产品力组合与软件赋能 从AI计算盒参考设计看英特尔与生态伙伴的协同创新

至顶网计算频道 08月05日 新闻消息（文/李祥敬）：当前，AI与视觉技术正在加速智能与边缘计算的融合，将为汽车、互联网、教育等十余个行业的数智化变革提速赋能，助推货架分析、文本识别、热力图、车辆检测识别、缺陷检测等应用场景落地。作为边缘计算的发展趋势，智能边缘将与AI、5G关键技术转折点的相互交织，将推动智能进入新的发展拐点。

面对广阔的市场机遇，英特尔凭借产品领导力、创新方案推动力、生态构建力“三力齐发”，持续推动智能边缘、AI、5G关键技术转折点的融合创新，并依靠多种形态、可灵活部署的卓越算力，一整套软件栈，以及多点协同、广泛互联的生态协作，为加速智能边缘的开发和部署，引领智能边缘未来做好了准备。

近日，英特尔推出了全新“英特尔AI计算盒参考设计”（以下简称“AI计算盒”），还发布了“英特尔中国AI生态合作伙伴算法方案集萃”（以下简称“算法方案集萃”），全面展现了英特尔在视觉技术领域、智能边缘市场卓越的产品组合，更彰显了英特尔携手生态合作伙伴利用视觉技术为城市管理、零售、工业、教育等各行各业带来的“数智化”变革。

英特尔公司物联网事业部副总裁、中国区总经理陈伟表示，数据不断以指数级速度增加，如果全部数据都汇聚到云端处理，显然当前的带宽和传输速度都难以满足庞大数据量要求，因此部分的数据处理在边缘端发生，就十分必要。智能边缘将会是未来一个巨大的转型性技术。而英特尔以非常丰富的技术与完善的生态能够推动并加速边缘计算或智能边缘的到来。

智能边缘是一个赋能型的趋势，通过人工智能方式实现边缘智能化。英特尔在不久前提出了物联网战略，其中包含了三个组成部分：第一，为物联网定制高性能的计算及加速芯片；第二，促进边缘计算负载整合的技术发展方向，抓住网络及器件边缘计算的良好机遇；第三，专注于计算机视觉。我们认为计算机视觉以及AI计算的应用将带来巨大的转型型变化。

为了实现这三个战略，英特尔在开发者工具和生态环境方面进行了大量的投入；通过与生态的合作，共同为终端用户提供行业整体解决方案，“智能边缘＋AI＋产业”的故事才刚刚开始。

“边缘计算的落地，尤其是边缘计算＋AI＋行业的应用模式，表明只有用贴近真实应用需求的方式，才能让边缘计算在当下数字社会生根发芽。英特尔AI计算盒参考设计，是英特尔在中国本土做的又一次尝试，我们着力发展能力型合作伙伴，协调生态关系，发挥生态的多边网络效应，协同各位生态合作伙伴，让生态发挥合力，实现真正的智能边缘进化。”陈伟说。

产品力组合与软件赋能 细数英特尔AI计算盒参考设计亮点

针对边缘计算中，不同应用场景对算力需求灵活，并且会使用不同神经网络模型的特点，英特尔AI计算盒参考设计搭配了一系列软硬件的组合，来高效帮助开发人员及客户灵活选择，优化部署，缩短开发时间及成本，支持多元的计算需求和不同的应用场景。英特尔AI计算盒参考设计包括三个主要的方面：一个是各种各样的硬件参考平台，一个是各种各样的算法，一个是各种各样的解决方案。

英特尔技术专家表示，英特尔AI计算盒参考设计硬件的特质可以概括为通用计算、媒体能力、超凡AI力和可拓展，四大亮点尽显产品力。“英特尔最大的优势就是我们的硬件平台优势，英特尔公司在半导体的生产、制造和设计上，投入了巨大的研发、生产的成本，也就是说我们的产品是多种多样的，是可以满足各种客户需求。”

在硬件层面，依托于英特尔高性能CPU、具备集显的CPU和X86架构强大的算力保障，AI计算盒可为多样化企业级应用软件提供强劲兼容能力；功耗和成本方面，AI计算盒可提供从英特尔凌动到英特尔酷睿、英特尔至强处理器的不同选择；可扩展性上，除了主控CPU强劲的处理性能外，还可提供VPU为AI加速的多种搭配方案，在高并发的计算量需求下进行灵活扩展。

“英特尔AI计算盒参考设计以不同算力CPU平台可以作为主控平台，充分考虑到客户应用场景的不同，对算力的需求也有差异。所以我们完全可以在主控平台的计算盒上辅助一些插卡式的FPGA或者ASIC加速卡，使整个客户的应用场景在算力需求上得到一个有弹性，有伸缩性的解决。”英特尔技术专家说。

而在软件层面，英特尔提供了一个完整的软件栈用以加速智能边缘的开发，包括示例应用、管道优化、框架媒体和库运行。在底层，AI计算盒提供了针对英特尔硬件优化的底层库来提升性能，包括媒体处理Media SDK，深度学习推理工具OpenVINO工具套件，算法库及算子级优化的库和编程接口。在此之上，AI计算盒还可支持如G-streamer, FFMPEG等不同的媒体框架，并提供如IPC输入、解码/VPP、转码、RAID存储、视频分析、拼接/显示、特征匹配等基于视频场景优化的管道，更易于使用和集成。此外，在应用层，AI计算盒还可提供近似实际应用的参考示例，实现快速原型开发，缩短上市时间。

英特尔技术专家表示，在早期进行方案预演和原形过程当中，客户面临一个很大的问题，就是怎么样能使目标平台的计算性能还是功耗达到最优。英特尔AI计算盒参考设计以OpenVINO工具套件、Media SDK为主的一系列的软件工具，可以使客户在更短时间内除了实现早期功能预演之外，也可以快速达到优化的效果，使他们对于最终部署落地的目标平台有一个更精确的定位。

边缘侧要实现人工智能加速，特别是AI加速计算，从开发到部署还是有很多痛点，所以英特尔AI计算盒参考设计强调软硬件，特别是在软件方面进行了强化，主要是为了解决客户或者生态伙伴如何实现人工智能算法落地，把算法融入到客户的最终应用场景当中，促进客户研发，提升研发效率，降低研发成本，缩短研发周期的作用。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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