人工智能考研(人工智能考研考哪些科目)
人工智能考研，人工智能考研考哪些科目
2022年即将过去，又到了一年一度展望未来发展的特别时期。依照惯例组织收集一波关于未来科技和趋势的文章，以飨读者。
英特尔正将焦点从其服务器CPU转移到越来越多的相邻芯片上，这些芯片正在推动计算向人工智能的根本性转变，在这种转变中，答案来自于数据中的关联和模式。
GPU和AI芯片等加速器成为英特尔在达拉斯附近举行的Vision活动的焦点。英特尔还将芯片设计转向模块化，这样AI加速器就可以与其Xeon处理器紧密结合。
首席执行官Pat Gelsinger将人工智能列为推动公司未来产品线的基石。他援引英特尔前首席执行官安迪•格鲁夫的预言称，人工智能将成为推动英特尔战略决策的关键拐点。人工智能需要更高的计算性能水平。
自从4004面世以来，计算已经发生了变化。4004是英特尔1971年销售的第一个CPU。现在通过云计算和边缘技术，通过机器学习和人工智能提供了更智能的见解。
“我们看到了这种爆炸性的用例。如果你不把人工智能应用到每一个业务流程中，你就会落后。”“我们需要确保人类利用人工智能，但人类也需要确保人工智能更好、更有道德。”
该公司严重依赖谷歌Cloud、亚马逊(AWS)和微软Azure来推动其人工智能硬件和软件战略。这家芯片制造商宣布了Gaudi-2人工智能芯片，以及与谷歌和微软等云提供商合作设计的新型基础设施处理单元(IPU)。Gaudi-2芯片基于以太网等标准，这使得它更容易部署在基础设施中。
英特尔通过2019年收购habana实验室，增加了Gaudi AI芯片系列。第一代Gaudi芯片现在可以通过亚马逊AWS的实例获得，这种关系为英特尔提供了设计Gaudi-2的基础，帮助其支持超大规模的工作负载、安全性和可伸缩性需求。
“我们从与亚马逊的合作中学到了很多，”habana实验室的首席运营官Eitan Medina在Vision的新闻发布会上说。
英特尔也很清楚，它不能仅仅依靠销售芯片，还需要一个软件战略来覆盖其硬件产品。
“英特尔一直试图在多个硬件平台上统一软件。它仍在发展，”Tirias Research分析师Kevin Krewell表示。
英特尔宣布了Project Amber计划，这是一项创建安全保护的新服务，客户可以安全地运行人工智能模型，而不必担心数据泄露给未授权方。该技术对所有连接点进行身份验证，并将在单云或多云服务中作为验证服务提供，以保护数据。
Project Amber需要英特尔的硬件和软件服务紧密合作，这项技术将允许企业在安全可信的云环境中运行机器学习模型。
“开发人工智能模型的成本从1万美元到1千万美元不等。保护数据是这些用户和应用程序的首要任务。”
另外OpenVINO，这是一个AI推理工具包，与SGX(软件保护扩展)和其他技术一起使用，以确保AI处于安全范围内。SGX提供了一个额外的保护层，使未授权方无法访问数据。
英特尔还举例说明其人工智能软件和硬件如何帮助企业跟上监管要求。英特尔宣布与BeeKeeperAI合作，为医疗保健提供商提供边缘机器学习，而边缘机器学习通常处于可信任的环境之外。这次联合发行是在微软的Azure云上进行的，帮助医疗保健提供商遵守数据隐私的监管要求。
英特尔的SGX技术使开发自动驾驶汽车技术的博世得以在私人环境中部署培训模型。人工智能模型使用真实世界的数据和机器生成的合成数据，但模糊了面部数据等隐私信息。博世跨领域计算解决方案总裁Tim Frasier在大会上发言时表示，该公司还为自动驾驶领域的安全关键系统部署了人工智能模型，这也有监管要求。
英特尔还发布了Arctic Sound-M图形处理器（GPU），该处理器专为人工智能、视频流和云游戏的数据中心设计。
GPU每秒可以运行150万亿次运算，用于视频和人工智能处理。因此，在进行流媒体播放时，人工智能可以理解视频中的内容。”“我们也在视频流上运行更多的人工智能分析，这些新的用例需要新的硬件加速，因为它们与人工智能是实时的。”
还有一个名为OneAPI的软件开发平台，该平台支持包括TensorFlow和Caffe在内的广泛的AI编程框架。业内人士表示，OneAPI是英特尔在人工智能领域取得成功的关键因素，不过“Nvidia CUDA仍然是供应商软件堆栈的黄金标准。”
在英特尔试图在人工智能处理方面赶上处于领先地位的英伟达(Nvidia)之际，这些新的人工智能芯片对英特尔的未来至关重要。为了适应新的加速器，英特尔正在采用模块化的芯片设计方法，该公司可以将一系列本土的GPU、ASIC或FPGA与至强芯片一起封装。
英特尔副总裁兼代工服务总经理Bob Brennan在Vision大会上表示:“首先需要的是模块化方法，因为我们需要不同的人工智能解决方案。“
Brenna正在领导一项工作，通过引入基于RISC-V或Arm架构的人工智能加速器支持，使英特尔芯片多样化。该公司已经为人工智能应用提供了FPGA，并正在研究受人类大脑功能启发的神经形态芯片。
英特尔已经有了这样一款代号为Ponte Vecchio的模块化芯片，这是一款集图形核心、向量处理器、I/O、网络、矩阵引擎和其他处理核心于一体的加速器。
英特尔的人工智能硬件战略也与标准接口有关。
“如果你比较Gaudi架构，我们承诺使用以太网，因为这是使用最广泛的接口，允许客户使用标准接口而不是专有接口进行扩展。”
英特尔还支持芯片封装内部的UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express)接口，用于连接分区AI加速器和CPU等协同处理器。
英特尔去年成立了一个新的业务部门，名为加速计算系统和图形集团，由Koduri领导，专注于图形处理器、加速器和人工智能芯片。英特尔的至强(Xeon)芯片仍然占据着数据中心基础设施的主导地位(据英特尔估计，其市场份额为85%)，为该公司提供了一个庞大的安装基础，该公司希望在此基础上销售其人工智能芯片。
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