企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者面臨著解決可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的挑戰(zhàn)，包括減少碳足跡和管理能源消耗成本，同時(shí)還要確保其企業(yè)能夠利用快速變化的步伐和新的商業(yè)機(jī)會(huì)，推進(jìn)技術(shù)，特別是人工智能，使每個(gè)部門都能實(shí)現(xiàn)。

作為英特爾大使，我很高興能繼續(xù)與英特爾在第四代?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器方面的合作，以及在經(jīng)濟(jì)中擴(kuò)展人工智能的潛力，同時(shí)幫助實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

通過內(nèi)置加速器和軟件優(yōu)化，第四代英特爾?至強(qiáng)?內(nèi)置加速器已被證明在目標(biāo)現(xiàn)實(shí)工作負(fù)載下提供領(lǐng)先的每瓦性能。這將導(dǎo)致更高效的CPU利用率、更低的電力消耗和更高的投資回報(bào)率，同時(shí)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

我們現(xiàn)在處于廣義人工智能(ABI)時(shí)代，來自Microsoft、Google、OpenAI和其他企業(yè)的多模態(tài)、多任務(wù)轉(zhuǎn)換器，使某些深度學(xué)習(xí)算法能夠執(zhí)行視覺和自然語言處理(NLP)任務(wù)。盡管如此強(qiáng)大的算法需要強(qiáng)大的中央處理器(CPU)和圖形處理單元(GPU)來擴(kuò)展，以實(shí)現(xiàn)良好性能。

與上一代相比，英特爾第四代?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器可將AI工作負(fù)載加速3倍至5倍，用于SSD-ResNet34上的深度學(xué)習(xí)推斷，以及使用英特爾?高級(jí)矩陣擴(kuò)展（英特爾?AMX）在ResNet50 v1.5上進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)加速高達(dá)2倍。此外，在AI性能方面，第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器通過內(nèi)置AMX(BF16)為實(shí)時(shí)推理和訓(xùn)練，提供比上一代高10倍的PyTorch性能。

隨著我們進(jìn)入一個(gè)人工智能算法越來越強(qiáng)大的時(shí)代，例如具有自我意識(shí)和生成式人工智能的變形金剛以及人工智能的興起與物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)相結(jié)合，我們將需要第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器提供更高效、更強(qiáng)大的CPU，允許AI在低延遲用例中非常快速地?cái)U(kuò)展和處理大量數(shù)據(jù)，同時(shí)將能效和減少碳足跡作為關(guān)鍵目標(biāo)。

人工智能如何幫助實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和應(yīng)對(duì)氣候變化?

Microsoft委托PWC撰寫了一份題為“人工智能如何實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的未來”的報(bào)告，內(nèi)容涉及人工智能在全球經(jīng)濟(jì)四個(gè)領(lǐng)域的潛力：

• 能源
• 農(nóng)業(yè)
• 水
• 運(yùn)輸

該報(bào)告的結(jié)果表明，人工智能在推動(dòng)減排方面具有巨大潛力，同時(shí)還能在報(bào)告中探討的四個(gè)領(lǐng)域增加就業(yè)和經(jīng)濟(jì)增長:

• 全球二氧化碳排放量減少4%
• GPD增長4.4%，達(dá)到5.2萬億美元
• 就業(yè)增長，創(chuàng)造3800萬個(gè)就業(yè)崗位

溫室氣體減排潛力（全球高達(dá)4%）基于所有四個(gè)部門（水、能源、農(nóng)業(yè)和交通）的假設(shè)，以及人工智能可能在這些部門發(fā)揮的作用，包括但不限于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，精準(zhǔn)監(jiān)測，燃油效率，優(yōu)化投入使用，提高生產(chǎn)率。

此外，美國EPA和BCG列出了獨(dú)立5G網(wǎng)絡(luò)帶來的收益（見上圖右側(cè)），由此產(chǎn)生的SA 5G網(wǎng)絡(luò)能夠大規(guī)模擴(kuò)展AIoT(應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器的人工智能)，以及機(jī)器對(duì)機(jī)器通信的自動(dòng)化流程增加，可能會(huì)增加就業(yè)機(jī)會(huì)，并有可能減少溫室氣體排放。

最新的英特爾?加速器引擎和軟件優(yōu)化有助于提高人工智能、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)的能效。與上一代產(chǎn)品相比，組織可以利用內(nèi)置加速器將目標(biāo)工作負(fù)載的平均性能每瓦效率提高2.9倍。這將帶來更高效的CPU利用率、更低的電力消耗和更高的投資回報(bào)，同時(shí)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和碳減排目標(biāo)。

促成變革

第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器由于內(nèi)置加速器的設(shè)計(jì)創(chuàng)新而提高了能效。這允許特定的工作負(fù)載消耗更少的能量，同時(shí)以更快的速度運(yùn)行。

每瓦特結(jié)果（平均）是第三代英特爾至強(qiáng)處理器的2.9倍，同時(shí)還允許大規(guī)模擴(kuò)展我們正在進(jìn)入的AIoT新時(shí)代所需的工作負(fù)載，例如推理和學(xué)習(xí)增加了10倍、壓縮提高了2倍、數(shù)據(jù)分析增加了3倍，所有這些都減少了95%的內(nèi)核。

