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從“芯”出發:英特爾重塑PC計算模式,為制造業釋放無限AI潛能

當前欄目:機械|發布者:阿堅|來源:自動化網|發布時間:2024-05-07 17:02:27|閱讀:

本篇文章4251字,讀完約11分鐘

以OpenAI推出的ChatGPT為標志,生成式AI技術在全球不斷掀起熱潮,僅大語言模型就帶動了語義理解、圖像生成和數據分析等相關技術快速發展,衍生出文生圖、文生表、文生視頻等各類應用。從去年的“百模大戰”到如今的“千模競技”,AIGC的商用化部署和應用已經成為企業競逐的新陣地,勾勒出大模型正在從“科研技術力”轉向“新質生產力”的新生態。

然而縱觀AIGC的應用開發現狀,在產業井噴的背后,其發展過程中的痛點也不容忽視。在AI核心技術層的創新迭代過程中,業內對于大模型的角逐開始集中體現在算力成本和行業應用賦能。用戶如何以更加便利的方式上手AIGC,將大模型與自身業務相結合,實現商業價值落地,將成為生成式AI發展的關鍵。

為了更好的將生成式AI從實驗性工具轉變為商業引擎,英特爾日前舉辦了“2024 全新英特爾商用客戶端AI PC產品發布會”,與超過35家ISV和10余家OEM合作伙伴齊聚一堂,共同分享如何通過PC及其他商用客戶端,釋放生成式AI“新質生產力”。在英特爾市場營銷集團副總裁兼中國區總經理王稚聰看來,生成式AI的普及和應用是大勢所趨,基于酷睿Ultra處理器“CPU+GPU+NPU”三大AI引擎,將賦予AI PC更多的可能性,能夠讓“AI+應用場景”快速落地,惠及千行百業,為企業創新發展和數字化轉型升級提供新動能。

圖 2024全新英特爾商用客戶端AI PC產品發布會

創新引領,先行者的布局與致勝之道

如今,生成式AI的應用正以迅猛的勢頭在各行各業內推動著無數的顛覆和轉型,這是一個不可逆的潮流。例如在制造業,無論是構思新車設計,需要建立仿真模型實現車身結構優化的研發工程師;或是進行參數調整,嘗試通過機器學習求解的數據科學家;或是希望分析用戶數據,驅動產品質量改善的企業CIO……借助生成式AI實現知識的運用、融合和創新已經成為共識。

對于制造企業而言,以更加靈活和高效的生成式AI處理復雜問題,將不再是一個增強補充手段,更是順應外界變化實現創新升級的核心引擎。這其中,率先實踐的行業先行者與跟隨者之間的差距已日益顯現,致力于新型工業操作系統開發的科東軟件便是其中的佼佼者之一。

英特爾與科東軟件在本次發布會現場,展示了雙方在工業AI機器人的最新合作成果,這也是對未來工業生產智能化的一次大膽預見。該機器人控制系統運行在科東軟件的智能控制器NewPre 3102產品內,搭載英特爾®酷睿™Ultra處理器,內嵌100%自主研發的鴻道(Intewell)工業操作系統及工業軟件MaVIEW??茤|軟件開發的Intewell工業操作系統已經在國內多家制造企業部署應用。通過采用基于Intewell虛擬化微內核的技術,控制系統從多設備間傳統的Modbus通信升級到單設備間實時與非實時環境的共享內存通信,這一創新不僅提升了通信效率,也保障了在嚴苛的工業環境下的系統穩定性和可靠性。AI機器人控制系統通過AI大模型的語義理解和智能化的代碼生成,降低傳統機器人研發設計中復雜的代碼編寫、運動控制、流程設計、路徑規劃等開發難題?;谟⑻貭柨犷ltra處理器提供的強勁算力,開發人員只需要簡單的語音指令,便可實現機器人基于語義的實時運動控制,使過去專業工程師2~3天的開發工作降低到5~10分鐘內便可完成,這也幫助很多生產一線的工程師在不太精通編程的環境下,快速的融入機器人研發創新過程中。并且基于英特爾酷睿Ultra處理器,可以將大模型運行在本地,更貼合工業場景應用需求,符合未來工業生產發展趨勢。

圖 科東軟件攜手英特爾推出工業AI解決方案

可以看出,通過融合細分行業的數據和專家經驗,科東軟件形成了更加專業化的生成式AI應用場景。這也是為什么王稚聰在演講中強調,在推進AI PC應用的過程中,英特爾堅持“雙輪驅動”的原因:

一方面,通過對芯片端的研發創新,英特爾為生產力提供數字化和智能化的先進工具,滿足用戶經濟、物理、數據保密這三大生成式AI在商用AI PC端的應用法則;另一方面,通過攜手本地ISV和合作伙伴,釋放本地商用AI PC在垂直領域的更多潛能,讓“人工智能+應用場景”的能力在千行百業中“開花結果”。

深耕場景,攜手合作伙伴加速AIGC落地

對于廣大用戶而言,生成式AI只是一種技術手段,而不是最終目的。打通AI與傳統PC應用場景中的壁壘,拓展AI應用才是AI產業創新的關鍵抓手。在本次發布會中,英特爾發布了面向AI Chatbot、AI PC 助理、AI Office助手、AI本地知識庫、AI圖像視頻處理、AI PC管理六大AI場景。

圖 英特爾助力產業伙伴率先將重點錨定 AIGC 六大關鍵場景應用

站在制造業的角度,工業互聯網、數字孿生以及5G技術的深化應用都帶來了AI融合需求。面對制造企業研發設計、生產管理、物料采購、物流規劃的AI應用集成和交互,英特爾中國區技術部總經理高宇在演講中表示,只有深耕所在的細分領域,才能準確把握AI PC需求,為企業創造價值。

