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關(guān)于英特爾物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值分析和介紹

英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 來源:djl ? 作者:Jonathan Ballon ? 2019-09-03 14:12 ? 次閱讀
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從保障整個(gè)城市的安全建設(shè),到快速識(shí)別和分類復(fù)雜的醫(yī)療影像數(shù)據(jù),英特爾正在加速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值。

伴隨著數(shù)十億的互聯(lián)事物以呈指數(shù)增長(zhǎng)的速度生成的海量數(shù)據(jù),物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和人工智能AI)正在通過不斷融合引領(lǐng)著一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)型的發(fā)生——通過邊緣計(jì)算的進(jìn)行處理和分析的數(shù)據(jù)越來越多。實(shí)際上,IDC預(yù)測(cè),在2020年,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中生成的所有數(shù)據(jù)中,有45%的數(shù)據(jù)將在網(wǎng)絡(luò)邊緣或附近被存儲(chǔ)、處理、分析并起作用。

身處海量數(shù)據(jù)持續(xù)爆炸之中,若想保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、把握人工智能與物聯(lián)網(wǎng)交融帶來的機(jī)會(huì),就需要邊緣計(jì)算擁有更好的性能同時(shí)更加智能。借助高性能計(jì)算與人工智能的技術(shù),企業(yè)能夠通過邊緣計(jì)算獲取、處理和分析數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)近乎實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)洞察。

內(nèi)置深度學(xué)習(xí)功能的全新第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器,可為下一代以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)邊緣平臺(tái)帶來卓越的性能和人工智能能力。第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器可為諸如語(yǔ)音識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類等深度學(xué)習(xí)推理的工作負(fù)載顯著提升高達(dá)14倍的性能。當(dāng)其與英特爾分布式OpenVINO工具包結(jié)合使用時(shí),開發(fā)人員可以簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用部署,并優(yōu)化邊緣深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用程序的性能。

看到這些新技術(shù)可以滿足不同市場(chǎng)的特殊需求,這著實(shí)是一件令人興奮的事情。智慧城市、工業(yè)制造商、醫(yī)療保健供應(yīng)商、學(xué)校、銀行和零售商都可以通過推動(dòng)增長(zhǎng)、提升洞察力的方法中獲益。憑借著基于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)工作負(fù)載的能力,第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器能夠?qū)崿F(xiàn):

★保障整個(gè)城市的安全;

★對(duì)復(fù)雜的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速識(shí)別和分類;

★實(shí)現(xiàn)線下零售店的庫(kù)存管理與顧客分布熱力圖的繪制;

★推動(dòng)工業(yè)機(jī)器人視覺的發(fā)展;

★打造個(gè)性化零售購(gòu)物體驗(yàn)和無障礙結(jié)賬系統(tǒng);

★加速制造業(yè)中的缺陷檢測(cè)應(yīng)用。

正如我所展望的未來一樣,實(shí)現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)邊緣集成人工智能與智能視覺技術(shù)的發(fā)展前景,現(xiàn)在正剛剛起步。

西門子醫(yī)療系統(tǒng)有限公司(SiemensHealthineers)正致力于為放射科醫(yī)生實(shí)現(xiàn)加速心臟MRI成像的工作,就是一個(gè)很好的例子。每年預(yù)計(jì)有1800萬人,即平均每分鐘有34人由于心血管疾病而導(dǎo)致死亡,死亡人數(shù)約占全球死亡總數(shù)的三分之一。心血管疾病的流行現(xiàn)狀,導(dǎo)致了放射科醫(yī)生的工作負(fù)荷——每天有上百次研究、工作日的工時(shí)超過12個(gè)小時(shí)——持續(xù)大幅度增加,這種情況對(duì)放射科醫(yī)生來說是家常便飯。第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器,助力放射科醫(yī)生優(yōu)化心臟MRI分割模型,讓西門子醫(yī)療系統(tǒng)有限公司能夠滿足健康和生命科學(xué)行業(yè)中日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)密集型人工智能的應(yīng)用需求。

無論是通過整合工作負(fù)載,還是深度學(xué)習(xí)推理,都需要邊緣的強(qiáng)大處理性能和智力,從而在當(dāng)下海量數(shù)據(jù)持續(xù)爆炸的大環(huán)境中把握新的機(jī)會(huì)、形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。您僅僅需要一個(gè)集成的CPU和英特爾分布式OpenVINO工具包優(yōu)化的AI工作負(fù)載,便可以獲得更好的內(nèi)置深度學(xué)習(xí)推理功能,加速部署和降低總體成本。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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