另一項(xiàng)創(chuàng)新是優(yōu)化電源模式功能，啟用后可節(jié)省20%的能源（在雙路系統(tǒng)上可節(jié)省140瓦），同時(shí)對(duì)性能的影響微乎其微（在特定工作負(fù)載上影響2-5%）。

獨(dú)立(SA)5G網(wǎng)絡(luò)的融合將大幅增加設(shè)備連接和超低延遲環(huán)境，允許物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的大規(guī)模擴(kuò)展，與互聯(lián)網(wǎng)連接的設(shè)備和傳感器與人類用戶和彼此通信(機(jī)器對(duì)機(jī)器)。越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將嵌入人工智能(在網(wǎng)絡(luò)邊緣)。

此外，Statista預(yù)測，到2025年，將有驚人的750億臺(tái)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，即地球上每人超過9臺(tái)！IDC Seagate預(yù)測，生成的數(shù)據(jù)量將從2020年的64澤字節(jié)增加到2025年的近三倍，達(dá)到175澤字節(jié)，其中三分之一的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)消耗的!應(yīng)用人工智能對(duì)于有效管理網(wǎng)絡(luò)和理解數(shù)據(jù)，并為用戶提供近乎實(shí)時(shí)的響應(yīng)至關(guān)重要。

此外，這個(gè)新時(shí)代將使我們能夠測量、分析評(píng)估和動(dòng)態(tài)響應(yīng)環(huán)境，無論是醫(yī)療保健、能源、智慧城市的交通、制造業(yè)等。人工智能能力和推理性能將是我們正在進(jìn)入的這個(gè)時(shí)代取得成功的關(guān)鍵。

英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器以更低的延遲提供更多網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，同時(shí)幫助保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性。通過TCP使用NVMe時(shí)，每秒存儲(chǔ)I/O(IOPS)提高79%，延遲降低45%，與沒有加速的軟件錯(cuò)誤檢查相比，使用Intel?數(shù)據(jù)流加速器(Intel?DSA)加速CRC32C錯(cuò)誤檢查。

BCG在一篇題為“利用人工智能的力量減少碳排放和成本”的文章中預(yù)測，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)可能會(huì)減少2.6至53億噸或1至3萬億美元的增加值。

實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的過程包括：

• 監(jiān)測排放
• 預(yù)測排放
• 減少排放

BCG認(rèn)為，由于人工智能的應(yīng)用，溫室氣體減排潛力最大的行業(yè)包括：工業(yè)產(chǎn)品、交通運(yùn)輸、制藥、消費(fèi)品、能源和公用事業(yè)。

英特爾的愿景是加速從制造到產(chǎn)品再到解決方案的可持續(xù)計(jì)算，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的未來。組織可以通過選擇第4代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器來幫助減少范圍3的溫室氣體排放，這些處理器采用90-100%的可再生能源制造，工廠擁有最先進(jìn)的水回收設(shè)施，在2021年回收了28億加侖的水。為避免疑問，需要指出的是，本段中提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)涉及與隱含碳相關(guān)的不影響運(yùn)營碳排放的范圍3排放，然而，范圍3還包括運(yùn)營碳，其中服務(wù)器在等式中占較大比例。

將AIoT應(yīng)用于可持續(xù)發(fā)展的用例示例包括：

• 傳感器可檢測房屋是否有人，從而關(guān)閉燈和空調(diào)，或?qū)囟冉抵凛^低的水平。
• 傳感器可以在供暖運(yùn)行時(shí)，將開關(guān)的窗戶關(guān)閉。
• 在問題發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)測，如水管破裂、監(jiān)控意外中斷、交通擁堵點(diǎn)以及嘗試重新安排交通路線，或修改交通燈順序以減少擁堵
• 在農(nóng)業(yè)方面，在無人機(jī)上應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺來確定作物何時(shí)成熟以收割，以減少浪費(fèi)的作物，并檢查干旱和蟲害的跡象
• 森林砍伐，非法砍伐的近實(shí)時(shí)分析。
• 可再生能源，無人機(jī)應(yīng)用來自深度學(xué)習(xí)算法的計(jì)算機(jī)視覺，可以檢查風(fēng)力渦輪機(jī)的葉片和太陽能發(fā)電場的太陽能電池板是否有裂縫和損壞，從而延長資產(chǎn)壽命并增加發(fā)電量。
• 使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化儲(chǔ)能，以最大限度地提高電池儲(chǔ)能的運(yùn)行性能和投資回報(bào)率。

