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數(shù)字化進(jìn)程更上一層，萬(wàn)物開(kāi)始互聯(lián)、智聯(lián)。
以醫(yī)療行業(yè)為代表，一直以來(lái)，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用從未停止，而且在這次疫情的影響下，醫(yī)療行業(yè)也步入了向智慧化轉(zhuǎn)型的新階段。
英特爾與匯醫(yī)慧影合作，進(jìn)行AI醫(yī)學(xué)影像解決方案優(yōu)化，借助集成英特爾深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)的第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器與OpenVINO工具套件，匯醫(yī)慧影Dr. Turing AI平臺(tái)的推理性能大幅提升，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供更精準(zhǔn)的診斷輔助。
隨著云、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)的成熟及普及，人工智能應(yīng)用也在更多場(chǎng)景落地。越來(lái)越多行業(yè)開(kāi)啟了智能化升級(jí)進(jìn)程，面對(duì)企業(yè)用戶(hù)業(yè)務(wù)擴(kuò)展和工作負(fù)載需求，英特爾不斷進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新，聯(lián)合更多服務(wù)提供商，完善AI應(yīng)用解決方案，幫助更多行業(yè)邁向智能化之旅。
加速轉(zhuǎn)型，醫(yī)療行業(yè)開(kāi)啟智慧新階段
疫情影響下，醫(yī)療行業(yè)的轉(zhuǎn)型與升級(jí)不斷提速，在這個(gè)過(guò)程中，人工智能的應(yīng)用無(wú)疑發(fā)揮了重要作用。
我們都知道，我國(guó)醫(yī)療機(jī)構(gòu)選擇以核酸試劑檢測(cè)作為新冠肺炎檢測(cè)的主要診斷方式，同時(shí)以肺部CT影像檢查為輔助方式進(jìn)行篩查診斷。事實(shí)上，核酸檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn)在于簡(jiǎn)單、快速，能夠快速推廣開(kāi)來(lái)，但受到多因素影響，核酸檢測(cè)存在一定概率的誤判。而肺部CT影像檢查是通過(guò)分析肺部真實(shí)影像來(lái)判別患者肺部是否出現(xiàn)病變，因此在早期新冠癥狀的檢測(cè)敏感度上，肺部CT影像檢查要優(yōu)于核酸檢測(cè)。
新冠肺炎篩查診斷方法：核算試劑檢測(cè)（左）與肺部CT影像檢查（右）
然而，肺部CT影像檢查的應(yīng)用“門(mén)檻”也相對(duì)較高，不僅需要醫(yī)生具有專(zhuān)業(yè)的CT影像分析能力，也需要對(duì)新冠肺炎征象有敏銳的臨床判斷力。這種情況下，就需要人工智能技術(shù)來(lái)幫助醫(yī)生進(jìn)行更精準(zhǔn)的診斷。
匯醫(yī)慧影致力于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)，其自主研發(fā)的Dr. Turing AI平臺(tái)、可為醫(yī)院和患者提供10余種常見(jiàn)疾病的醫(yī)學(xué)影像AI分析能力，并提供結(jié)構(gòu)化的報(bào)告，這個(gè)平臺(tái)也是此次新冠肺炎醫(yī)學(xué)影像輔助診斷的前端先鋒。