例如企業研發設計人員在進行產品迭代和創新時,借助創成式設計(Generative Design)方式,設計人員只需要輸入目標產品的性能、空間要求、材料、重量、制造方法和成本等參數,就可以通過AI自動生成上千種可行性的3D模型方案,供用戶進行篩選。

在產品生產過程中,企業基于機器視覺的表面缺陷檢測已經十分成熟。通過AI可以在毫秒級快速識別出產品表面更微小、更復雜的產品缺陷,并進行分類,如檢測產品表面是否有污染物、表面損傷、裂縫等。

在產品售后服務環節,通過AI建立精準的需求預測模型,可以實現企業的銷量預測、維修備料預測等一系列智能決策。實現企業資產全面智能化管理,通過多維度、高效的數據洞察,提高企業資產利用率,降低維護成本。

伴隨著與ISV、合作伙伴的深度合作,基于英特爾酷睿Ultra處理器的AI PC表現為從最初的單點探索應用轉向產品全生命周期的全面滲透,幫助制造企業更簡單、更快速、更高效的完成AI在PC端的部署應用,進而開啟一個極為豐富的商業前景。

持續創新,凸顯多元和差異化技術優勢

在生成式AI開發過程中,其難點在于它是一個融合多技術、多學科的復雜工程。如果說與ISV、合作伙伴強強聯合,驅動用戶實際價值落地是英特爾的核心目標,那么內置多種加速器,持續在芯片處理器上進行創新,則是英特爾贏得市場優勢的根本途徑。

在英特爾客戶端計算事業部副總裁、細分市場部總經理馮大為看來,如今算力對于生成式AI的重要性已經不言而喻,采用分離式混合架構設計的全新英特爾酷睿Ultra處理器,是40年來英特爾最為重磅的架構更新。它可以說是專門為AI應用設計的處理器平臺,其CPU、GPU、NPU三大AI引擎支持不同類型的AI加速能力,可以為用戶帶來出色的AI應用體驗。

圖 新一代英特爾酷睿Ultra處理器特性

從CPU的角度出發,新一代英特爾酷睿Ultra處理器是首款基于Intel 4制程工藝打造的處理器,采用了先進的Foveros 3D封裝技術,全新的性能核架構提高了每時鐘周期的指令執行能力(Instructions Per Cycle),而能效核(E-cores)和低功耗能效核(LP E-cores)則提供可擴展的多線程性能,并為性能核(P-cores)分擔更多后臺工作負載,從而實現更高效的多任務處理表現。例如用戶如果將推理過程放在終端設備上,能夠在AI PC不聯網的情況下,正常運行200億參數大語言模型。

在GPU方面,英特爾酷睿Ultra處理器內置英特爾銳炫GPU,支持基于AI的超級采樣技術XeSS以及DX12 Ultimate,圖形性能是上一代的2倍,并具有AI和光線追蹤等高級功能。在制造企業在研發設計過程中,可以為用戶呈現出高質量的仿真環境,并且使仿真結果擁有逼真的物理性質、材質、照明和渲染效果。

與傳統PC相比,AI PC擁有專門的神經處理單元(NPU)。通過對NPU進行專門的指令集和緊湊的電路設計,新一代英特爾酷睿Ultra處理器可以在保持高性能的同時顯著降低功耗,延長了設備的續航時間,保證了用戶對于持續AI應用的支持。

值得一提的是,新一代英特爾酷睿Ultra處理器為高級應用程序和多任務處理提供最大化的計算空間,內置的英特爾硬件線程調度器(Intel Thread Director)和英特爾動態調優技術(Intel Dynamic Tuning Technology)可管理任務和時鐘頻率,用以實現最佳的性能、能效和卓越的用戶體驗。

知行合一,堅守“三大法則”開啟AI PC新紀元

根據賽迪研究院數據顯示,2023年中國AIGC的企業采用率已達15%,市場規模約為14.4萬億元。專家預測,2035年生成式人工智能有望為全球貢獻近90萬億元的經濟價值,其中我國將突破30萬億元。

圖 生成式AI技術正在重塑企業商業效率與創新價值鏈

正所謂“九層樓臺,始于壘土”。面對AIGC熱潮,很多企業用戶在應用之初想法通常非常多,但很難邁出至關重要的第一步。因此,為了幫助企業推進AI PC應用,英特爾不僅為開發人員提供了多種硬件和軟件工具,包括oneAPI和OpenVINO等軟件工具套件以及一系列培訓課程;還可以根據企業實際工作負載的大小、規模和復雜程度,提供AI PC最佳實踐和推薦解決方案配置信息。

在具體部署策略上,英特爾提出了經濟、物理、和數據保密三大法則。在經濟法則中,英特爾認為未來的AI數據傾向于在本地進行處理,以避免持續支出AI云服務費用,降低AI的應用成本;在物理法則中,AI服務的及時性和準確性要求提升云與端之間的傳輸速度,解決網絡傳輸瓶頸;在數據保密法則中,由于保存在云端和本地設備上的數據都是真實數據,這也是企業的寶貴資產,因此需要進行嚴格的數據監管,以確保數據的安全性和隱私性。

回看中國制造業的發展歷程,雖然我國憑借人力成本優勢承接了全球加工制造業的產業轉移,建立了全球門類最齊全、最大規模的制造體系,但這種以制造而非創造為主體的發展弊端隨著市場需求變化、人口紅利下降而不斷顯現,這一點對于同樣從事生產研發的英特爾也深有體會。如今,在國內智能制造和培育新質生產力的要求下,通往AI的大門已經打開。未來,英特爾將攜手全球領先的ISV、合作伙伴和個體創新者共同推進生成式AI應用,以AI PC為支點,助力企業“撬動”數字未來。(來源:e-works)


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