡面。2，開發過程運行在Spark引擎，可以嵌入各種深度學習功能，目的是讓其運行在一個單機環境。”戴金權如此解釋。
在其PPT中可以看出（如下），Analytics Zoo解決的是深度學習和大數據分析之間的斷層。正如戴金權所說：“Analytics Zoo目前要解決的就是兩個問題，一個是要構建一個端到端的應用場景，另一個是用戶在開發時，需要經歷從筆記本到大規模分佈式環境，兩個生產環境的切換較為麻煩。”
顯然這兩段話上下呈現了果因關係，充分介紹了英特爾做Analytics ZOO的初衷。
如果理解起來有點模糊，不妨看點應用案例：
Analytics Zoo 平臺可以協助韻達通過圖像識別獲得準確大小件測量數據，通過深度學習優化件量測量（防止爆倉），通過AI強化訓練檢測異常。從而達到提升效率，降低成本的作用。
韻達案例示意圖
寶信軟件利用該平臺開發了設備故障自動預測的驗證模型，該模型基於業界公開的設備全生命週期數據，利用循環神經網絡（RNN）特別是長短期記憶模型（LSTM），實現了時間序列的異常檢測（Time series anomaly detection），並可以在數據上進行無監督深度學習和預測。
美的工業視覺檢測雲平臺把前端設備收集的圖像數據通過4G 或Wi-Fi 傳輸到雲端，通過深度學習框架，經由訓練獲得非標準化視覺檢測特徵，最終打造出通用化、智能化的瑕疵檢測能力。而這一過程實現的關鍵，是英特爾Analytics Zoo 大數據分析+AI 平臺。
要不是筆者擔心過多舉例導致篇幅累贅和睏意襲擊，其實還是有許多案例值得一說。據介紹，該平臺的客戶包括OEM廠商、軟件提供商和一些公有云服務商。
為什麼要“軟”？
軟件對於英特爾這樣的硬件公司到底意味著什麼？
戴金權在為英特爾平臺舉例時很少用到效果類數據，唯一一句還是“京東最後做過測試，當他把整個原來的方案遷移到Spark BigDL這樣一個完整的流水線上 （基於CPU），他把整個端到端的運行效率也提高了3、4倍。”
可見，軟件對於英特爾來說，就是給客戶更高效的方案。
此前英特爾推出了“One API”項目，以簡化跨CPU、GPU、FPGA、人工智能和其它加速器的各種計算引擎的編程。該項目包括一個全面、統一的開發工具組合，以將軟件匹配到能最大程度加速軟件代碼的硬件上。
此舉又是針對客戶需求，一切為了簡化、便捷和統一。
難道軟件之於英特爾僅僅是滿足客戶需求，來賺取美元嗎？
在此前的開源技術峰會上，英特爾公司副總裁兼系統軟件產品部門總經理蘇義德（Imad Sousou）在會上強調：“軟件是英特爾的一項重要戰略資產，將幫助我們挖掘商業價值，真正釋放公司的整體增長潛力。”
這話不假，正如英特爾架構日上提出的“六大技術支柱”，其中有一環就是軟件，重要性可見一斑。
其實筆者發現，不管英特爾怎麼去宣傳自己的軟件和非軟件實力，大部分時候逃不開一張圖和一組數據。
“2018年，中國約產生7.6ZB的數據，而且還將保持每年30%的增長，到2025年的數據量將達到48.6ZB；從2015年到2025年，IDC估計全球數據量的增長平均在25%的年複合增長率。”
這也不難理解英特爾此前要說的從PC為中心轉移到數據為中心，強大算力的進步顯然是離不開軟件的優化和激發潛能的。英特爾戰略性地服“軟”，這龐大的數據洪流正席捲而來。
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