英特尔＆第四范式：让AI不再难于“上青天”

人工智能难，难于"上青天"。这源于企业若想应用该技术，需要投入巨额的设施成本、人才成本、技术成本以及周期成本。但这样难登的"青山"，由于将极大的推动企业数字化转型，并帮助企业在数字经济下保持竞争力，遂令企业"痛并深爱着"。

降低人工智能的台阶，亦或是为企业提供快速登上"青天"的工具，是业界共同的目标。英特尔与第四范式的合作，则为这一目标的实现提供了参考。

共同的人工智能观

英特尔，一家以数据为中心，旨在通过人工智能将数据转化为商业价值的技术公司；第四范式，从成立起便将"AI For Everyone"作为企业愿景的人工智能技术与服务提供商。

相同的价值观，又都以技术见长，这使得双方心心相惜，在人工智能还未像今天这般火热时，便早早联手合作，双方更是成立了联合实验室，在人工智能所需要的高性能计算方向上开展研究合作，基于英特尔领先的软、硬件产品和技术和"第四范式先知"机器学习平台，为人工智能领域带来领先的产品和解决方案，降低AI门槛，加速双方将人工智能技术在行业落地的进程。

而在人工智能的发展中，截止目前，数据早已不是问题，算力通过堆核、异构、指令优化等方式已迎来大幅突破，算法、模型的成熟度、精准度也得以提升，而后两者，也恰是英特尔和第四范式各自的优势及合作点。

SageOne，将AI普惠落于实地

基于共同的AI普惠目标，英特尔与第四范式在合作中接连推出了多种产品和解决方案。如AI PaaS平台先知（Sage），内置AI数据治理平台DataPlatform、AI应用开发与运行中间件Hyper-Engine、模型调研与开发工具Studio、应用上线与运维管理工具Console和应用市场SolutionShop等5大核心产品组件，以及自研AutoML算法、高性能实时特征数据库RtiDB和高维机器学习框架GDBT等核心技术，帮助企业、开发者降低AI应用的准入门槛。

如果说先知平台的推出使得有一定资金、一定技术的企业获得了AI的入场券，那么双方于今年6月底合作推出的SageOne软硬一体化AI集成系统则完全实现了AI普惠，"我们希望改变企业传统印象中要花几百万或者上千万才能做AI项目的看法，通过一台AI集成设施，便可承载一个轻量化人工智能场景"第四范式硬件业务部门总经理蔡斯扬说。

蔡斯扬口中的这台AI集成设施，便是SageOne Workstation，没有想象中排级微模块基础设施般的庞然身形，SageOne Workstation更是像一台标准2U高度的服务器。但其能提供的计算能力，远超过与其外形相同的传统x86服务器。"某金融监管机构的一个反洗钱应用，就是跑在单台的SageOne Workstation上，同时在我们与某能源公司的合作里，一台SageOne Workstation可对一百公里输油管线上上千个传感器的实时回传数据进行处理分析，判断这百公里管线是否安全。"

除Workstation这款部门级，适合单场景、开发验证应用的入门级产品外，英特尔与第四范式合作推出的SageOne软硬一体化AI集成系统还包括SageOne Standard系列和SageOne Advanced系列，分别适用于中小企业平台级开发投产和大型企业高性能应用。

更高性能，更低成本

可以看到，SageOne的推出为企业提供了多样化的AI应用选择，尤其Workstation使得"AI For Everyone"的目标更近一步。而AI普惠的秘诀，在于双方从不同层面对AI场景的不断优化。

于英特尔而言，通过在硬件层面提供更高性能的第二代至强可扩展处理器，并在内核中不断引入AVX-512指令集、DL Boost人工智能加速指令集、DAAL高性能机器学习和数据分析库、MKL-DNN数学核心函数库、nGraph编译器等进行软件优化，使得整个处理器的AI推理性能成倍提升。同时，通过傲腾数据中心级持久内存，为用户提供单盘高达512GB的容量和更优成本，以支持更多的虚机和容器。

于第四范式而言，通过在软件层，针对第二代至强可扩展处理器Numa架构进行优化，以提升CPU的利用率和访存密集型训练算法性能，同时结合自研的加速卡和分布式机器学习训练框架，提升整个AI模型的训练效率。据蔡斯扬介绍，双方的合作重点就在于软件和硬件的协同优化，"因为英特尔有自己的技术路线图，第四范式有自己的框架路线图，我们需要在两者之间找到一个最优化的共同技术路线。"

这样的优化组合，使得SageOne AI一体化集成系统的总体性能在从Sky Lake迁移到第二代至强可扩展处理器Cascade Lake之后提升了4-8倍，同时相比市面主流商用机器学习平台H2O，在260万维的场景下，计算效率提高6倍。另一方面，相比使用传统DRAM，通过使用傲腾数据中心级持久内存，整个SageOne系统的读操作与写操作性价比分别提升29-61%、53-64%。

也因此，截止目前第四范式在中国已经跟7617家客户共同落地了12648个AI场景，行业遍布金融、能源、医疗、零食、媒体等各个领域。谈及未来，蔡斯扬表示："第四范式将继续以"1个极致业务效果+N个规模化落地场景+算力"方法论，与英特尔在AI基础设施、AI平台及AI应用上全面合作，加速人工智能的落地进程。"

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