打造成熟的生态系统吸引更多客户
时间：2022-04-07 22:42:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-07 22:42:01 来源：行业动态
特定的模型、算法和要求会因使用场景和行业而变化。例如，一家自动驾驶汽车公司需要解决感知（使用物体检测、定位和分类）、高清地图和路线规划等问题，并采取需要适应动态环境的行动。此外，技术支持软件的聊天机器人也需要了解特定公司和行业的技术术语，才能准确地回答相关问题。同理，对AI软硬件需求也因客户、细分市场、工作负载和设计点而异。设备端、嵌入式和客户端AI系统需要在功耗和散热受限条件下实现低延迟推理。人们也越来越需要云中开发的AI具有边缘感知能力，以便云中开发的解决方案可以部署在边缘，反之亦然。
所有这些因素都在推动从数据中心到网络再到边缘的全面创新，并影响诸如高带宽和大容量内存、快速互连和智能软件在内的系统级硬件架构。
端到端AI流水线中最大的增长点在于模型部署和AI推理阶段。如今，超过70%的AI推理在至强处理器上运行，其中一个增长最快的AI推理使用场景是智能边缘，而至强已在此领域深耕多年。
在过去的八个月中，我一直在与主要客户保持密切沟通，以更深入了解他们的需求和工作负载。这些交流不仅让我们深入了解到如云服务供应商之类的有较强影响力客户的需求，也向我们展示了战略合作伙伴如何帮助我们了解我们自身产品组合所应用的关键领域。现阶段，有数以万计的云实例在英特尔处理器上运行，而且它的增长速度比任何其他架构都快。与此同时，针对x86架构编写的代码有数千亿行，整个行业也已经安装了数亿颗至强处理器。因此，英特尔具备得天独厚的优势，不仅可以通过行业标准横向推动行业发展，亦能在需求更加专业的自动化和医疗等领域纵向推动行业发展。
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