在實(shí)際應(yīng)用中，Dr. Turing AI平臺(tái)需要進(jìn)行一些有針對(duì)性的優(yōu)化升級(jí)。一方面，Dr.Turing AI平臺(tái)需要通過(guò)收集大量新冠肺炎數(shù)據(jù)，由專(zhuān)業(yè)醫(yī)生進(jìn)行標(biāo)注后，結(jié)合平臺(tái)內(nèi)置的深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)肺炎病灶區(qū)精準(zhǔn)分割和測(cè)量；另一方面，Dr. Turing AI平臺(tái)需要結(jié)合Inception V4、Inception ResNet V2等深度學(xué)習(xí)算法模型，將原本二維的CT切片進(jìn)行一系列的“三維”重構(gòu)，以便更加清晰直觀地反映出量化數(shù)據(jù)。
這兩個(gè)方面的優(yōu)化會(huì)讓Dr. Turing AI平臺(tái)在推理和計(jì)算過(guò)程中有更高的性能要求，基于此，匯醫(yī)慧影與英特爾合作，借助第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)算力支持，同時(shí)還引入OpenVINO工具套件，對(duì)整個(gè)人工智能管道進(jìn)行更新，將平均推理性能提升2.89倍。
事實(shí)上，這已經(jīng)不是第一次英特爾與匯醫(yī)慧影的合作。此前，匯醫(yī)慧影就曾使用這對(duì)構(gòu)成英特爾至強(qiáng)平臺(tái)AI加速技術(shù)核心的組合，在該平臺(tái)上構(gòu)建了以ResNet-50卷積網(wǎng)絡(luò)模型作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的RetinaNet目標(biāo)檢測(cè)模型，對(duì)乳腺癌影像實(shí)施模型訓(xùn)練及推理。
智慧醫(yī)療的進(jìn)程不斷加速，而英特爾與匯醫(yī)慧影的合作，不僅證明了在醫(yī)療機(jī)構(gòu)現(xiàn)有IT基礎(chǔ)設(shè)施上部署和執(zhí)行醫(yī)學(xué)影像類(lèi)AI應(yīng)用的必要性，同時(shí)也將第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器與OpenVINO工具套件組合的能力展現(xiàn)了出來(lái)，讓其可以為更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)影像類(lèi)AI應(yīng)用提供強(qiáng)大支持。
當(dāng)然，醫(yī)療行業(yè)的智慧化勢(shì)在必行，但與其一樣，諸如教育、交通、制造等多個(gè)領(lǐng)域都與AI應(yīng)用有很高的契合度，英特爾軟硬結(jié)合實(shí)力與全面的產(chǎn)品布局，能夠助力企業(yè)用戶(hù)從云到端的智能部署，將人工智能應(yīng)用融入到業(yè)務(wù)發(fā)展的各個(gè)方面。
軟硬結(jié)合，助力企業(yè)突破AI應(yīng)用壁壘
對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，在業(yè)務(wù)環(huán)境中部署人工智能是必然選擇，也是一項(xiàng)十分重大的投資。一般來(lái)講，企業(yè)完成人工智能應(yīng)用與業(yè)務(wù)的融合的過(guò)程中，都會(huì)經(jīng)歷一個(gè)相對(duì)固定的流程，從場(chǎng)景需求的發(fā)現(xiàn)，到數(shù)據(jù)的采集與準(zhǔn)備，再到模型的開(kāi)發(fā)，最后是部署階段，這也是AI的一條數(shù)據(jù)管道。






