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文章首发：申耀的科技察看
毫无疑问，目前寰球软件行业有两个重要的趋势：一方面是“软件当初吞噬所有”，每一家公司都正在变成软件公司；另一方面是“开源也在吞噬所有”，越来越多的公司也都在拥抱开源，回馈开源。
英特尔也不例外，过来几年英特尔开始开启了由“以 PC 为核心”向“以数据为核心”的业务转型，而在“以数据为核心”的业务转型当中，英特尔又提出了包含制程与封装、XPU 架构、内存与存储、互连、平安、软件在内的六大技术支柱。
目前，英特尔在软件畛域已造成了涵盖固件 IP 与 BIOS、硬件驱动、操作系统、虚拟化和云计算编排、底层零碎库、中间件与框架层以及运行库、应用程序在内的弱小软件栈生态圈；除此之外，英特尔拥抱开源也超过 20 多年的工夫，特地是在 Linux Kernel/KVM 两大社区中，英特尔代码奉献量更是长年高居第一。
从这个角度来说，软件已深深地植入到英特尔的“基因”之中。那么，在数智化转型的浪潮之下，英特尔又如何开释本身软件和开源凋谢的力量，推动新架构、新技术和新业务的减速落地呢？
软件优先
咱们晓得，在往年 8 月举办的英特尔“架构日 2020”流动上，英特尔颁布了包含 Tiger Lake SoC、Xe GPU、SuperFin 晶体管工艺、FPGA 路线图、oneAPI 框架等一系列最新的技术停顿，特地是 Xe GPU 的呈现，也正式宣告英特尔实现了 Scalar（CPU）、Vector（GPU）、Matrix（ASIC）、Spatial（FPGA）四大计算类型芯片的全笼罩。
对此，英特尔架构、图形和软件团体副总裁兼中国区总经理谢晓清示意，随着异构计算的强势崛起，利用场景越来越多样化，以及用户对利用体验谋求的一直进步，这些都对软件提出了前所未有的挑战和要求。为此，英特尔也“与时俱进”的提出了全新的软件策略，心愿能更好的施展出软件的价值劣势，具体而言：
一是，软件优先。从计算的角度来看，英特尔过来几十年在 CPU 上构建的软件生态是一笔贵重的“财产”，这让英特尔无论是在编程语言、零碎库还是工具链方面都有着弱小的生态反对，但 Xe GPU 毕竟刚刚“锋芒毕露”，将来在图形、多媒体、计算畛域都须要更弱小的软件撑持，在这方面英特尔则能够利用现有的软件生态作为根底，为 Xe GPU 下一步的倒退打下一个更好的终点和根底。
二是，易于扩大。目前 GPU 市场中的细分畛域十分多，不同市场须要不同的功耗，不同的性能。对英特尔来说，将来也也心愿可能最大限度的失去所有 GPU 开发者的反对，因而软件的可扩展性就变得至关重要。
三是，全新的计算负载和用户场景。目前，面对越来越多样化的工作负载和利用场景，传统的软件和解决方案已“疲于应答”，因而英特尔软件将来的重点和方向，将是倒退新的计算负载和用户场景，这是将来的大势所趋，也是英特尔差异化的价值所在。
不仅如此，在英特尔全新软件策略的落地中，oneAPI 无疑也表演了一个非常要害的角色。在往年稍早之前，英特尔公布了 oneAPI 的全新标准，12 月又公布了 oneAPI 的 Gold 版本，全新版本中外围是 Data Parallel C++（DPC++），这是建设在 C++ 和 Khronos SYCL 规范之上的语言，除了基于 LLVM/Clang 的 DPC++ 编译器工具链外，oneAPI 还蕴含了许多库，如深度学习的 oneDNN、作为数学内核库的 oneMKL、用于剖析的 oneDAL、用于线程的 oneTBB，以及用于视频解决的 oneVPL 等软件组件。
谢晓清认为，oneAPI 可能给开发者带来三个方面的价值：包含能给开发者一个十分敌对的编程环境，使得开发者能够自由选择它的硬件平台；英特尔提供的编译器、零碎都是高度优化的，因而开发者能够实现最大化的硬件产能，并且能以最优的形式反对不同异构计算的硬件加速。此外，它的开发模式十分疾速、高效，这样就使得原码的保护老本能够达到最低。
“oneAPI 的口号是‘No Transistor Left Behind’，而往年 12 月份推出的全新 Gold 版本将会率先反对 CPU 和 GPU，今后 oneAPI 还会陆续反对其余的 AI 硬件加速以及 FPGA 等计算芯片，这样就能让开发者能够更疾速无效的实现软件的开发工作。”她说。
由此可见，在“软件优先”策略的推动之下，同时借助 oneAPI 这样全新的开发工具，英特尔正在使将来多计算架构的软件普及化变为“新常态”，置信也可能更好的反对更宽泛的行业生态系统和更多的开发者，在对立软件架构的赋能之下，实现利用开发翻新的“新演进”。
开源凋谢
除了强化软件的价值之外，面对数据、算法、算力独特驱动的人工智能浪潮的衰亡，英特尔也在开源凋谢方面加大了投入，其中最为标志性的事件就是去年 6 月英特尔在中国发表设立了大数据分析和人工智能翻新院，心愿放慢对立的大数据分析和人工智能技术的翻新和利用。
