AI时代竟有智能化鸿沟，具备哪些条件才能跨过？｜至强非凡现场

移动互联 “早古”时期，普通人因为收入差距问题而无法做到人手一部智能手机，从而导致数字鸿沟。同样，在当前这个AI，也就是人工智能扮演越来越关键作用的时代，企业也站在了类似的抉择交接线上——是否有足够的实力或能力拥抱智能化这个问题的成本，可就不是一个小小的智能手机了。因缺少AI人才、技术积累或财力支持而难以靠自身力量完成AI基础设施建设的企业，在智能化转型的过程中正将面临这样的智能化鸿沟，能否破解，很可能会关乎新十年中它们的命运走向。

如何消除智能化鸿沟/h2>

要解决问题，就要先精确定位问题所在。一方面，构建AI能力对于普通企业来说，IT基础设施维护、AI框架搭建、训练和推理、硬件和软件、人才和巨额算力成本等这些“夯地基”的事情需要从零做起，然而大部分企业，尤其是传统行业企业并没有相关经验；另一方面，智能化转型又迫在眉睫，企业需要快速让自己具备AI能力，才能赶上不断变化的需求。

通过这些举措，英特尔架构CPU平台加速AI应用的软硬两种能力就有了“双剑合璧”的效果。而英特尔和云服务提供商合作伙伴的实践，也正是基于此展开的。

CPU AI云服务第一式，软硬打包上手快

得益于英特尔提供的全面AI加速软硬件组合，多数云服务提供商无需做更多调整和优化，就可迅速打造出针对AI的基础设施即服务或AI云主机产品。简单来说，就是将集成AI加速能力的英特尔? 至强? 可扩展平台与我们提到的软件工具，例如oneDNN或面向英特尔架构优化的AI框架软硬打包，就可快速形成易于部署和扩展的AI云主机镜像。

国内有云服务提供商早在2017年就进行了类似的尝试，通过使用英特尔优化软件，它激活了英特尔? 至强? 平台的AI加速潜能，并在部分应用场景实现了可与GPU相媲美的推理性能。

如果仅有性能优化还不够，还需要更快的模型部署能力，那就可以像CDS首云一样导入OpenVINO?。它通过英特尔? 至强? 可扩展平台、高性能 K8S 容器平台和OpenVINO Model Server这三者的组合大幅简化了AI模型的部署、维护和扩展。性能实测结果也表明，OpenVINO?不仅在用户并发接入能力上优于首云此前采用的AI框架，在推理应用的时延等关键性能指标上也有良好表现。

CPU AI云服务第三式，扎根框架打根基

如果说从提供软硬协同的基础平台到定向深度优化算法，算是AI云服务在优化程度上的迈进，或者说云服务提供商与英特尔在AI云服务构建和优化上的深化合作的话，那么如果有云服务提供商能在深度学习框架这个AI基石上与英特尔开展合作，那是不是会更具意义呢/p>

为这个问题输出答案的是百度，它的开源深度学习平台“飞桨”先后结合第二代和第三代英特尔? 至强? 可扩展处理器在计算、内存、架构和通信等多层面进行了基础性的优化。其结果也是普惠性的——优化后的飞桨框架能够充分调动深度学习加速技术，可将众多AI模型，特别是图像分类、语音识别、语音翻译、对象检测类的模型从FP32瘦身到INT8，在不影响准确度的情况下，大幅提升它们的推理速度。

展望未来，跨越智能化鸿沟不仅靠算力

前文CDS首云、阿里云和百度的实例，可以说是充分反映了用CPU做AI云服务的现状，而这些云服务也正是为当前希望跨越智能化鸿沟的企业设计的。当然，它们也会持续演进，比如说随着未来AI技术的进一步发展，特别是大数据与AI融合带来的新需求，不论是用CPU还是专用加速器，不论是企业自建AI基础设施和应用，还是云服务提供商输出的AI云服务，都会在数据存储而非算力上面临越来越多的挑战。

毕竟，算力、算法和数据是并驾齐驱的“三驾马车”，随着数据规模进一步暴增，数据存储也将对AI的部署和应用带来更多挑战。

好消息是，国内的云服务提供商也早已和英特尔就此展开了前瞻创新，例如百度智能云早在2019年就推出了ABC（AI、Big Data、Cloud）高性能对象存储解决方案，能利用英特尔? 傲腾? 固态盘的高性能、低时延和高稳定来满足AI训练对数据的高并发迭代吞吐需求。

值得一提的是，英特尔在今年发布全新第三代英特尔? 至强? 可扩展处理器时，也带来了与其搭档的英特尔? 傲腾? 持久内存200系列和英特尔? 傲腾? 固态盘P5800X。

相信未来会有更多专攻AI应用场景的存储系统导入这些新品，把更多数据存放在更靠近CPU或其他加速器的地方，从数据就绪或“供给”层面提升AI推理和训练的性能。而提供这些AI优化型存储系统或服务的，多数也很可能是技术实力雄厚的云服务提供商们，这样一来，用户就不用担心在应对智能化鸿沟时再遇到大数据和AI对接的难题了。