英特爾至強可擴展處理器聯合軟件優化，助力企業實現30天內業務成果可視化

近期，英特爾與Aible展開合作，旨在助力核心行業團隊充分利用人工智能技術，以助力快速和可量化的業務成果實現。此次深度合作內容涵蓋工程優化及創新基準測試項目，可有效加速Aible面向企業級客戶的成果交付?；谟⑻貭柨蓴U展處理器，Aible技術打造“無服務器優先”的方法，使開發人員能夠在無管理服務器的情況下開發和運行應用，并在降低總體擁有成本（TCO）的同時提升軟件的敏捷性。

(相關資料圖)

英特爾公司副總裁兼數據中心、人工智能和云計算執行與戰略總經理Kavitha Prasad 表示：“目前，企業IT基礎設施領導者們正面臨著巨大的挑戰，關于如何通過構建IT底層基座來幫助業務團隊使用數據中心的AI創新應用并創造價值。現階段，我們已經超越在“紙”上談論AI潛力的階段了，得益于英特爾^?至強^?可擴展處理器，以及英特爾與Aible聯合開發的內置軟件優化，諸多核心行業的業務團隊在幾天之內便能夠收獲顯著的業務效果?！?/p>

隨著技術的加速發展，為能高效管理龐大的流入數據，開發人員對可擴展性、處理速度以及低成本的需求與日俱增。基于英特爾長期以來在開源軟件的投入，及其內置AI加速器的至強可擴展處理器，能夠通過一致、開放的架構，幫助用戶優化多樣化的工作負載和性能。

與市面上其它服務器導向的解決方案相比，Aible的無服務器策略可加快機器學習模型的訓練¹。英特爾與Aible此次合作，推動了數據管理和數據操作、增強型數據分析、AI模型訓練與推理以及整體增強型分析工作流程等方面的創新升級。

通過增強型數據工程、增強型分析以及增強型數據科學和機器學習，Aible在數據驅動的各個業務環節均可提供良好的投資回報率，并可在增加AI影響力的同時系統性地降低風險。

基于當前和即將推出的英特爾平臺、產品及其功能，包括英特爾? AVX-512、DL Boost、英特爾SGX、oneAPI深度神經網絡庫、軟件和基礎設施相關產品，Aible的技術可提高性能、加快創造價值并降低總體擁有成本。英特爾^?AI分析工具包是基于oneAPI開發的，其中的英特爾優化軟件包內含Tensorflow、Numpy、SciPy和其他流行的庫，能夠在英特爾至強可擴展處理器上提供2-3倍的性能¹。

得益于內置的英特爾優化的AI軟件和英特爾至強可擴展處理器，Aible的客戶可以大幅提高部署速度，并對業務產生重大的積極影響。在Aible“30天內從AI獲益”的計劃中，包括兩家財富500強客戶、諾瓦東南大學和Vertiv等機構在內的20家客戶已經成功從AI獲得積極影響。

過往50余年來，英特爾始終與客戶保持密切合作，旨在通過對解決方案堆棧中包括應用軟件、編排和硬件在內的每一層進行深入解析，以實現軟件優化。與此同時，英特爾亦攜手AI生態系統，共同開發廣泛的軟件工具、框架和庫，以滿足最嚴苛的數據科學需求。現階段，通過內置硬件加速和針對流行軟件工具的優化，英特爾已經簡化了從數據攫取到大規模部署的AI工作流程。對于欲應用AI應對巨大挑戰的創新者而言，英特爾正在為推動AI無處不在鋪平道路，加速推動AI落地和應用。

現階段，企業IT基礎設施領導者們正面臨著巨大的挑戰，關于如何通過構建IT底層基座來幫助業務團隊使用數據中心的AI創新應用并創造價值。而Aible技術與基于英特爾技術的基礎設施相結合，能夠為從評估數據到自動發現洞察，再到模型的訓練、部署和監測在內的整個AI生命周期帶來極大優勢，進而應對挑戰。

這項合作可以幫助企業在不增加復雜性的前提下，基于當前部署的基礎設施將AI應用的總體擁有成本降低3-4倍。客戶不僅可以利用至強可擴展處理器為AI應用奠定堅實的基礎，亦能夠結合可擴展的無服務器架構來以滿足當前和未來的工作負載需求。

說明：

¹根據英特爾和Aible的基準測試報告，“這項研究亦表明，與搭載類似英特爾處理器的傳統服務器架構相比，無服務器計算的體驗更好。采用無服務器方案時，應用軟件的成本效益提高2-3倍，總體擁有成本降低3-4倍，比服務器架構快2-3倍?！?/p>

詳情請見Aible“30天內從AI獲益”項目說明

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