事實(shí)上，每一個(gè)階段都存在不同的挑戰(zhàn)，對(duì)性能、存儲(chǔ)等也有不同的需求，所以在實(shí)際應(yīng)用中，就需要更具針對(duì)性的技術(shù)和產(chǎn)品，而英特爾則為每一個(gè)細(xì)化的問(wèn)題提供解決方案。比如在數(shù)據(jù)的收集和清洗上，數(shù)據(jù)科學(xué)家往往需要約40%的時(shí)間，這大大提高了企業(yè)部署AI應(yīng)用的負(fù)擔(dān)。


針對(duì)此，英特爾通過(guò)第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器來(lái)為企業(yè)加速這個(gè)流程。同時(shí)，英特爾傲騰持久內(nèi)存能夠?qū)⒏鄶?shù)據(jù)保存在靠近CPU的位置，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更多實(shí)時(shí)處理。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備妥當(dāng)后，使用英特爾傲騰固態(tài)盤(pán)來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高效的高容量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。


所以，通常在進(jìn)行AI應(yīng)用和基礎(chǔ)架構(gòu)部署時(shí)，企業(yè)往往選擇CPU平臺(tái)來(lái)運(yùn)行人工智能，一方面是相比GPU平臺(tái)更具性?xún)r(jià)比，另一方面則是在靈活、效率和可擴(kuò)展性方面都有明顯優(yōu)勢(shì)。


靈活性方面，英特爾至強(qiáng)平臺(tái)能夠支持廣泛的工作負(fù)載。目前，大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)推理都在CPU上運(yùn)行，在多數(shù)情況下，CPU是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的理想選擇；


效率方面，企業(yè)通過(guò)對(duì)人工智能工作負(fù)載需求與當(dāng)前系統(tǒng)使用情況進(jìn)行對(duì)比，可以確定在何處以及如何為這些工作負(fù)載優(yōu)化資源配置，并且以利用現(xiàn)有CPU從備用容量中為人工智能工作負(fù)載提供更多使用空間。


在一些視覺(jué)或語(yǔ)音等特定知識(shí)領(lǐng)域，英特爾面向英特爾架構(gòu)對(duì)被廣泛采用的人工智能軟件框架、庫(kù)和工具進(jìn)行優(yōu)化，來(lái)大幅提高其應(yīng)用性能，以此來(lái)保持較高的性能功耗比和性?xún)r(jià)比，使PUE比率盡可能接近1。比如對(duì)在ResNet-50上運(yùn)行圖像分類(lèi)的工作負(fù)載而言，相比于最初發(fā)布的英特爾至強(qiáng)鉑金8180處理器，利用集成面向ResNet-50的英特爾深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)的英特爾至強(qiáng)鉑金8280處理器和面向英特爾架構(gòu)優(yōu)化的Caffe版本框架，最高可將推理性能提高14倍。


可擴(kuò)展性方面，企業(yè)往往不需要進(jìn)行大規(guī)模投資，而是可以按需跨多個(gè)英特爾數(shù)據(jù)中心或邊緣節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行人工智能訓(xùn)練工作負(fù)載的擴(kuò)展。比如在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)，企業(yè)可以借助英特爾以太網(wǎng)700系列和英特爾傲騰內(nèi)存存儲(chǔ)技術(shù)來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)存配置，充分利用現(xiàn)有的硬件投資來(lái)擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載，做到擴(kuò)展、效率兩不誤。


可以看到，英特爾至強(qiáng)平臺(tái)正在為人工智能工作負(fù)載提供更加廣泛的支持，這主要得益于英特爾借助大量針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)所做的軟件優(yōu)化，以及集成英特爾深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)的推理加速功能，從而讓基于CPU的人工智能運(yùn)行速度大幅提高。


今年6月份，英特爾發(fā)布第三代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器，集成英特爾深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)，支持bfloat16浮點(diǎn)格式，不僅可以進(jìn)一步提升CPU的AI模型推理能力，也將加速AI訓(xùn)練，為客戶(hù)帶來(lái)實(shí)際效益的提升。


長(zhǎng)期共贏，英特爾構(gòu)筑廣泛AI生態(tài)圈


從開(kāi)啟以數(shù)據(jù)為中心的轉(zhuǎn)型后，英特爾在AI領(lǐng)域一直處于高投入狀態(tài)，一方面通過(guò)企業(yè)收購(gòu)形式來(lái)補(bǔ)足自身在AI能力方面的短板；另一方面利用積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，將人工智能應(yīng)用融入六大支柱中，并通過(guò)軟件的優(yōu)化，進(jìn)一步增強(qiáng)英特爾提供全棧式解決方案的能力。


除了在技術(shù)與創(chuàng)新方面的持續(xù)探索，英特爾也在與更多企業(yè)用戶(hù)合作，加強(qiáng)與各行各業(yè)的緊密連接，并將AI應(yīng)用實(shí)施到更加多樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中去。


