2023 英特尔On技术创新大会直播 |AI小模型更有性价比

前言:

        今年是引爆AI的一年,从幼儿园的小朋友到80岁的老奶奶都认识AI,享受AI带来的便捷,都在向市场要智能,但AI的快速发展离不开底层硬件设施的革新。

        英特尔是全球知名的半导体公司,专注于计算机处理器和芯片组的研发、生产和销售。从本次大会了解到,中国作为最大的半导体消费市场,拥有超过4300万开发者,助力中国数字经济发展,预计到2032年中国数字经济将达到100万亿元。

       半导体作为计算机处理器和芯片的重要组成部分,它的发展,无疑让AI无处不在,大大降低了AI模型训练的门槛。对于普通开发者来说,AI小模型或许是我们进军AI领域更好的方向。

一、速览本次大会

        在正式介绍AI小模型前,我们让我们花三分钟的时间来了解,本次大会对于开发者来说,最需要关注些啥。

        1、为开发者提供全栈式技术架构

        简单来说为了让开发者能快速上手AI,英特尔从产品到技术都做了一次大大的升级。你说芯片不行,那我就加强芯片;你说技术复杂,那我就优化系统+全程技术服务;你说AI的应用平台受限,那我就打通各平台,跨平台应用;你说开发环境受限,那我就提供了云、网、边、端的协同一体化开发框架。真是想你所想,及你所及,助力开发者推动行业应用和创新。

        2、 提供便捷、易用的全栈式开发者资源

        为了让开发者更好的利用英特尔的软硬件服务,英特尔提供了一系列资源。英特尔积极推动开放的生态建设,提供丰富的课程学习、资格认证和全新开发者云平台,让开发者通过平台来真实感受硬件性能,验证工作负载,借助oneAPI工具包,一次编程可以应用在CPU/GPU/ FPGA等不同硬件架构上,让开发者快速上手AI开发,让开发者有更多时间关注AI创新应用。

        3、AI PC 时代已经来了

        在本次大会中,最让我兴奋的是,我们可借助英特尔酷睿Ultra处理器轻薄型笔记本电脑运行130亿参数的大语言模型应用,这宣告了英特尔将引领AI PC时代的发展。

二、小模型大作用

        1、为什么推荐小模型

        相信大家都被ChatGPT的表现所震惊,但为了服务一亿活跃用户,每月ChatGPT就需大约4000万美元推理成本,如果借助AI大模型去普及AI,让AI服务各行各业基本很难实现。

        人工智能模型正推动生产力达到新高度,但当今的创新重点是扩大人工智能模型的规模,而不是仅仅是类似生成式AI的ChatGPT、文心一言等。因此扩大AI模型规模的最好办法是让更多开发者参与进来,开发更多适合我们生活场景的AI小模型,促进AI的发展。

        因此 对于开发者来说,无疑从大模型→小模型转变的过程,正是我们参与AI发展的大好机会。新的AI小模型应用将带来巨大应用价值。

         2、小模型的应用场景

        如下图所示AI小模型,可以在智能手机、移动设备、无人机、自动驾驶汽车、机器人、穿戴设备、农业、医疗、体育、娱乐等各种硬件设施和各行各业中大放异彩,潜力无限。

        3、选择适合自己的AI小模型开发解决方案

        上面说到了很多关于小模型的介绍,对于开发者来说,选择一个合适的AI开发平台也至关重要。对于开发者来说,希望AI开发平台是低成本的、开放的、是易扩展的、拥有丰富的资源库等等。

        从上面的大会速览中,一台英特尔酷睿Ultra处理器轻薄型笔记本电脑就让这一切成为了可能,这还不足够让你心动嘛?

        好了,说了这么多,如果你对AI感兴趣,不妨行动起来,利用AI来改变自己,改变他人,进而改变世界~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/260071.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【C语言】指针详解(一)

目录 1.内存和地址 1.1内存 1.2如何理解编址 2.指针变量和地址 2.1取地址操作符(&) 2.2指针变量和解引用操作符(*) 2.2.1指针变量 2.2.2拆解指针类型 2.2.3解引用操作符 2.3指针变量大小 1.内存和地址 1.1内存 在讲内…

【Docker-4】Docker 命令

1、镜像管理命令 docker images #查看本机镜像 [rootdocker-0001 ~]# docker imagesdocker search 镜像名称 #从官方仓库查找镜像 [rootdocker-0001 ~]# docker search busybox #需要联网,本次不用操作docker pull 镜像名称:标签 #下载镜像 [rootdocke…

Observability:捕获 Elastic Agent 和 Elasticsearch 之间的延迟

在现代 IT 基础设施的动态环境中,高效的数据收集和分析至关重要。 Elastic Agent 是 Elastic Stack 的关键组件,通过促进将数据无缝摄取到 Elasticsearch 中,在此过程中发挥着至关重要的作用。 然而,显着影响此过程整体有效性的关…

英国呼叫中心的功能

随着互联网的普及和信息技术的发展,越来越多的企业需要通过呼叫中心来管理客户关系和提供售后服务。英国作为主要的海外外贸市场之一,也是呼叫中心面向客户服务的重要国家。 英国呼叫中心的功能 英国呼叫中心的功能大致分为四类:接听电话、…

DC-8靶场

目录 DC-8靶场链接: 首先进行主机发现: sqlmap得到账号密码: 反弹shell: exim4提权: Flag: DC-8靶场链接: https://www.five86.com/downloads/DC-8.zip 下载后解压会有一个DC-8.ova文件…

