AI 技术落地的探索中，英特尔和百度有了新的进展。
5 月 20 日，在 Wave Summit 2022 深度学习开发者峰会上，英特尔与众多人工智能专家、开发者与架构师、知名学者共同分享了与百度在人工智能各领域应用的创新突破。
在活动中，英特尔展示了通过包括 oneAPI、OpenVINO 等软件优化和人工智能全栈硬件产品组合，帮助刚刚发布的飞桨 v2.3 版本实现了模型性能的升级，并在多个垂直领域获得了实践。
在人工智能科学领域，英特尔和百度工程师从零到一在分子动力学领域共同研发，基于英特尔 oneAPI 和第三代英特尔至强可扩展处理器，利用 AVX512 指令集，优化了分子动力学（MD）模型，且支持软件 LAMMPS，调优后能满足研究需要，有效提升用户深度学习应用的工作效率。
双方在「AI + 科学」领域有着互补的优势积累。其中，英特尔不仅擅长计算，在传统科学计算相关的超算方面有很好的经验积累，而且进一步强化 AI 战略，系列硬件及对应软件栈全面提升 AI 计算性能；对百度来讲，拥有中国综合市场份额第一的深度学习平台飞桨，在「AI + 科学」方面推出了螺旋桨 PaddleHelix、量桨 Paddle Quantum、赛桨 PaddleScience 等工具 ，并对 AI 科学计算的产业需求有广泛触达。
「我们与英特尔共同完成了代码开发、软件集成和联合编译的工作。飞桨总体负责整个项目推进，英特尔在项目开发和性能优化等方面发挥了关键作用。」百度飞桨总架构师于佃海表示。
英特尔表示，目前该产品已开放测试，以期帮助材料研发等工作，是人工智能框架与传统科学计算结合的重要尝试。
英特尔还在智能零售、生命科学、自然语言处理等领域展开积极探索并取得显著进展。在智能零售领域，英特尔以 OpenVINO 助力百度智能云打造数字化门店解决方案。采用英特尔酷睿 CPU 的英特尔边缘计算盒，基于 OpenVINO 的模型优化，可支持 4~8 路精准客流分析，能够实现针对员工、外卖、保洁等特定人群高准确度的分类去重。
今年 3 月，英特尔在 OpenVINO 2022.1 版本中进行了近三年半以来的最大升级，增加 AUTO Plugin、动态输入等功能，同时对飞桨模型提供了直接支持，将 OpenVINO 在模型拓扑结构优化和显著提升深度学习网络在 Intel 异构硬件上的推理性能的优势，带给广大的飞桨开发者。
在生命科学领域，英特尔通过 oneAPI 软件对 DeepMind AlphaFold2 进行逐个模块的加速，为其带来预处理的高通量优化和架构之外的模型推理优化，以应对目前蛋白结构分析和大数据测序所带来的高效率、快速人工智能解析的需求，创新生命科学研究范式。
百度和英特尔在大模型训练和部署的各环节中进行了合作。其中很重要的是基于 oneAPI 在英特尔 CPU 上的基础性能优化工作，特别是针对大模型计算特性的深度优化。
「在推理方面，我们充分利用了英特尔在低精度计算、量化计算上的能力提升推理速度，其效果在大模型快速推理上得到体现，」于佃海表示，「其他合作与计划，如安全加密相关的 SGX、持久内存 AEP，对我们来说也非常具有吸引力。」
除领先行业的软件优势，英特尔还具备丰富的人工智能硬件产品和解决方案。其致力于通过一系列跨计算的 CPU、FPGA、GPU 及专用的人工智能加速器（Habana Gaudi）来为人工智能提供技术基础，并通过全栈式硬件产品组合来满足用户不同场景的使用需要。
「为了解决应用对算力的综合要求，我们在芯片设计方面进行了大量的研究和实践，比如进行异构架构的设计，以此来满足客户对算力不同的需求，」英特尔高级首席工程师、物联网事业部中国区首席技术官张宇表示。
在第三代至强可扩展处理器上，英特尔提出了人工智能指令集 DL Boost（英特尔深度学习加速），通过这样的人工智能指令集，开发者可以实现很多推理操作并行化，并通过并行处理提高算力。
即将在下半年发布的，代号为 Sapphire Rapids 的第四代英特尔至强可扩展处理器采用 Intel 7 制程工艺制造，将成为迄今为止英特尔功能最丰富的至强性能核处理器。英特尔表示，凭借全新的集成加速器，通过针对人工智能工作负载的软硬件优化，相较上一代产品能够提供高达 30 倍性能提升。
飞桨等人工智能框架目前已和 OpenVINO 实现了紧密对接，可以充分发挥 1+1>2 的优势，让开发者可以更加方便地获取所需的网络模型库，利用双方各自提供的软件工具快速设计，人们最终可以快速部署自己的产品。
英特尔和百度正在为开发者带来前所未有的 AI 能力。
