芯东西（公众号：aichip001）
编译 | ZeR0
编辑 | 漠影
芯东西10月8日报道，9月20日，在英特尔on技术创新大会AI Panel座谈会期间，分管英特尔四大事业部的高管少见同台，共同探讨英特尔“让AI无处不在”的一系列先进技术，如何降低开放生态系统的进入壁垒，提供创新工具和解决方案。
英特尔执行副总裁兼客户端计算事业部总经理Michelle Johnston Holthaus，英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti，英特尔高级副总裁兼首席技术官、软件和先进技术事业部总经理Greg Lavender，英特尔执行副总裁兼数据中心与AI事业部总经理Sandra Rivera，分享了他们对AI（人工智能）发展的观察、预测以及英特尔所为之做出的努力。
Michelle（左一）、Sachin（左二）、Greg（右二）、Sandra（右一）共谈AI
据Sandra透露，英特尔专用AI芯片Gaudi目前的进展相当顺利，从第四季度到今年第一季度增长可观，且增长趋势在第二季度继续。从性价比和供应的角度来看，英特尔具有强大的竞争力和市场领先性。“我对我们的客户说，如果您现在需要10000个至强，我们可以下周发货50000个。如果您想要Gaudi 2，我们就可以出货。我们希望每个人都有机会开发和部署更好的AI解决方案。”她谈道。
一、AI仍处于早期发展阶段，软件是AI普及的关键
针对从云到边缘到端的AI工作负载，英特尔都能提供解决方案，其中，软件是关键。
英特尔致力于通过全栈式软件布局，以及开放多元的软件策略，让AI无处不在，助力各领域的开发者部署AI，提高生产力和效率。
在英特尔执行副总裁兼数据中心与AI事业部总经理Sandra Rivera看来，目前AI仍处于早期发展阶段。AI工作负载十分广泛，可能涉及不同的模型规模、模型类型、复杂的整体基础架构和部署，同时有可能发生在云上或混合环境中，以及会受到用户对其延迟的不同要求等。因为存在很多不同的模型，部署方法、功耗、价格、性能也有所不同，所以构建推理的部署非常重要。
除了在数据中心和客户端市场奠定行业领先地位的CPU外，英特尔的异构计算产品组合还包括GPU、AI加速器、FPGA、IPU等。
对于运行更大的模型和满足更高的性能要求，GPU或AI加速器更为适用。许多超级计算机中都部署了英特尔的产品。
据Sandra分享，英特尔的Flex系列GPU在边缘推理、媒体交付、媒体处理、VDI（虚拟桌面基础架构）等应用场景都具有竞争力的性能和性价比；AI加速器Gaudi 2在部署大语言模型、计算机视觉以及一些多模态视觉语言模型方面拥有出色的性能表现，相较GPU H100性能及性价比优势显著。
“我们非常需要异构计算。但实际上，软件是释放底层基础架构性能的关键。”Sandra说，单一的产品并不能满足所有的工作负载，需要在价格、功耗、性能等方面能够拥有不同的选择。
英特尔执行副总裁兼客户端计算事业部总经理Michelle Johnston Holthaus提到AI PC正在广泛采用多种大语言模型等，开放、创新、规模化这三件事都必须实现，才能在实现AI普及。
英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti分享说，英特尔过去十年的历程中，核心工作就是推进软件定义的边缘的发展。他认为现在仍处在早期阶段，在近几年，也可能是未来十年，边缘将越来越软件定义，越来越数字化，据估计，边缘计算的增长速度将不亚于云计算或其他技术。
边缘人工智能将与云计算有所不同，因为AI需要融入现有的工作流和系统中，使现有的工作流更加高效。英特尔构建了一个开放的，其上支持AI运行时的基础架构，帮助开发者非常容易地将AI集成到他们的客户端和边缘应用程序中。
二、“没有AI软件，就没有AI硬件”
英特尔正在加快构建一个开放的AI软件生态系统，以打破专有的封闭式生态系统格局。
为什么开放的AI生态系统和平台的选择对开发者非常重要？英特尔高级副总裁兼首席技术官、软件和先进技术事业部总经理Greg Lavender谈道，从长远来看，开放总是胜利的，这是一场长期的比赛。他提到友商围绕其产品和软件堆栈构建了专有模式，以多种方式创造了市场，但开源社区正在通过开放生态系统打破了这一局面。
通过使用开源生态系统，人们可以开发自己的模型，可以将它们部署在任何硬件上。而英特尔将提供更佳的性能和扩展，从客户端到边缘，再到至强、Gaudi、Max系列GPU。
