Intel представила свою стратегию развития на 2017 год

2016-12-25, Автор - Эдуард Иванов; [2522]
На днях, компания Intel провела в Москве традиционную предновогоднюю конференцию, на которой рассказала о планах на будущее. Оказывается, приоритетными задачами для корпорации является не только выпуск новых поколений процессоров, но и продвижение интернет-вещей, а также развитие искусственного интеллекта. По словам представителей компании, данная стратегия приводит к развитию как аппаратного, так и программного комплекса.

- Мы говорим уже не о компонентах, а о платформах, – утверждает Питер Гляйснер, вице-президент Intel и директор по продажам в ЕС

В настоящее время около 95% серверов, которые используются в мире для машинного обучения, построены на процессорах Intel Xeon. А в 2017 году, Intel пообещала представить его замену - совершенно новый высокопроизводительный процессор, разработанный специально для решения подобных задач. Конечно, в продаже появится и очередное обновление линейки процессоров Core под кодовым названием Cannonlake, выполненные по 10-нм техпроцессу.

Что же касается программного обеспечения, то тут много внимания уделено глубокому обучению – подразделу машинного обучения, в котором используются нейронные сети. По заверениям компании, настоящий момент для этого самый благоприятный, ведь за годы эволюции технологий искусственного интеллекта создано немало алгоритмов и накоплены большие объемы данных, на которых их можно тренировать. Примечательно, что разработкой библиотек, необходимых для новых алгоритмов, в том числе нейронных сетей, занимается российская команда программистов в нижегородском офисе Intel. В уходящем году, этот коллектив уже успел разработать несколько интересных продуктов.

Первым стало решение c открытым исходным кодом MKL-DNN, представляющее набор математических примитивов для ускорения работы нейронных сетей. Еще одной российской разработкой явились алгоритмы более высокого уровня, такие, как библиотека DAAL, в которой содержатся «строительные кирпичики» для все тех же нейронных сетей, которые можно использовать как на локальных системах, так и на вычислительных кластерах. По словам руководителя команды, Ивана Кузьмина, до конца 2016 года будет выпущен еще один программный продукт Deep Learning SDK, – простой и удобный инсталляционный пакет для нейросетей, позволяющих облегчить установку, компиляцию и их развертывание. Данное решение позволяет выгрузить один из наборов данных, выбрать топологию нейронной сети, запустить процесс тренировки ее алгоритма, и в итоге получить интерактивную модель, отражающую параметры обученной нейронной сети, после чего алгоритм можно устанавливать на конечное устройство.

Программисты Intel в России проектируют и сами алгоритмы, оптимизируя их для партнеров, создавая тем самым законченное решение. Например, компания RecFaces, использует технологии нейросетей для сервисов распознавания лиц на основе биометрических данных. Благодаря разработке, продавцы-консультанты в магазинах, могут узнавать в лицо любимых покупателей, членов программ лояльности и делать им эксклюзивные и персонализированные предложения. Кроме того, можно построить различные рекламные боты, которые будут рассказывать вам именно о тех товарах, которые вам интересны. Внутри компаний с помощью технологии распознавания лиц на базе нейросетей можно организовать контроль прохода в помещения и вести учет рабочего времени.

Нейронные сети уже сейчас все чаще применяются для автоматического выявления заданных объектов в видеопотоке, который, к примеру, постоянно генерируют камеры видеонаблюдения. Потенциальные пользователи – силовые структуры. Можно осуществлять поиск по лицам людей, маркам и номерам автомобилей и так далее. Еще одна сфера применения подобных алгоритмов – медицина. Так, для индийских врачей был разработан проект по использованию нейронных сетей для определения вероятности благоприятного исхода офтальмологических операций. Следующий шаг – их применение для анализа генома человека с целью подбора оптимального решения.

Перспективным направлением в Intel считают автономные автомобили. Только в совместный проект с компанией BMW, корпорация намерена инвестировать свыше $250 млн. Отдачу, Intel ожидает получить уже в 2021 году.

