【观察】收购Nervana，联手Cloudera，英特尔为人工智能未来“谋篇布局”

Nervana，一家位于美国加州主攻机器学习的新创公司，几天前被英特尔收入囊下；Cloudera，一家在Hadoop生态圈内具有极大影响力的公司，专注大数据分析和应用，是英特尔在大数据领域的“亲密合作伙伴”。

因此，当英特尔+Nervana+Cloudera走到一起时，你能够想到什么呢？没错，人工智能。可以说，人工智能无疑将是科技行业下一个最重要的“风口”。

人工智能发展的关键，从目前阶段来说，无外乎有两点：一是机器学习；二是大数据分析。由此可见，通过收购Nervana以及联手Cloudera，英特尔正为人工智能的未来“谋篇布局”。

收购Nervana，为机器学习增加竞争“砝码”

我们知道，机器学习是人工智能发展的核心，即机器通过算法对大量经验数据的分析总结规律，来对未来进行智能化的预测。

过去，人工智能相对发展缓慢，原因是在算法、样本和计算能力三个方面一直无法实现重大突破。换句话说，大量的数据积累、计算机的运算能力、缺乏有效的算法是制约人工智能发展的“三座大山”。

可喜的是，最近这些年这一局面得到了极大的改善，具体来说：

首先，互联网、移动互联网乃至物联网产生的大数据，解决了人工智能的数据瓶颈，极大拓展了算法事前训练的样本容量，提高了算法的准确率。

其次，计算芯片的快速发展，解决了计算机并行计算的运算能力不足的难题，提供了人工智能发展的硬件基础。

最后，深度学习算法的出现，让数据量和运算能力得以实现突破，并将人工智能的发展带上了一个新的高度。

英特尔宣布收购Nervana

因此，从这个角度来看，就不难理解英特尔为什么要收购Nervana了。显然，Nervana的知识产权以及他们在加速深度学习算法方面的领先技术，将极大拓展英特尔在人工智能领域的布局。

根据英特尔公布的消息，他们将整合Nervana的软件专业知识以进一步优化其数学核心函数库，并帮助将其集成到行业标准框架中。

值得一提的是，Nervana所带来强大引擎和芯片级专业技术，将有助于改进英特尔的人工智能产品组合，提升英特尔至强和英特尔至强融核处理器的深度学习性能并降低它们的总体拥有成本。

实际上，去年12月，英特尔完成了对可编程逻辑器件厂商Altera的收购。这是英特尔公司历史上规模最大的一笔收购，这也让英特尔成为第二大可编程逻辑器件厂商，并且将Altera的FPGA纳入到英特尔的产品线中。

FPGA是目前为了解决深度学习对计算能力的要求而出现的技术，是一种介于专用芯片和通用芯片之间，具有一定的可编程性，可同时进行数据并行和任务并行计算，在处理特定应用时有更加明显的效率。

而在今年6月，英特尔又发布了新一代英特尔至强融核处理器，这款处理器在机器学习和人工智能方面具备强大能力。

例如，进行机器学习需要有强大的计算能力来运行数学算法并处理海量数据，新一代英特尔至强融核处理器可为机器学习培训模型提供强劲性能，并且借助可启动主机处理器的灵活性，可运行多种分析工作负载等等。

由此可见，无论是英特尔至强还是至强融合处理器，加上FPGA以及刚刚收购的Nervana，无疑都将为英特尔拓展人工智能市场，尤其是在机器学习需要的计算能力方面，增加强有力的“竞争砝码”。

联手Cloudera，为大数据分析提速“加油”

正如此前所说，人工智能的本质特征之一是机器的学习能力，也就是说系统的能力能否随着经验数据的积累而不断演化和提升。显然，在软件层面对机器学习算法的优化，同样显得至关重要。

