【英特爾AI策略徹底解析】承諾AI應用效能最佳化，擴大支援AI軟體開發環境

看好人工智慧帶來的運算處理需求與未來的蓬勃發展，英特爾不只是推出多種伺服器端處理器來因應，在2016年11月舉行的Intel AI Day活動期間，他們宣布將更積極發展深度學習應用的運算與溝通處理的程式庫，並以基本指令（primitives）的形式整合到處理器硬體上。而在AI應用軟體開發的支援上，他們陸續開始提供的部分，包含：程式庫、程式語言的支援、平臺、軟體開發套件、程式開發框架。

無獨有偶，IBM與Nvidia也在11月宣布，雙方將聯手開發新的深度學習專用軟體開發套件PowerAI，可搭配IBM 專為AI應用所特別設計的伺服器——OpenPOWER LC（採用Power運算架構與Nvidia NVLink互連技術），藉此提供企業級的深度學習解決方案。

英特爾在Intel AI Day提出人工智慧的策略，正巧IBM與Nvidia也在之前宣布了PowerAI，在那一週期間，同時，又適逢全球高效能運算界關注的SuperComputer 2016大會舉行。顯然兩大陣營爭相較勁的意味相當濃厚，而且他們最終競逐的目標，其實都是下一波企業應用。

英特爾AI解決方案總覽

在AI應用的布局上，英特爾不只是單純提供處理器平臺，軟體的支援更是重點——他們發展多種程式庫、軟體開發平臺，積極支援多種深度學習應用框架，同時也會推出整合式的解決方案。

積極支援多種深度學習框架，陸續提供IA架構效能最佳化的程式碼

以發展AI應用系統所採用的各種程式開發框架為例，英特爾承諾，將針對在Intel Architecture運算架構（IA）的系統環境，提供經過最佳化的程式碼，以提升執行效能。

例如，在深度學習技術的應用領域當中，較為風行的幾種開放原始碼軟體框架（Deep Learning Framework），像是Caffe、Theano、Torch、MXNet、Neon，英特爾已經提供Intel Architecture最佳化程式碼。至於TensorFlow的部分，英特爾與Google Cloud Platform在11月的Intel AI Day活動上，正式宣布策略合作後，最快於2017年初，才會釋出相關的程式碼。

 Caffe 

這是由美國柏克萊視覺與學習中心（BLVC）所開發的框架，英特爾提供了特製版本Intel Optimized Caffe，可適用於Xeon與Xeon Phi處理器平臺，當中整合了英特爾發展的數學核心程式庫MKL（Math Kernel Library），並且已針對AVX2和AVX-512指令集，進行軟體效能最佳化的工程。

而Caffe經過改良的成效如何？英特爾提出的實例，是影音服務業者樂視雲（LeTV Cloud）的非法影片偵測應用。他們是在Xeon E5-2680 v3伺服器平臺上，搭配Intel Optimized Caffe來進行影片分類的訓練，結果得到了30倍的效能提升（相較於他們先前使用的BLVC Caffe，搭配OpenBlas程式庫作為卷積式類神經網路）。

 Theano 

它是由加拿大蒙特婁大學LISA實驗室發展的深度學習框架，英特爾也提供了改良的程式庫，是針對多核心運算環境予以最佳化而成的版本，而在京都大學大學院醫學研究科的應用案例當中，當他們以此進行新藥探索模擬運算的測試上，精準度最高可達到98.1%，而另一個深度學習網路（Deep Belief Networks，DBN）的測試當中，也獲得8倍的效能增長。

 Torch 

Torch也是許多人很關注的深度學習框架之一，目前主要維護的成員，是來自Facebook、Twitter、Google DeepMind公司的研究科學家和軟體工程師。英特爾對這套框架提供最佳化支援之餘，同時整合了MKL程式庫，進而針對伺服器硬體端執行的深度神經網路指令集，提升效率。

而在這樣的環境搭配下，英特爾舉出的例子是他們與Pikazo軟體公司合作，針對他們開發的圖像風格轉換App，協助後端處理效能強化——若以App剛推出的效能作為基準，現在Pizako App在圖形上色（render）的速度，可提升到28倍，而能夠處理的圖檔尺寸也擴充到15倍之大。

 Neon 

Neon是英特爾併購的Nervana Systems公司所發展出來的程式庫，強調易用與高效能，在其現有的技術架構當中，可區分為深度學習功能（演算法）、資料模型、解決方案等三層。

在這次的Intel AI Day大會上，英特爾也預告將推出Intel Nervana Graph Compiler，作為AI應用軟體層的共通基礎，以此對於深度學習應用的架構型態，提供更進階的描繪方式，以及調校作法。

針對類神經網路，提供高階的圖學運算編譯器

深度學習框架Neon對於硬體資源的存取，會透過不同平臺的轉換API來介接，因此上層應用無須考慮硬體差異，接下來，英特爾會在Neon原本的架構與硬體轉換層之間，新增一層Nervana Graph Compiler，主要是為了針對類神經網路應用，提供高階的處理，以便同時橫跨多臺硬體設備執行。

