英特尔不为人知的 B 面
作者 | 屠敏
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
尊重开源软件的许可,做开源社区的守法公民。这主要是因为开源软件特别复杂、不同的开源软件有各自各种各样的许可证。在英特尔内部,有一整套的流程,保证所有英特尔研发的软件是符合这些开源软件不同的许可证。
与社区合作,并贡献社区(技术、社区活动)。在冯晓焰看来,从“贡献社区和社会合作”来看,可分为两个层面。首先在技术上,英特尔更多的是将代码直接分享到整个开源社区中,如在常用的 Linux内核、Kernel/KVM 两个基础软件里,英特尔在整个社区里,代码贡献量常年高居第一。在社区层面,英特尔经常联动伙伴做贡献,如自2006年开始连续举办中国Linux内核开发者大会。
在最短时间内提供对英特尔新技术在开源软件中的支持。
创建有意义的开源软件项目。如 ACRN 主要解决针对尤其像 IoT 技术上,需要一些比较轻量级的、且能够安全认证过的一个虚拟化软件,希望能够在 IoT 这样比较小的设备上也能够去实现各种各样的一些新的使用模式。
支持客户基于开源软件建立一些解决方案。
固件层次:英特尔为 Firmware 开发的 UEFI Framework一直是开源的状态;
OS层次:一直以来,英特尔针对 Android、Chrome、Zephyr、ROS 等操作系统均有重大的贡献。其中,如 Clear Linux是针对英特尔平台整个优化过的一个社区发行版,可以保证在英特尔平台上有良好的性能;Celadon,这是英特尔针对 AI 平台开放的 Android 操作系统的参考实现;Zephyr是针对特别小的IoT设备要用到的一个 OS 的内核所创建的,事实上是英特尔首先在业界创建的一个项目,目前也得到了业界的广泛支持……
虚拟化层次:英特尔最开始做虚拟化,事实上是在开源软件XEN上面实现的,而虚拟化技术的成熟才使得 “云计算”能够真正落地;
Orchestration:在 OpenStack 上,英特尔推动了其在中国的社区的活跃和广泛应用;
中间件:WebRTC、JS等也是非常重要的一部分;
AI Frameworks:英特尔在 Spark、Hadoop、TensorFlow等软件上,贡献也非常大。
BigDL,是一个基于Spark的深度学习框架,主要对标的是Tensorflow、 Caffe、Pytorch之类的库,主要目的是使得深度学习算法能够用来处理大数据平台里头的数据,有很好的可扩展性能。Github 地址:https://github.com/intel-analytics/BigDL。
Analytics Zoo(https://github.com/intel-analytics/analytics-zoo),该项目进一步为大数据用户提供了一个统一的端到端的大数据分析+深度学习的平台。这个平台构建于 BigDL、TensorFlow 等引擎之上,可以在 Spark 平台上为多种深度学习框架提供分布式支持,并且提供了很多预训练和预定义的模型以及参考案例,使得用户构建应用更容易也更高效。
通过软件优化,从 JDK 8 到 JDK 9,可以给硬件带来 6 倍的性能提升;
将硬件与英特尔的内存层级架构结合,加上软件栈方面的技术,可以为持久性内存带来 8 倍的性能升级;
在深度学习领域,利用 DL Boost 架构扩展,可为硬件提速 28 倍。
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