在AI應(yīng)用落地過(guò)程中，為了進(jìn)一步簡(jiǎn)化人工智能部署，英特爾通過(guò)對(duì)行業(yè)實(shí)踐案例的積累，總結(jié)出專(zhuān)門(mén)面向人工智能領(lǐng)域的英特爾精選解決方案。如基于人工智能推理的英特爾精選解決方案，使用英特爾OpenVINO工具套件分發(fā)版、Kubeflow和Seldon Core來(lái)幫助企業(yè)用戶(hù)簡(jiǎn)化模型部署，并提供低延遲、高吞吐量推理和集成加速的功能。


還有面向在Apache Spark上運(yùn)行的BigDL的英特爾精選解決方案，能夠提供工作負(fù)載優(yōu)化型深度學(xué)習(xí)軟件和英特爾硬件組合，使企業(yè)用戶(hù)無(wú)需再進(jìn)行研究和手動(dòng)優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施即可為AI計(jì)劃提供支持。這些方案，英特爾均進(jìn)行了預(yù)先配置，并針對(duì)工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化，使其具備性能、成本、安全等多方面的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)。


隨著行業(yè)與AI技術(shù)的結(jié)合，AI應(yīng)用在實(shí)際部署中逐漸普及，這些方案也確立了英特爾在AI領(lǐng)域的領(lǐng)先性。






此外，英特爾還與眾多解決方案提供商聯(lián)合，共同推出一系列市場(chǎng)就緒型人工智能解決方案，助力用戶(hù)快速開(kāi)啟人工智能進(jìn)程。云計(jì)算領(lǐng)域，越來(lái)越多主流云服務(wù)商開(kāi)發(fā)了面向英特爾架構(gòu)優(yōu)化的預(yù)配置人工智能環(huán)境，利用英特爾深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)，為企業(yè)按需部署人工智能提供支持。如Google Cloud Platform面向英特爾平臺(tái)和新推出的英特爾機(jī)器實(shí)例，不斷優(yōu)化TensorFlow人工智能開(kāi)源框架；Microsoft Azure提供面向英特爾架構(gòu)優(yōu)化的數(shù)據(jù)科學(xué)虛擬機(jī)(DSVM)；AWS提供面向機(jī)器學(xué)習(xí)或計(jì)算密集型應(yīng)用優(yōu)化的EC2實(shí)例。


在本地部署方面，Dell、HPE及Lenovo在內(nèi)的主流OEM都可以提供經(jīng)優(yōu)化后可在英特爾至強(qiáng)平臺(tái)上運(yùn)行的人工智能功能即服務(wù)(AIaaS)；在軟件合作方面，英特爾與Data Robot、H20.ai 等AI軟件提供商建立合作，幫助其在基于英特爾技術(shù)的環(huán)境中優(yōu)化AI應(yīng)用并確保實(shí)施快速無(wú)縫的部署。


在前線認(rèn)為，通過(guò)每一個(gè)能力的延伸與觸角連接，英特爾在AI道路上的伙伴越來(lái)越多，從云服務(wù)商，到OEM提供商和AI軟件提供商，再到各個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)用戶(hù)，共同構(gòu)建了一個(gè)覆蓋廣泛的AI生態(tài)圈，加快各行業(yè)智慧化升級(jí)的同時(shí)，也將英特爾的軟硬實(shí)力全方位展現(xiàn)。


未來(lái)，企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)負(fù)載壓力會(huì)越來(lái)越重，提出的需求和問(wèn)題也會(huì)更加復(fù)雜，人工智能應(yīng)用也會(huì)隨之發(fā)生演變，而英特爾則致力于為企業(yè)提供根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求和IT環(huán)境拓展的AI應(yīng)用支持，除了在英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展平臺(tái)和一系列加速器的基礎(chǔ)上持續(xù)開(kāi)發(fā)廣泛人工智能計(jì)算產(chǎn)品組合外，英特爾還將建設(shè)更加完善的生態(tài)體系，不斷豐富人工智能解決方案，與合作伙伴實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期共贏。