英特尔公司软件与服务事业部副总裁、系统技术和优化部门大数据技术总监马子雅

英特尔公司软件与服务事业部副总裁、系统技术和优化部门大数据技术总监马子雅也认为：“软件性能和软件优化对大数据发展有重要作用，要借助数据分析技术更快地完成大规模机器学习与深度学习，从而更好、更精准地指导商业决策，仍需进一步的软、硬件创新与优化。”

她表示，过去几年英特尔围绕大数据分析以及机器学习做了很多的工作，具体包括：

第一，英特尔在硬件层面做了大量的创新，先后推出了新一代英特尔至强处理器，英特尔至强融核处理器、3D XPoint全新非易失性存储技术、英特尔可扩展系统框架（英特尔SSF）以及英特尔Omni-Path高速互联架构(OPA)等众多创新产品和技术，能够从各个环节优化系统，提高硬件的性能。

第二，英特尔在软件层面做了大量的优化，保证用户能够在英特尔的平台上实现性能的大幅度提升。特别是针对大数据的不同开源项目，英特尔同他们都有着广泛和深入的合作。

例如，在大数据开源项目中，英特尔工作的重点是改善稳定性、提升可扩展性、加强性能、提高数据保护等；此外，在机器学习方面，英特尔主要帮助客户提升机器学习的扩展性。数据显示，在某些项目中，这种优化项目明显，性能提升了10到70倍，而学习周期提升了8倍。

第三，英特尔积极支持大数据开源企业和社区的发展。在这方面，英特尔和Cloudera之间的故事就不得不说了。2015年3月，英特尔宣布向Cloudera总投资额增至7.4亿美元，持股18%，从而成为了Cloudera最大战略股东。

Cloudera公司首席架构师Doug Cutting

如今，无论是在商业产品还是在开源社区，Cloudera都已成为Hadoop生态系统中最举足轻重的一员。在全球，Cloudera大有发展成为Hadoop领域RedHat之趋势。在中国，经过几年发展，Cloudera免费版在国内市场占据80%的份额，并有越来越多的用户转向Cloudera商业版本。

关键的是，英特尔坚持“取之开源，用之开源”的理念，很多对大数据分析优化得到的源代码，比如TAP (Trusted Analytics Platform)，一款用来加速基于云分析应用的程序，也最终都贡献给了大数据开源社区。

根据Apache的数据显示，英特尔在Hadoop社区贡献代码量排名全球第四；在Spark社区排名第三，由此可见英特尔对开源社区的高度重视和大量投入。

对此，Hadoop之父、Cloudera公司首席架构师Doug Cutting认为，英特尔对大数据开源项目的发展做出了很大的贡献，对支持整个生态系统的发展，为机器学习、深度学习等数据分析应提供性能最好、最稳定安全的大数据应用环境起到了示范作用。

双箭齐发，英特尔为人工智能“谋篇布局”

显然，不管是收购Nervana，还是和大数据开源企业Cloudera的深入合作，都透露出了英特尔正在为人工智能的未来“谋篇布局”。

首先，放眼全球，人工智能都受到了广泛的重视。科技巨头们甚至将人工智能视为推动下一次产业革命的关键技术，纷纷在人工智能领域加大投入。俗话说，种瓜得瓜种豆得豆，在人工智能领域布局并且投入力度很大的英特尔，无疑将会很快有所收获。

其次，我们知道，云计算技术解决了计算资源的获取，大数据技术产生了更多数据资产，机器学习、深度学习技术大幅度提升了系统效率，这就形成了一个完整的服务于人工智能行业的技术链条。在这条技术链条上，可以看到英特尔是其中必不可少的一环，甚至是最关键的一环。

最后，在很多领域，人工智能都能起到关键的作用，这些技术一旦应用到各个产业中，都会对每一个产业产生巨大的改变。现在，英特尔正在大力推广这些新的技术，很多企业必将直接受惠于英特尔多年来在人工智能领域的探索成果。

可以预见，英特尔在人工智能领域的布局和投入背后，将随着这一技术的广泛应用，给整个行业和社会带来巨大的意义，也给自身带来了更大的想象空间。

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