 Intel Deep Learning SDK 

除了支援不同開發者所偏好的深度學習框架之外，英特爾本身也會推出Intel Deep Learning SDK。

藉由當中提供的簡易使用介面，資料科學家與軟體開發人員可發展各種深度學習的應用方案。

例如，透過SDK裡面的訓練工具，我們能夠進行深度學習模型的設定、準備、設計；若要將已經訓練好深度學習的模型，自動進行最佳化與部署的程序，也可以運用SDK包含的部署工具來幫忙。

英特爾處理器內建新的原始指令，強化深度學習效能

針對各種深度學習框架提供最佳化之餘，英特爾在旗下的處理器產品當中，也內建了多種程式庫來提升AI應用系統的效能。

 Math Kernel Library（MKL）

MKL是英特爾發展了22年的程式庫，裡面集合了許多原始的數學運算指令，可加速在工程、財務、科學等領域的模擬與分析處理，2016年之後，由於增加了MKL-DNN的程式庫，因此也能提升機器學習與深度學習的效能。目前內建MKL的處理器，包含個人電腦用途的Core，以及伺服器等級的Xeon、Xeon Phi。

這套程式庫提供了低階的C與Fortran程式語言介面，能執行多種通用運算，例如，矩陣的乘法、分解、快速傅立葉轉換、亂數產生、向量函數等，能支援多種作業系統平臺的應用程式開發，例如，Windows（微軟Visual Studio），以及Linux與OS X（Eclipse）。

 Math Kernel Library for Deep Neural Networks（MKL-DNN）

透過深度學習框架開發的應用程式，若要執行在Intel Architecture的處理器環境，英特爾提供了一套開放原始碼的效能強化程式庫，稱為Math Kernel Library for Deep Neural Networks（MKL-DNN）。

它與英特爾的MKL程式庫之間，有很大淵源。

因為，MKL-DNN是2017版MKL所延伸出來的產物，當中包含了高度向量化與穿插式的建構模塊，而且是透過C與C++程式語言的介面，實作出卷積類神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN）的架構，並且不只能在C和C++這兩種開發環境運用，也可用於Python和Java等高階程式語言。

針對深度學習應用系統當中所進行的運算密集式工作， MKL-DNN也能對相關的框架提供加速處理，英特爾特別強調可支援上述提及的Caffe、Theano、Torch、Tensorflow等深度學習專用的程式庫。

從伺服器到個人電腦的處理器，都內建新程式庫，強化AI效能

除了提供最佳化程式碼，英特爾在處理器平臺上，也內建了原始指令：專供深度神經網路使用的數學核心程式庫MKL-DNN，以及用於深度學習訊息傳遞應用的機器學習規模擴展程式庫MLSL。

 Machine Learning Scaling Library（MLSL）

在Intel AI Day活動當中，英特爾也預告將推出一套新的程式庫，稱為Machine Learning Scaling Library（MLSL），可在深度學習系統的多節點互連架構下，進行規模擴展的應用，可支援32個節點以上所組成的深度學習系統。有了MLSL之後，深度學習系統可針對不同節點之間的訊息傳遞作業，進行抽象化的處理。

MLSL是架構在現有平行運算系統所慣用的MPI（Message Passing Interface）之上，可運用其他用於訊息溝通的程式庫，而在訊息溝通的模式上，用戶若要擴展到更大的系統使用規模，MLSL也將對此提供最佳化。MLSL本身也提供通用的API介面，可支援上述的各種深度學習軟體框架。

此外，由於MLSL與深度學習系統的多臺節點擴展應用有關，因此能否適用不同的網路互連方式，也很重要。MLSL目前可支援的連線規格，有標準的乙太網路、InfiniBand，以及英特爾發展的次世代互連網路架構Omni-Path Architecture（OPA）。

 Data Analytics Acceleration Library（DAAL）

目前英特爾針對AI應用所持續發展的程式庫，除了上述的MKL，還有Data Analytics Acceleration Library（DAAL），這套在2015年推出的程式庫，可針對基於Intel Architecture處理器平臺的個人電腦、伺服器，提升大數據分析作業的執行效能。

這套程式庫包含多種經過最佳化的演算法建構模塊，能夠支援資料分析過程中的每個階段，像是前置處理、轉換、分析、建模、驗證、抉擇，並且在離線、線上串流與分散式等不同的資料分析環境裡面執行。

DAAL的發展上，也考量到常見的大數據平臺應用需求，目前已可強化Hadoop、Spark、R、Matlab系統的資料存取效率。同時，DAAL也內建資料管理機制，協助應用系統得以從多種來源存取到資料，例如檔案、記憶體內的緩衝區、SQL資料庫、HDFS檔案系統。

DAAL與MKL同樣皆可針對大數據的處理，不過，若遇到資料量大到記憶體無法全部載入的情況，DAAL本身能運用特製的演算法來因應——將資料切割為塊狀，而不是全部放進記憶體。

在程式語言的部分，DAAL提供高階的C++、Java與Python介面，可用來處理多種資料分析需求，像是主成分分析、回歸、分類、群集與購物籃分析。透過這個程式庫，你可以利用指定的演算法來訓練出模型，然後評定資料集在這模型中的分數。

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