英特尔一亮相MWC,就立即打出了一套软硬件组合拳,旨在满足5G和边缘部署对可持续发展和AI的需求。
硬件领域更新
我们从硬件看起,这里有两个值得关注的重要消息。首先,英特尔发布了用于5G核心网的至强处理器 Sierra Forest,该处理器将于2024年面世,与上一代芯片相比,单机架性能提高2.7倍。
抛开营销上的噱头不谈,英特尔公司副总裁兼有线与核心网部门总经理Alex Quach告诉记者,“这实际上是为了减少机架的数量,降低将数据中心带到边缘所需的能耗。”
但这是怎么做到的?根据Alex Quach的说法,Sierra Forrest充分利用了英特尔基础设施电源管理器(Intel Infrastructure Power Manager)软件,该软件可使芯片在任意特定时间内,根据流量需求,动态地改变电源状态(即活跃状态与空闲状态)。这改变了以往做法,即将芯片设置为始终以最大功率运行。
Alex Quach说,到目前为止,性能一直是服务提供商的首要标准。但随着电力成本和限制的增加,以及越来越多的服务器向边缘迁移,运营商越来越重视降低能耗。
这就是电源管理器可以一展所长的地方。自2021年发布Ice Lake以来,英特尔芯片就具备了电源管理器功能。Alex Quach说,从那时起,英特尔就一直在努力通过减少改变状态所需的时间,来不断提高功耗性能。他说,Sierra Forrest这样的芯片现在可以在纳秒级的时间内,从2.1 GHz的功率降至800 MHz,而无需更多步骤。如果与主要电信供应商的商业应用软件搭配使用,电源管理器可以在运行时为核心网节省高达30%的能耗。再加上更多的处理器内核(Sierra Forrest有288个内核),这就是Sierra Forrest性能和功耗改进的原因。
第二个硬件相关的新闻是关于英特尔下一代处理器Granite Rapids-D,该处理器内置AI功能和英特尔虚拟无线接入网络(vRAN)加速功能,将于2025年面世。英特尔表示,目前这款芯片已经在提供样品,其中三星和爱立信已经采用了该芯片。
在边缘进行推理
在软件方面,英特尔发布了全新边缘平台(EdgePlatform)。更准确地说,它是一个位于服务器上的模块化软件抽象层,可通过仪表板实现基础架构管理、工作负载优化和AI开发功能。具体来说,基于英特尔OpenVINO工具套件的AI功能,主要面向推理用例,而非模型训练。
如果这一切听起来似曾相识,那是因为英特尔在2023年9月发布了该平台,当时它被称为Project Strata。
英特尔公司副总裁兼网络与边缘事业部软件工程总经理Pallavi Mahajan在新闻发布会上指出,在云中部署AI与在边缘部署AI有很大不同。这是因为边缘的硬件、软件和操作系统种类繁多,功率和空间有限。她补充说,该平台旨在应对所有这些挑战,让服务提供商和企业都能更轻松地部署边缘AI。
Futurum Group研究总监Ron Westfall表示,该平台直接解决了"采用和扩展AI的主要痛点"。这与全行业的趋势是一致的,即:企业管理的数据越来越多地在数据中心或云之外进行处理。Ron Westfall说:“对于保持生成数据私密性以及保护所有有价值知识产权的需求,在本地处理数据可以确保企业遵守相关法律法规。“
如果你相信J.Gold Associates公司负责人、分析师JackGold的言论,那么该平台可能会产生巨大影响,因为"现在可能有85%以上的核心网和RAN系统已经基于英特尔硬件运行,而这个平台是一款极具吸引力,且与现有系统兼容的边缘系统部署方案。"此外,Jack Gold认为,80%至90%的AI工作负载最终将是推理而非训练。
基本上,数据中心目前主要承担AI训练任务,但AI将越来越多地转移到边缘。Jack Gold总结道:“因此,边缘系统必须经过优化,这样才能处理推理工作负载。
好文章,需要你的鼓励
英国宠物慈善机构PDSA数据显示,超过半数宠物主担心无法承担兽医费用。科技公司正通过AI和物联网技术解决这一市场需求。在伦敦兽医展上,多家初创公司展示了创新技术:AI for Pet利用视觉AI分析宠物眼部、皮肤等图像提供健康洞察;Sylvester.ai开发AI模型识别猫咪疼痛表情;VEA整合患者数据自动化诊断。此外,智能项圈等物联网设备可追踪宠物健康症状。这些技术有助于宠物主采取预防措施,降低兽医费用。
卡内基梅隆大学联合Adobe开发出革命性的NP-Edit技术,首次实现无需训练数据对的AI图像编辑。该技术通过视觉语言模型的语言反馈指导和分布匹配蒸馏的质量保障,让AI仅用4步就能完成传统50步的编辑任务,在保持高质量的同时大幅提升处理速度,为图像编辑技术的普及应用开辟了全新道路。
北欧国家启动统一人工智能产业计划,旨在通过合作在全球舞台上竞争,获得微软和谷歌支持。10月成立的新北欧AI中心获得350万英镑初始预算,但谷歌和微软是唯一提供资金支持的科技公司,具体金额保密。该中心将开发生成式AI系统并建设应用AI服务的系统。北欧教育部长承诺追加资金开发大型北欧语言生成AI模型。尽管资金有限,但北欧国家希望通过联合力量在AI竞赛中提升地位。
复旦大学团队突破AI人脸生成"复制粘贴"痛点,开发WithAnyone模型解决传统AI要么完全复制参考图像、要么身份差异过大的问题。通过MultiID-2M大规模数据集和创新训练策略,实现保持身份一致性的同时允许自然变化,为AI图像生成技术树立新标杆。