英特尔合作埃森哲推出一套共计 34 个开源 AI 参考套件

优化的 AI 参考套件旨在助力开发者和数据科学家跑出创新“加速度”。

最新动态：得益于英特尔与埃森哲的长期合作，英特尔现推出了一套共计 34 个的开源AI参考套件，帮助开发者和数据科学家更快、更轻松地部署人工智能（AI）。每个套件均包含面向 AI 优化的模型代码、训练数据、机器学习流水线、库以及 oneAPI 组件，让企业可以在采用不同架构的本地、云端和边缘环境下灵活应用。

“英特尔 AI 参考套件为数百万开发者和数据科学家在健康和生命科学、金融服务、制造业、零售业等诸多领域开发和扩展 AI 应用，提供了简便、高效且经济实惠的方式。英特尔致力于通过广泛的产品组合——基于 AI 加速的处理器和系统，加以对开放 AI 软件生态的投入，推动构建一个让 AI 触手可及的未来。该参考套件采用了英特尔 AI 软件产品组合的丰富组件并基于开放、基于标准的 oneAPI 多架构编程模型所打造。”

——李炜博士，英特尔副总裁兼人工智能和分析部门总经理

重要意义：英特尔 AI 参考套件采用oneAPI开放的、基于标准的异构编程模型和英特尔端到端的 AI 软件产品组合的组件共同构建，其中包括英特尔®AI分析工具包和英特尔®发行版OpenVINO™工具套件，让 AI 开发者能够简化运用 AI 编写应用程序的流程，增强现行智能解决方案并加速部署。结果证明，相较于传统的模型开发流程，英特尔 AI 参考套件带来了显著的性能提升，同时让工作流程更为省时且高效。

预配置的套件简化了横跨消费品、能源和公用事业、金融服务、健康和生命科学、制造业、零售业和电信业等行业的 AI 开发。其惠及各行各业的部分示例如下：

●使用专为企业对话式 AI 聊天机器人交互设置而设计的 AI 参考套件，用户可以通过 oneAPI 优化，在批处理模式下将推理速度提升高达 45%。¹

● 专为生命科学领域的视觉质量控制检测自动化而设计的 AI 参考套件，在经过 oneAPI 优化后，视觉缺陷检测的训练速度提升高达 20%，推理速度提升高达 55%。²

● 对于用于开发者预测公用事业资产的健康状况并提高服务可靠性的 AI 参考套件，能将预测准确度提升高达 25%。³

AI 参考套件可以将解决方案的时间从数周缩短到数天，帮助数据科学家和开发者以更快的速度和更低的成本进行模型训练，克服专有环境的限制。在 oneAPI 驱动下，AI 工具和优化能够更大限度地提高开放式加速计算应用的可移植性。

埃森哲董事总经理 John Giubileo 表示：“与英特尔合作为开源社区开发 AI 参考套件，促使我们客户能够以更高效地方式运行 AI 工作负载。这些基于 oneAPI 构建的套件旨在为开发者提供便捷和高效的 AI 解决方案，从而降低项目复杂性，缩短其在各行各业的部署时间。”

未来展望：英特尔将基于社区反馈和贡献，持续更新参考套件。包括视觉质量检测、企业对话式 AI 聊天机器人设置、预测资产健康分析、医学成像诊断、文档自动化、以及 AI 结构化数据生成等。

参考资料:

1 https://github.com/oneapi-src/customer-chatbot

2 https://github.com/oneapi-src/visual-quality-inspection

3 https://github.com/oneapi-src/predictive-asset-health-analytics

注意事项和免责声明:

性能会因用途、配置和其他因素而异。更多信息请参见www.Intel.com/PerformanceIndex。结果可能会有所不同。

性能结果基于所示配置的测试日期，可能不反映所有公开可用的更新。

英特尔不控制或审计第三方数据。您可以参考其他来源以评估准确性。