在英特尔大数据技术寰球 CTO、大数据分析和人工智能翻新院院长戴金权看来，AI 已成为了当下中国产业降级和企业数字化转型中的新动能和驱动力，然而 AI 要走向更为宽泛的产业利用，其实是一项非常复杂的精细化工程。
在此过程中，开发者往往会遭逢两大挑战：一方面是数据量十分宏大，开发者面临着如何将 AI 算法利用到简单的数据中去；另一方面是数据非常复杂，不同行业的 AI 算法定制代码工作量大，耗时长，无奈疾速实现业务上线，比方在数据标注与筹备阶段，数据标注与筹备就十分耗时费劲，约占整体开发工夫 50%，所以业界常说“没有人工就没有智能”，因而如何将 AI 间接利用到大数据的生产环境之中，并且可能无缝的进行大规模的扩大，以达到最好的 AI 利用成果是目前的“事不宜迟”。
面对这种行业难题， 英特尔也开源了一款大数据 AI 的开源软件平台 Analytics Zoo，Analytics Zoo 构建在 oneAPI 底层的减速库优化框架之上，可能将数据做并行化解决，无论开发者用的是 TensorFlow、PyTorch、spark，Flink、Ray 都能够很容易地实现部署，而不必再去做优化，最初 Analytics Zoo 都会主动实现集群调度和分布式计算，让整个 AI 的开发过程变得“行云流水”。
戴金权示意，Analytics Zoo 具备端到端大数据 +AI 的软件能力，其中底层提供数据流水线的能力，可能帮忙开发者间接无缝的将 AI 模型运行在其分布式大数据上；中间层提供机器学习的工作流，可能将很多人工的作业、人工的工作自动化起来；最上层，则构建了十分多的不同利用场景，包含举荐零碎、工夫序列剖析、计算机视觉以及自然语言解决等，这也意味着大数据 +AI 可能以一站式开发的全新形式，进入高度自动化、智能化的新时代。
主观的说，Analytics Zoo 不仅实现了赋能行业大数据 +AI 的利用开发者，更全面晋升行业了 AI 的开发效率和落地成果。“咱们始终致力于将前沿的翻新技术带给开发者，无论是 2016 年开源的 BigDL，还是两年前开源的 Analytics Zoo，目标都是心愿把端到端的大数据和 AI 买通，在此基础上咱们又陆续退出了 AutoML 等新技术，这些开源平台、开源我的项目的呈现，能够让更多的开发者轻松构建理论的利用场景。”戴金权通知我。
不难看出，当英特尔通过 oneAPI 买通了底层的架构之后，又通过 Analytics Zoo 等开源软件平台提供了一种全新的行业 AI 落地形式，能够说无论是对行业开发者，还是对 AI 走进千行百业而言，都会产生微小的作用和价值，真正让大数据 +AI“无所不及”。
赋能翻新
明天，随着软件优先和开源凋谢策略的落地，英特尔的行业赋能翻新之路也越走越宽、越走越有力量。
例如，英特尔 oneAPI 和最新公布的 GPU—SG1 就在整个安卓云游戏的框架中就起了十分多的作用，这一计划无望在腾讯云上率先实现产品化。据介绍，在 CPU 端英特尔用容器的技术把安卓利用跑到轻量级的容器当中，这样就能充分利用英特尔至强的计算能力，提供云端协同的杀手级利用。在此基础上，英特尔 Server GPU 弱小的图形渲染能力以及多媒体编解码能力，则可能帮忙用户利用独立 GPU 把云游戏的图形界面在云端间接渲染，并且利用流媒体的形式，把它编码之后间接公布到终端。
腾讯先游云游戏平台副总经理 Allen Fang，就对该计划就给予了很高的评估，认为在至强可扩大处理器和独立显卡的反对下，英特尔提供了高密度、低提早、低功耗、低 TCO 的解决方案，一个有两张 SG1 显卡的至强服务器就能运行超过 100 个游戏实例，包含《传说对决》和《王者光荣》这类风行的游戏。
再如，金风慧能也基于 Analytics Zoo 为纽带，利用深度学习与机器学习的办法，联合风机级气象预报、风轨迹模仿等气象预报数据，以多模型组合的形式来构建用于功率预测的全新智能计划。
该计划中通过 Analytics Zoo，金风慧能把 Spark、TensorFlow、Keras 及其软件和框架无缝集成到同一管道中，这样就能更好的将数据存储、数据处理以及训练推理的流水线整合到对立的基础设施上，缩小用于硬件治理及零碎运维的老本。
此外，Analytics Zoo 不仅可为计划提供对立的端到端分布式计划，还能帮忙用户晋升零碎的开发部署效率和可扩展性，特地是在时序数据分析方面提供更强的助力。测试数据显示，金风慧能最终的风电功率的准确率从最后的 59% 左右晋升到 79% 左右，在进步风电功率预测准确率的同时，也大大提高了端到端训练的效率。
总的来看，异构计算的衰亡，联合无处不在的海量数据，以及利用深度学习一直演进的算法催生出的智能化浪潮，其所产生的理论利用成果和商业影响力远远超出了以往。
在此过程中，英特尔通过一直的翻新，通过 oneAPI 提供的对立平台和 Analytics Zoo 的开源凋谢，无疑最大化的帮忙企业疾速构建了一套端到端的数据分析加 AI 的解决方案，彻底解决了从底层架构、数据收集、数据预处理、训练到模型部署的所有问题，不仅实现了疾速响应不同行业、不同场景的定制需要，更让行业“普惠 AI”之路从幻想真正变为了事实，其价值堪称“不止于眼下，更关乎将来。”
