作者 | 宋慧

出品 | CSDN云計算

IT 在吞噬一切，也在吞噬地球的能源消耗。

現在，全球的數據中心耗去了全球用電的 2%，到 2030 年時這個數字很有可能上升到 8%。風電，是地球上僅次于火電、水電的第三大電力來源，風電、光伏為代表的可再生新能源在能源格局中越來越重要。不過被天氣影響更多的風電，想要并網入供電系統，正在借助更多 AI 技術的力量。

例如在電力技術領域，利用深度學習和機器學習，結合風機級氣象預報、風軌跡模擬等氣象預報數據，實現多模型組合用于風電輸出功率預測，準確率提升 20% 以上，利于風電并網。這背后，是新能源科技與 IT 的技術廠商聯手研發的結果。以國內的新能源技術企業金風慧能為例，金風慧能與英特爾合作，基于英特爾統一的大數據分析和 AI 平臺?Analytics Zoo，將 Spark、TensorFlow、Keras 及其它軟件和框架無縫集成到了同一管道中，實現將數據存儲、數據處理以及訓練推理的流水線整合到統一的基礎設施上。

AI 深入重要行業應用之后，開發者還有哪些順勢而為的機會，帶著這樣的問題，CSDN 近日采訪了英特爾院士、大數據技術全球 CTO 戴金權，以及英特爾首席工程師、人工智能技術中國首席架構師夏磊，聽聽他們對于 AI 硬件算力與軟件應用的理解，以及對開發者生態的最新介紹。

AI：高算力需求下，呈現軟硬件協同發展

機器學習模型對算力的需求，遠超傳統架構下的 IT 系統性能要求，所以除了發展底層硬件如 GPU、持久內存的前沿技術，以英特爾為例，現在的英特爾已經形成了從硬件算力到軟件應用與開源生態全面的布局。并在重要的技術領域如 AI、邊緣計算等方向上，持續投入技術研發。例如上面提到的 Analytics Zoo，還將英特爾提供的眾多底層軟件加速庫，如英特爾數學核心函數庫 (Intel Math Kernel Library，現名為 oneAPI Math Kernel Library)、面向深度神經網絡的英特爾 數學核心函數庫 (Intel Math Kernel Library for Deep Neural Network, 現名為 oneAPI Deep Neural Network Library) 等，應用到上層功率預測方案的優化中去。

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除了軟硬件技術的投入，對于 AI 技術開發生態，英特爾對 TensorFlow、PyTorch、MXNet、XGBoost 等開源社區項目投入之外，也推出了包括 OpenVINO、BigDL、Analytics Zoo、INC（Intel Neural Compressor）等開源工具，希望通過打造這樣的開源社區、開源工具，來更好服務開發人員，構建一個更加開放的平臺和社區。

英特爾：開源、軟硬件生態，賦能開發者創新

從兩年前英特爾發起 AI 實踐日，現在 AI 實踐日活動已經涵蓋邊緣到云端、至強平臺到 Movidius VPU 的一系列人工智能實踐學習課程，英特爾的工程師們從實際應用案例中精選經典的設計及優化實例作為藍本精心制作，并擔任導師。它提供全面的培訓計劃，延伸到學術界、協會與合作伙伴的合作，協助客戶理解人工智能，也提高客戶產品性能，為開發者和開發者社區帶來更多支持，加速 AI 應用落地。

現在，AI 實踐日每年服務上萬名的技術開發者。而英特爾的開源與賦能開發者的腳步，也在繼續向前，在去年 10 月舉辦的英特爾技術創新峰會（Intel Innovation）上，英特爾歸根溯源重新擁抱廣大開發者，強調對開發者社區的承諾，以及英特爾橫跨軟件和硬件的開發者至上的理念。

AI，正在滲透與應用于越來越多重要的行業中。英特爾從硬件前沿技術的探索、到 AI 應用與開源的軟件工具的研發，再到重磅投入開發者生態，可以說為 AI 的技術生態與開發者，提供了全棧與全方面的技術服務與開發機會。如何站在巨人的肩膀，開拓自己的 AI 技術與發展路徑，值得每一位開發者思考。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI深入应用，生态越加开放，开发者的机会在哪里？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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