英特尔与Aible携手加速AI应用落地

英特尔与Aible深度合作，通过至强可扩展处理器与内置软件优化，帮助企业在30天内实现AI业务成果的可视化。以下教程将详细拆解这一合作的技术细节、关键优势与落地实践。

一、合作背景：企业AI落地的核心挑战

当前，企业IT基础设施领导者面临着巨大挑战——如何通过构建IT底层基座，让业务团队能快速使用数据中心里的AI创新应用并创造价值。我们早已超越在“纸”上谈论AI潜力的阶段，企业急需可量化、可快速交付的AI成果。

随着技术加速发展，开发人员对可扩展性、处理速度以及低成本的需求与日俱增。英特尔与Aible的联合方案正是为了应对这一需求而生。

二、合作核心：英特尔 + Aible 的技术融合

英特尔与Aible展开合作，旨在助力核心行业团队充分利用人工智能技术，实现快速和可量化的业务成果。此次合作涵盖工程优化及创新基准测试项目，可有效加速Aible面向企业级客户的成果交付。

• 无服务器优先方法：基于英特尔可扩展处理器，Aible技术打造“无服务器优先”的方法，使开发人员能够在无管理服务器的情况下开发和运行应用。
• 降低总体拥有成本（TCO）：同时提升软件的敏捷性，帮助企业将AI应用的总体拥有成本降低3-4倍（相比其他服务器导向解决方案）。

三、关键技术优势：英特尔至强可扩展处理器的内置AI加速

英特尔长期以来在开源软件方面持续投入，其内置AI翻跟斗的至强可扩展处理器，能够通过一致、开放的架构，帮助用户优化多样化的工作负载和性能。具体包括：

• 内置AI加速：包含英特尔 A VX-512、DL Boost、英特尔SGX等指令集与安全技术。
• 软件优化：结合oneAPI深度神经网络库以及软件和基础设施相关产品，Aible的技术可提高性能、加快创造价值并降低TCO。
• 性能提升：英特尔AI分析工具包（基于oneAPI开发，内含Tensorflow、Numpy、SciPy等流行库）在英特尔至强可扩展处理器上提供2-3倍的性能。

四、Aible无服务器策略：加速AI模型训练与部署

与市面上其它服务器导向的解决方案相比，Aible的无服务器策略可加快机器学习模型的训练。英特尔与Aible此次合作推动了以下领域的创新升级：

• 数据管理和数据操作
• 增强型数据分析
• AI模型训练与推理
• 整体增强型分析工作流程

通过增强型数据工程、增强型分析以及增强型数据科学和机器学习，Aible在数据驱动的各个业务环节均可提供良好的投资回报率，并可在增加AI影响力的同时系统性地降低风险。

小提示： 在部署Aible方案前，建议先评估现有基础设施是否已具备英特尔至强可扩展处理器，以充分发挥无服务器架构的加速优势。

五、客户实践：“30天内从AI获益”计划

得益于内置的英特尔优化的AI软件和英特尔至强可扩展处理器，Aible的客户可以大幅提高部署速度，并对业务产生重大的积极影响。在Aible“30天内从AI获益”的计划中，已有20家客户成功从AI获得积极影响，包括：

• 两家财富500强客户
• 诺瓦东南大学
• Vertiv等机构

六、常见问题（FAQ）

Q1：什么是“无服务器优先”方法？和传统服务器方案有何不同？
A：“无服务器优先”意味着开发人员无需管理底层服务器基础设施，只需关注代码与应用逻辑。相比传统服务器导向方案，它能显著降低运维复杂度，并配合英特尔至强可扩展处理器实现更快的模型训练和更低的总体拥有成本。

Q2：30天内获益的具体指标是什么？对硬件有最低要求吗？
A：30天内获益指的是从项目启动到业务成果（如模型上线、投资回报率提升）可在30天内显现。硬件层面要求使用英特尔至强可扩展处理器（支持A VX-512、DL Boost等指令集），并结合Aible平台的优化软件。

Q3：英特尔AI分析工具包如何获取？需要额外付费吗？
A：英特尔AI分析工具包是基于oneAPI开发的免费工具，包含Tensorflow、Numpy等流行库的优化版本。可从英特尔官网下载，无需额外授权费用。

七、生态合作与未来展望

过往50余年来，英特尔始终与客户保持密切合作，通过对解决方案堆栈中包括应用软件、编排和硬件在内的每一层进行深入解析，实现软件优化。同时，英特尔携手AI生态系统，共同开发广泛的软件工具、框架和库，以满足最严苛的数据科学需求。

现阶段，通过内置硬件加速和针对流行软件工具的优化，英特尔已经简化了从数据攫取到大规模部署的AI工作流程。对于欲应用AI应对巨大挑战的创新者而言，英特尔正在为推动AI无处不在铺平道路，加速推动AI落地和应用。

总结：英特尔与Aible的合作，为企业提供了一条从评估数据、自动发现洞察，到模型训练、部署和监测的完整AI生命周期路径。客户不仅可利用至强可扩展处理器为AI应用奠定坚实基础，还能结合可扩展的无服务器架构满足当前和未来的工作负载需求，最终在30天内收获可量化的业务成果。

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