英特尔陈葆立：通用计算和加速计算双管齐下，全方位加速人工智能发展

今日，英特英特尔数据中心与人工智能集团副总裁兼中国区总经理陈葆立在 2023 年中国国际服务贸易交易会的尔陈中国 AIGC 创新发展论坛上，发表题为“面向中国市场的葆立英特尔 AI 战略”的演讲。陈葆立从通用计算和加速计算两个维度出发，通用详细阐述了英特尔如何通过全面的计算加速异构产品组合以及开放的软件栈，与广泛的和加中国生态伙伴持续探索和创新，以把握 AI 时代机遇，速计算双创造无限可能。管齐

陈葆立指出，“致力于创造改变世界的人工技术，英特尔自 1985 年进入中国以来，英特始终通过不断的尔陈技术变革，为中国客户创造更高价值，葆立推动更深层的通用本地创新和发展。在 AI‘黄金时代’的初期，凭借在芯片制造和创新领域的深厚积累，英特尔也正利用自身的行业领先优势，通过在云、网络、边缘、客户端等领域的全方位布局，为行业的持续发展提供助力。”

AI 的数据流包括广泛而复杂的工作负载和多模态数据集。而面对 AI 的计算需求，并没有一种通用的解决方案。如今，受多重技术和经济因素影响，很大一部分 AI 工作负载是在通用处理器上运行。x86 架构的大规模普及和其内置的 AI 能力使通用处理器已经成为解决 AI 数据流的理想解决方案。

基于此，英特尔在企业级硬件方面，打造内置英特尔 ® 高级矩阵扩展（英特尔 ®AMX）加速引擎的第四代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器，提供比上一代高达 10 倍的 AI 推理和训练性能提升，并实现对大多数大型 AI 模型，包括实时、中等吞吐量、低延迟稀疏推理，以及中、小型规模的训练和边缘推理的支持。此外，还通过广泛的生态系统、专用于简化流程的软件工具以及优化的编译器，让客户能够更轻松部署英特尔解决方案，以及持续对更高级别软件堆栈的投入，如 oneAPI 和 OpenVINO，让开发者更轻松地使用其所熟悉的 AI 框架。

基于集成英特尔 ®AMX 的第四代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器，百度也打造自身的人工智能自然语言处理模型 ERNIE-Tiny。这款百度在飞桨文心大模型核心产品上推出的轻量化版本，在引入英特尔 ®AMX 之后，整体推理性能得到多倍提升，同时也使其在通用 CPU 平台上获得令人满意的推理效能，从而能进一步扩大普范围，帮助更多用户在既有 IT 设施中更为方便地部署文心模型。

而面临爆炸式增长的个人电脑 AI 应用，英特尔在提供强大硬件的同时，也通过可扩展的软件栈加持，让更多开源模型能够运行在个人的客户端上。一方面，第 13代英特尔 ® 酷睿 Ô 处理器通过 XPU 加速、低位量化、软件优化以及对 16GB 及以上内存容量的支持，使得高达 160 亿参数的大型语言模型能够通过 BigDL-LLM 框架在个人电脑上运行。而英特尔 ® 锐炬 ®Xe 显卡和英特尔锐炫 Ô 显卡通过硬件优化和精度控制，能够稳定地支持 FP16 精度的深度学习模型推理。这对于加速深度学习工作负载，提高计算效率具有重要意义。另一方面，英特尔亦通过可扩展的软件栈支持通用 AI 框架，使得用户可以轻松地在不同框架中进行模型推理。

尽管英特尔至强 ® 可扩展 ® 处理器可以运行诸多 AI 工作负载，但为支持更大的模型规模和满足广泛的系统需求，需要采用异构计算的方法，使用不同的计算架构。对于这些应用场景，英特尔 ® 数据中心 GPU Max 系列和 Gaudi 深度学习加速器可提供硬件支持。其中，英特尔全新 Gaudi2 处理器于今年 7 月面世中国市场。作为英特尔从云到端产品组合的重要组成，为深度学习而生的 Gaudi2 致力于以多方位性能与能效比提升，加速 AI 训练及推理。值得注意的是，其出色的性能表现亦在近期公布的 MLCommons® MLPerf® 基准测试 1 中得到充分验证，与其他同类产品相比，是大规模部署 AI 的更优解。而得益于 SynapseAI® 软件套件的优化，Gaudi2 在简化模型的开发和迁移方面也独具优势。

一直以来，英特尔始终在中国积极推动技术转型，不仅加速 PC 在中国的普及率，也通过与广大本地生态伙伴的深入合作，推动云计算和边缘计算发展，赋能行业的数字化转型。在人工智能浪潮呈席卷之势的当下，英特尔也将利用自身的深厚积淀与前沿洞察，与生态伙伴一同紧抓行业发展新机遇，为 AI 在中国的全面绽放注入源源不断的动力。

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