软件定义、芯片增强 英特尔打造本地智能边缘计算创新链条!

2023-04-13 12:08:54 来源:EETOP

近日英特尔中国研究院、南京英麒智能科技2023探索创新日在南京市麒麟科技创新园举行当天,来自英特尔中国研究院和南京英麒智能科技的研究团队共同分享了双方在视觉人工智能RISC-V敏捷设计和智能边缘计算等领域的研发成果。


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宋继强博士,研究院副总裁、英特尔中国研究院院长


在万物数字化、智能化的大背景下,为了更好地为中国的数字化进程提供技术支持,英特尔中国研究院和南京市麒麟科技创新园于2021年开展合作,双方联合成立了英特尔智能边缘计算联合研究院,并通过南京英麒智能科技落地麒麟科创园,以加速智能边缘计算的技术创新及应用落地。针对缘何落地南京,以及更多双方合作的事宜,EETOP特别采访了英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强博士


为什么是南京?


宋继强博士开场就非常高兴的说到:“这是我们跟地方政府在一些聚焦的领域联合创新的成果。我们的目标是打造一个包括英特尔,但是又不局限于英特尔的本地创新链条,而且希望这个成果最后能在中国展开大规模的商业化。这是我们的初衷,也希望沿着这个道路继续发展。”


作为科技部和中国科学技术信息研究所《国家创新型城市创新能力评价报告2022》中排名全国第二的城市,南京有着深厚的创新底蕴。宋继强博士表示,在考虑和地方合作建立研究中心的时候,首先要考虑的就是人才,也就是人才的密集程度;其次是地方政府的支持力度,这是非常重要的考量;还要考虑城市的基础设施、交通便利程度等等因素。无疑,综合考量下,南京确实是一个很不错的开展合作的地方。


江苏省作为中国信息产业强省,产业发展和城市数字化建设一直走在全国同类城市前列。早在2012年,南京江宁区就建成了国内首个“中国无线谷”,且是国内比较大、比较早先行先试做5G试验网的地方。目前,南京还在积极推进智能计算中心。从南京整个城市的规划上看,5G应用、智能计算等领域都是近年来南京政府投入比较大的科技领域。


这也正是英特尔选择在南京发展智能边缘计算的重要考量因素。宋继强博士说:“英特尔早几年前就发现智能边缘将是一个比较大的增长点,而它又跟通信、计算关系很大,未来还和软件也密不可分。要发展边缘应用,光有IT方面的算法和硬件是不够的,还需要得到当地合作伙伴的支持才能拿到数据,一些先行的应用才能够进行试点。”


我们想通过在本地构造更多的创新链,把一些在中国好的发展机会尽快捕捉到,然后加速它的工程化实现、原型化的开发,从而更快地把包含差异性技术的原型给做出来。这是我们在英麒智能联合研究院想去做加速的地方。


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经过一年多的努力,在此次的成果展示台上,我们看到有一些项目已经成型,并且技术上已经通过验证,开始进入原型化试验阶段。这些展示涵盖了RISC-V、数字人和智慧医疗、绿色计算、智能交通、自由视角视频等前沿技术方向的最新进展。通常,原型验证一般都是基于应用假设的前提。当然,选择上会尽量是将来发展前景比较确定的,市场比较大的。如果方向选错,还可以稍微调整改到别的领域去。


边缘智能未来的发展会具体到特定领域特殊的数据集和训练的优化方向上。比如,医院如果要用ChatGPT的能力,很可能不会直接上云,而是在医院里去直接建一个。虽然可能定期用云上的一些通用服务,但是在医院里面会建立业务绑定关系更强的、更可控的模型,可能是一个小型的模型。宋继强博士坚定地说:“所以我觉得边缘智能不可能说只是一个计算机视觉,仍然会把一些其他方面的智能,像生成式AI都会整合进去的。”


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宋继强博士表示,落地是必须的!后面更多是市场化的验证。不需要一下子就做到完美。只要有一个好的开端就可以开始去真正用起来,开始迭代。一旦找到比较好的爆发性的点,就可以通过孵化通道进行产业化落地。宋继强博士说:“我们希望能和‘政产学研用’合作伙伴联动起来,打造本地的创新链,实现更大规模的产品化和商业化”。


智能边缘计算


边缘计算,特别是智能边缘计算,将是非常重要的未来市场前景,而且也将是很多创新的发力点。边缘计算的上升空间,将比现在的云的倍数会高很多。不过,发展边缘计算仍然面临着很大的挑战,它的复杂性在于,很多边缘计算都是跟一个具体的应用挂钩的,因此它需要在边缘做一些特殊的定制,不管是计算网络还是存储。所以对边缘计算来讲,总量是一个大盘子,但是细分开之后,可能需要有很多种类的、不同的软硬件来实现垂直优化方案。


宋继强博士进一步解释说:“对于边缘计算来讲,其实最重要的就是要能够有一系列的技术和产品的组合,比较方便地去为用户最终指标进行优化和迭代。”确实,如果在一个完整的方案里,软硬件的分布、配比可以灵活地组合,硬件里不同种类的处理器或加速器的选择,有比较多的方式可以共用或是配置,而软件层面也能比较容易地让用户已有的工作流迁移过来,不需要改变太多,就会比较完美地在边缘计算的需求下,基于一些比较通用的硬件、软件框架产生定制化方案。


云和边缘是不一样的。首先,用户需要考虑成本。因为它不像云一样,可以靠多种应用来摊薄成本,最后还是要落实到“部署+运营”的综合成本。其次,用户的一些特殊需求有时候无法用通用技术解决,可能需要一些定制器件,比如说FPGA就能起到很大作用。它可以先在边缘领域小规模试用,如果试点成功,再做像ASIC(专用集成电路)这样的产品。


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所以,英特尔现在的观点是,云已经是一个非常稳定的发展空间。这个空间很大,但是如果每一个都用定制方案,那肯定是很麻烦。英特尔希望能够提供一些通用的,从硬件到软件层的组合的“模块(building blocks)”。同时软件层他们也在想办法去兼容现在的多种不同硬件。


未来软件其实挺重要的。现在英特尔提的口号是“软件定义、芯片增强”。因为对边缘来讲,最后用户运行的是工作负载,是软件。宋继强博士表示:“我们要能够找出软件最关键的、核心的需求,不管是计算、I/O还是存储,用它来挑选硬件。”边缘智能计算虽然还是有很多复杂的事情要去考量,但是英特尔认为,这是一个非常广阔的机会,市场空间很大。


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