Наконец, еще одним важным направлением развития в течение последних нескольких лет остаются интернет вещи. По данным компании, сейчас в мире уже насчитывается более 50 миллиардов «умных» устройств, которые генерируют в год более 44 ЗБ данных. Таких рекордных показателей удалось добиться благодаря значительному удешевлению технологии: за последние 10 лет цены на сенсоры снизились в 2 раза, на широкополосный доступ в интернет – в 40 раз, а стоимость обработки информации в 60 раз. Интернет вещи за последнее время из «дорогих игрушек» стали действительно полезными гаджетами. Например, компания Bosch, разработала систему мониторинга загрязненности воздуха в городе, построенную с использованием данной технологии.

Intel планирует развивать систему в комплексе, разрабатывая решения для вертикалей, горизонтальные платформы, новые стандарты, протоколы совместимости и также развивая всю экосистему в целом. Следуя своей стратегии, корпорация берет за основу удачные бизнес-проекты, создает инструменты для аналитики, разрабатывает платформу, а затем представляет аппаратные технологии для задач аналитики больших данных: ЦОДы, системы хранения и сети. Как видим, жизнь диктует новые условия игры, и компания Intel старается меняться, чтобы оставаться на гребне волны. Посмотрим, к чему это приведет в будущем.
Автор - Артем Костенко

Комментарии:
Последние комментарии на сайте:
Поделиться в социальных сетях:


Предварительный обзор BenQ EX3501R. Шика...
Предварительный обзор BenQ EX3501R. ШикаСостоялся официальный анонс монитора BenQ EX3501R, который понравился множеству пользователей по целому р...
Предварительный обзор Riotoro Ghostwrite...
Предварительный обзор Riotoro GhostwriteМы привыкли к тому, что современная игровая клавиатура просто обязана быть построена на основе механическ...
Предварительный обзор Lenovo K8 Note. Ши...
Предварительный обзор Lenovo K8 Note. ШиМобильный телефон Lenovo K8 Note интересен не только своим внешним видом, начинкой и прочими моментами, о...
Обзор Space Frontier. Развлекаемся по-пр...
Обзор Space Frontier. Развлекаемся по-прДалеко не все игровые продукты создаются с целью придумать что-то новое, дать игроку возможность играть в...
Предварительный обзор Sharp Aquos S2. Ин...
Предварительный обзор Sharp Aquos S2. ИнБольшинство производителей мобильных телефонов сейчас стараются выпустить свои устройства с минимальными ...
Обзор Colorcube. Слишком красиво...
Обзор Colorcube. Слишком красивоЕсть определенный тип игровых продуктов на мобильной платформе, который загружают исключительно ради эсте...
Обзор Flippy Knife. Как залипнуть на час...
Обзор Flippy Knife. Как залипнуть на часЕсли честно, от игры Flippy Knife я не ожидал ничего серьезного - сразу видно, что продукт создавали с пр...
Предварительный обзор Fly Selfie 1. Смар...
Предварительный обзор Fly Selfie 1. СмарВ последнее время мы достаточно часто стали замечать смартфоны, которые создаются разработчиками специаль...
Обзор Spin Addict. Очень красивая игра...
Обзор Spin Addict. Очень красивая играИгра Spin Addict мне сразу понравилась своей иконкой, скажу без тени стеснения. Обычно казуальные игры за...
Предварительный обзор Shuttle X1. Компак...
Предварительный обзор Shuttle X1. КомпакСовременные игровые решения оказываются либо достаточно дорогими и не сильно мощными при такой стоимости,...
Обзор Fortnite. Стрельба крафту не помех...
Обзор Fortnite. Стрельба крафту не помехНаверное, многие пользователи ожидают, что мы скажем, будто ожидали от игры худшего и так далее, но на са...
Китайские роботы UBTech Robotics пришли ...
Китайские роботы UBTech Robotics пришли Прогресс не стоит на месте: наши родители играли в детстве с металлическим конструктором, мы – с пластико...
МегаОбзор
МегаОбзор
MegaObzor в социальных сетях:
Яндекс.Метрика
2006-2017 © MegaObzor