Flink(十)【处理函数】

前言 冬天学习成本太高了,每天冻得要死,自习室人满为患,确实是辛苦。学校基本的硬件条件差的一批(图书馆贼小贼偏僻、老教室暖气还没有地板热、空教室还得自己一个一个挨着找),个体无法改变环境只能顺应了&…

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone(轻量化网络结构)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构,并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络,其引入了两个简单的全局超参数,用于在延迟和准确…

数字图像处理 基于Numpy、PyTorch在频率空间中建模运动模糊

一、简述 运动模糊在图像中很常见,它会降低图像的价值,因为它会破坏图像中包含的数据。在计算机视觉中,通常通过使用许多不同的模糊增强来训练神经网络以适应这种模糊。建模模糊或图像退化的概念来自图像恢复,这是逆转退化影响的过程,以便人类或算法可以辨别原始捕获的数据…

反序列化 [SWPUCTF 2021 新生赛]ez_unserialize

打开题目 查看源代码 得到提示&#xff0c;那我们用御剑扫描一下看看 我们知道有个robots.txt&#xff0c;访问一下得到 那我们便访问一下 cl45s.php看看 得到网站源代码 <?phperror_reporting(0); show_source("cl45s.php");class wllm{public $admin;public …

Linux c++开发-11-Socket TCP编程简单案例

服务端&#xff1a; #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <netinet/in.h> #include <sys/types.h>#include <errno.h>int main(void) {//1.socketint server_sock socket(A…

YOLOv5性能评估指标->mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc (讲解论文关注的主要指标)

简介 这篇博客&#xff0c;主要给大家讲解我们在训练yolov5时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义&#xff0c;帮助大家更深入的理解&#xff0c;以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解&#xf…

可狱可囚的爬虫系列课程 07:BeautifulSoup4(bs4)库的使用

前面一直在讲 Requests 模块如何使用&#xff0c;那都是在请求阶段要做的事情&#xff0c;相信很多网友都在等一个能够开始爬网站信息的教程&#xff0c;今天它来了&#xff0c;今天我要给大家讲一个很简单易懂的库&#xff1a;BeautifulSoup4。 一、概述&安装 Beautiful…

IDEA Community html文件里的script标签没有syntax highlighting的解决方案

在网上找到的解决方法有的是针对Ultimate版本才可以下载的plugin&#xff0c;对我所用的Community版本无法生效&#xff0c;找了一圈最后在stackoverflow上找到一个有效的方案&#xff0c;给需要的小伙伴分享一下&#xff1a;IntelliJ Community Edition: Javascript syntax hi…

深度学习模型压缩方法:剪枝方法分类介绍

本文将介绍深度学习模型压缩方法中的剪枝,内容从剪枝简介、剪枝步骤、结构化剪枝与非结构化剪枝、静态剪枝与动态剪枝、硬剪枝与软剪枝等五个部分展开。 一、剪枝简介 在介绍剪枝之前,首先介绍过参数化这个概念,过参数化主要是指在训练阶段,在数学上需要进行大量的微分求解…

LVM Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models

LVM: Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models TL; DR&#xff1a;本文提出一种纯视觉的序列建模方法 LVM&#xff0c;不需要任何文本数据。通过 visual sentences 的形式&#xff0c;统一图像/视频/标注/3D数据&#xff0c;使用 VQGAN 将视觉…

pnpm :无法加载文件 D:\nodejs\node_global\pnpm.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本

目录 一、问题描述 二、原因分析 三、解决问题 一、问题描述 pnpm : 无法加载文件 D:\learningsoftware\nodejs\node_global\pnpm.ps1&#xff0c;因为在此系统上禁止运行脚本。有关详细信息&#xff0c;请参阅 https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID1351 70 中的 a…

Linux之yum管理器

目录 yum管理器 yum相关指令 yum list yum list | grep yum install yum remove 拓展 1.yum install -y man-pages 2.切换yum源 3.yum install -y epel-release 4. yum install -y lrzsz rz指令 sz指令 在window系统上&#xff0c;我们会在电脑自带的应用商…

持续集成交付CICD:HELM 自动化完成前端项目应用发布与回滚

目录 一、实验 1.环境 2. GitLab 共享库新建HELM CI流水线 3.Jenkins新建HELM CI流水线 5.Jenkins构建前端项目 6.GitLab 共享库新建HELM CD流水线 7.Jenkins新建HELM CD流水线 8.HELM完成前端项目应用发布与回滚 9.Jenkins再次构建前端项目 10.HELM再次完成前端项目…

Kubernetes 容器编排(6)

企业级镜像仓库Harbor 上传harbor安装包并安装 $ tar xf harbor-offline-installer-v2.5.3.tgz $ cp harbor.yml.tmpl harbor.yml $ vim harbor.yml hostname: 192.168.246.217# http related config http:# port for http, default is 80. If https enabled, this port will…

【单调栈】LeetCode:1944队列中可以看到的人数

作者推荐 【贪心算法】【中位贪心】.执行操作使频率分数最大 题目 有 n 个人排成一个队列&#xff0c;从左到右 编号为 0 到 n - 1 。给你以一个整数数组 heights &#xff0c;每个整数 互不相同&#xff0c;heights[i] 表示第 i 个人的高度。 一个人能 看到 他右边另一个人…
最新文章