IDF2016|第二日：物聯網、5G、雲、人工智慧與Intel

IDF 2016第二日，Intel物聯網商業和系統架構事業部總裁任沐新與Intel執行副總裁兼資料中心事業部總經理柏安娜向我們闡述了Intel眼中的未來。在萬物互聯的背景下，資料生產、傳輸、交換、儲存、處理，每一個環節都蘊含著巨大的價值，每一環的幕後都有Intel的影子。

生活中的資料

Intel物聯網商業和系統架構事業部總裁任沐新

任沐新表示，我們處於一個資料的時代，每天我們都通過各式各樣的設備產生大量的資料交換。他結合PPT來說明，一個人一天約產生1.5GB的資料交換，而一台互聯網汽車（具備無人駕駛功能）一天產生的資料量則是4TB，一個聯網工廠則是1000000GB/天。這些資料驚人的龐大。同時，他還用twitch舉例，twitch是一個社交直播平臺（類似國內的鬥魚、熊貓等直播平臺），它們的大部分內容都是以遊戲直播為主，它們的資料顯示，每個月他們有超過1億位觀眾觀看它們的遊戲直播，而每個月進行遊戲直播的主播數目大概是170萬。

演講中再次提及“到2020年，世界將會有約500億台的聯網設備”（IDF第一日的演講也提到了這個資料）。Intel認為，資料的價值不可忽視，這些資料從搜集、交換、處理，圍繞著資料的每一個環節都存在價值性。資料的價值越來越高，大多數的資料僅僅只是被搜集，而沒有被應用在正確的地方。而人工智慧就可以有效的利用這些資料，當我們通過人工智慧把資料分析加以利用，讓這些資料產生價值，量變會引起質變，社會就會發生變化，這也正是人工智慧令Intel興奮的原因。

關於5G

真正的智慧互聯世界所需的技術的演進將有三大特點：

1、計算將無處不在，到2020年，預計將有超過500億台設備實現互聯。

2，分散到網路結構中的計算、分析和存儲，把互聯物和資料轉化為有意義的完整認知。

3、通過網路和雲，物與物之間無處不在的連接。

而5G技術則是這些的根基，Intel能夠通過解決方案（從設備到網路和雲）端到端地支持5G，並支持與跨行業領導廠商（從設備製造商到網路運營商）之間全新的深入合作。AT&T、docomo、current都是Intel的深度合作夥伴。

AT&T SVP上臺，介紹了網路和服務交付的轉型。AT&T已經開始利用伺服器、雲和虛擬化技術，通過進一步與英特爾合作，繼續加快在雲以及整個基礎設施中開發、部署新服務並實現變現，從而為交付下一代尖端功能而奠定基礎。

Intel：提高雲計算的效率

Intel執行副總裁兼資料中心事業部總經理柏安娜

聯網設備的增加就意味著雲計算的需求增大，數十億的聯網設備產生的資料，這需要強大的雲計算進行資料處理。公有雲、私有雲、混合雲，如何提高雲計算的效率是Intel關心的議題。

首個Intel矽光電子100G光學收發器

在全球各地的雲資料中心內，對連接的需求飛速增加。資料中心內機器間的流量每12個月都會成倍增長。網路已經無法跟上資料、計算和存儲性能增長的步伐。為了突破頻寬的限制，雲服務供應商正在尋求比銅線速度更高的連接，並通過降低能獲得最經濟的技術和實施。這就是英特爾矽光電子可以為資料中心帶來革命的地方。

矽光電子融合了20世紀兩項最重要的發明——矽積體電路和半導體雷射器。通過這一整合，光被集成到英特爾晶片平臺上，在矽的尺寸和技術功能上充分利用光纖連接的頻寬和距離優勢。矽光電子100G光學收發器投入商用這一關鍵的進展，將使微軟、亞馬遜、百度、阿裡巴巴、騰訊等領先的雲服務提供者得以利用光的力量，在使用光信號的光纜上從幾千公里以外的地方以100 Gbps的速度傳輸大量資訊。

Intel眼中的人工智慧

談到人工智慧，Intel始終認為它的三個方向在於：感知、學習、交互。人工智慧的前期階段在於機器學習，同時機器學習也是人工智慧中成長最快的領域，它是拓展人工智慧應用和發展的一個重要計算方法。機器學習的核心是利用電腦演算法基於資料做出預測，讓機器能夠行動或思考，在沒有明確指令下執行特定功能。

而深度學習是機器學習的分支，是一個新興、快速增長的領域。深度學習使用神經網路來理解更加複雜的非結構化資料，並在諸如圖像識別、語音辨識、自然語言處理及其它複雜任務方面取得了突破性發展。

Intel提供了可在高性能計算、資料分析和機器學習工作負載上使用的一致性程式設計模型和通用架構，以實現快速學習和反應，並減少訓練機器模型的時間。

最後，Intel發佈了它們的新一代至強融核（XEON PHI）處理器，代號為Knights Mill。至強融核系列一直都被用作大型的資料計算以及雲計算加速，Knights Mill針對橫向擴展分析功能進行了優化，並將包含用於深度學習訓練的關鍵增強功能。

此前，Intel收購深度學習領域公認的領導者Nervana Systems，其在矽技術方面的優勢將有力的強化英特爾人工智慧產品組合，並增強Intel至強和Intel至強融核處理器在深度學習方面的性能和總成本。

Intel認為至強融核處理器使資料科學家訓練複雜的機器演算法的速度比 GPU更快，運行的工作負載比 GPU 更廣泛。在 32 節點的基礎架構中，Intel至強融核處理器家族提供的擴展能力是 GPU的 1.38 倍。

寫在最後：

無論是人工智慧、5G、雲、還是物聯網，Intel希望它們能夠深度的介入這些將成為未來風口的領域，不把握住這些領域，則就與未來擦肩而過。好在的是，Intel一直在做著行業內的幕後工作，當我們看視頻、上網，玩遊戲，網路服務供應商所提供這些服務正是基於資料、基於雲，而資料與雲的背後則是Intel軟硬體技術支援。但在這些領域，Intel依然面臨著不少挑戰，來自ARM、來自Nvidia。