英特尔能够提供独特的全链路硬件和软件平台，提供开放式、模块化的解决方案，并发布了英特尔开发者云平台。很多正在运营的初创公司都可以在英特尔开发者云平台中训练和开发模型。
端到端开放软件生态系统是为各地AI提供动力的关键力量。在边缘，OpenVINO的使命是降低开发者在构建AI时的复杂性。Sachin认为，从一开始客户端边缘就会有许多异构性，会面对许多种不同功率、价格和性能的设备，而OpenVINO的任务是简化这一过程，将复杂性抽象化，并使用户轻松获得最佳性能。
据他分享，OpenVINO是一种模型优化功能，可以连接最佳互操作性，将把支持拓展到Arm，从而真正实现开放和跨平台。英特尔希望OpenVINO可以长期地为开发者提供便捷的使用体验，帮助开发者将所有不同的功能拼接在一起，并编写到他们的应用程序中，融入应用程序的功能中，帮助提高生产力。
“我们希望所有这些神奇的AI功能都在边缘运行，在在线设备上运行，因为它更私密、更可靠、更便宜。用户不必支付带宽或时间成本，就能够轻松访问强大的功能。”Sachin说。
“没有AI软件，就没有AI硬件，也没有两者之间的协同作用。”Michelle谈道，英特尔在整个生态系统中都在学习这些之间发生的调整和动态，英特尔和客户的工程团队大量的工作，不断地斟酌和调试，才带来了卓越体验。英特尔为客户提供工具集，共同创造更好的产品，同时也解决微调硬件和软件协作的问题。
三、软件支撑可信计算，AI必须合乎道德
就可信而言，Greg强调软件必须参与其中。英特尔过去所做的一些创新包括英特尔软件防护扩展（英特尔SGX）、英特尔Trust Domain Extensions（英特尔TDX）等。如果用户在具有虚拟机功能的云端运行，数据和代码已经完全加密，在云端不会被随意篡改、攻击。不仅是在云端，边缘同样需要保护模型和参数，SVG能够为应用提供独立于操作系统和硬件配置之外的加强保护，以进一步增强其可靠性能。
英特尔提供了一个完全加密的环境，也在推进下一代加密计算，并正在开发支持硬件加速，通过一系列投资组合中让计算可信，将数据隐私保护起来，并赋予客户在云端的控制权。
“如果您希望在可靠的环境中运行这些关键工作负载，这是实现这一点并保持对运行内容、数据和代码可靠性的控制的唯一方法。所以我认为这是一个游戏规则改变。”Greg说。
他也谈到对负责任的AI的看法：“我们如何从根本上做严格而缜密的模型，并确保模型本身不包含偏见。这是很重要的问题。”
Greg认为不能仅仅凭对技术的热忱一往直前，必须考虑合乎道德，英特尔也致力于这一点，正在使用并将推广英特尔研究院的技术，让人们可以利用它来基本上阻止错误使用和滥用。据他分享，英特尔的一大优势是英特尔研究院（Intel Labs），英特尔研究专家在多个领域进行先进科技的研究和探索，包括量子计算、神经拟态计算、下一代人工智能等。
在他看来，现有大模型训练非常昂贵，实现AI的真正普及本质上需要发现新的算法模型，英特尔研究院有一组人在研究深度伪造（Deepfake）检测技术，还有一个负责任的AI小组，还有人致力于神经拟态计算，打造模拟生物大脑神经结构的芯片，在神经科学领域进行了许多有趣的工作，来理解推理是如何真正发挥作用的。
“我们在机器人、医疗健康领域有很多机会，做我们正在做的事情，真正提供更强大的AI，但要遵循道德且负责任，这样才能发挥真正的价值。这真的是一个全新的领域。”Greg说。
结语：提供开放的工具与基础设施，加速AI普及与创新
英特尔正通过不断优化的软硬件组合，实现最佳的性能和规模，从而迈向“让AI无处不在”的目标，并让开发者能够轻而易举地将AI整合到他们的应用程序中。
看向未来，Michelle相信我们将能在PC上运行大语言模型，英特尔致力于让其更加方便与灵活，在本地更好地运行，提供更高的生产力和更大的创造力，并将向开发者保持开放。
“如果思考在我20多年的硬件生涯中学到了什么，我想会是我创造了许多硬件，这些硬件的使用方式是我从未想象到的。”Michelle说，“每天早上起床我就在想如果构建更好的硬件和更好的软件功能，让世界变得更加美好。它帮助我们能够真正实现我们的使命和愿景，即让科技造福地球上每一个人。”
“开放和信任是我们建立公司以来一直看重的，我们几十年来开发技术也正是基于此。我认为AI推动了这一切的实现。”Sandra说，英特尔的DNA是提供开放的、可供选择的工具和基础设施，始终相信当从根本上降低市场准入门槛时，市场参与度和创新速度就会增加。AI不仅仅拥有大量资源、大额支出和具备投资能力的少数人，而且拥有多样化的创新。