Rolnick等人在2019年發(fā)表了一篇題為“用機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)氣候變化”的論文，由Demis Hassabis、Andrew Y Ng和Yoshua Bengio等領(lǐng)先的人工智能研究人員合著，闡述了通過在企業(yè)的整個(gè)制造運(yùn)營中應(yīng)用人工智能來減少排放的潛力，從設(shè)計(jì)階段到生成設(shè)計(jì)和3D打印、供應(yīng)鏈優(yōu)化以及優(yōu)先選擇低溫室氣體排放選項(xiàng)，利用可再生能源供應(yīng)改善工廠能源消耗，通過檢測排放來提高效率(包括預(yù)測性維護(hù))，并采取后續(xù)行動(dòng)，減少供暖和制冷的排放，并優(yōu)化運(yùn)輸路線。

第4代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器還具有電源管理工具，可實(shí)現(xiàn)更多控制并節(jié)省更多運(yùn)營成本。例如，平臺(tái)BIOS中新的優(yōu)化電源模式，可為選定工作負(fù)載節(jié)省高達(dá)20%的插座電源，而性能影響不到5%。

此外，Rolnick等人的論文，闡述了企業(yè)如何處理零售商的未售出庫存問題。據(jù)估計(jì)，時(shí)尚業(yè)每年為此花費(fèi)1200億美元！這既是一種經(jīng)濟(jì)浪費(fèi)，也是一種環(huán)境浪費(fèi)。有針對(duì)性的推薦算法來匹配供應(yīng)和需求，以及應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測需求和生產(chǎn)需求也可能有助于減少這種浪費(fèi)。

在AIoT的世界中，客戶可以沿著商業(yè)街或購物中心行走，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)其附近的商店提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦。

零售和制造示例都需要AI算法的近實(shí)時(shí)響應(yīng)，這就是為什么CPU內(nèi)的加速器是提供增強(qiáng)性能的重要因素。

AIoT的世界將要求能夠在電力受限的環(huán)境下工作，并能夠近乎實(shí)時(shí)地響應(yīng)用戶需求。

英特爾使組織能夠根據(jù)計(jì)算需求的波動(dòng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整以節(jié)省電力。英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器內(nèi)置遙測工具，可提供重要數(shù)據(jù)和AI功能，以幫助智能監(jiān)控和管理CPU資源，構(gòu)建有助于預(yù)測數(shù)據(jù)中心或網(wǎng)絡(luò)峰值負(fù)載的模型，并在需求較低時(shí)調(diào)整CPU頻率以減少用電量。這為節(jié)省更多電力打開了大門，當(dāng)可再生能源可用時(shí)，可以選擇性地增加工作量，并有機(jī)會(huì)降低數(shù)據(jù)中心的碳足跡。

此外，只有英特爾提供針對(duì)液冷系統(tǒng)優(yōu)化的處理器SKU，并提供浸入式冷卻保修附加條款，幫助組織進(jìn)一步推進(jìn)其可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

人工智能將無處不在，遍及我們使用的設(shè)備和傳感器，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的超個(gè)性化，對(duì)客戶用戶進(jìn)行近乎實(shí)時(shí)的即時(shí)響應(yīng)。然而，為了利用這些機(jī)會(huì)，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要確保其投資于能夠滿足業(yè)務(wù)及其客戶需求的適當(dāng)技術(shù)。

我們正在進(jìn)入一個(gè)接近即時(shí)響應(yīng)的時(shí)代，在機(jī)器對(duì)機(jī)器通信的世界中，與客戶接觸和動(dòng)態(tài)響應(yīng)是必要的。

英特爾?高級(jí)矩陣擴(kuò)展(英特爾?AMX)允許高效擴(kuò)展AI能力，以響應(yīng)用戶和網(wǎng)絡(luò)的需求。

借助英特爾?高級(jí)矩陣擴(kuò)展（英特爾?AMX）顯著加速CPU上的人工智能功能。英特爾AMX是一種內(nèi)置加速器，可提高第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器上深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理的性能，是自然語言處理、推薦系統(tǒng)和圖像識(shí)別等工作負(fù)載的理想選擇。

第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器擁有市場上所有CPU中最多的內(nèi)置加速器，可在AI、分析、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和HPC中快速增長的工作負(fù)載類型中，提供性能和能效優(yōu)勢。借助所有新的加速矩陣乘法運(yùn)算，第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器具有卓越的AI訓(xùn)練和推理性能。

其他無縫集成的加速器可加速數(shù)據(jù)移動(dòng)和壓縮，以實(shí)現(xiàn)更快的網(wǎng)絡(luò)連接，提高查詢吞吐量，以實(shí)現(xiàn)更靈敏的分析，以及卸載調(diào)度和隊(duì)列管理，以動(dòng)態(tài)平衡多個(gè)內(nèi)核之間的負(fù)載。為啟用新的內(nèi)置加速器功能，英特爾為生態(tài)系統(tǒng)提供了操作系統(tǒng)級(jí)別的軟件、函數(shù)庫和API。

第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器的性能提升包括以下內(nèi)容：

• 使用更少的內(nèi)核和更快的加密運(yùn)行云和網(wǎng)絡(luò)工作負(fù)載。與在沒有加速的CPU內(nèi)核上運(yùn)行的軟件相比，使用RSA4K的英特爾?QuickAssist技術(shù)（英特爾?QAT）在開源NGINX Web服務(wù)器上，將客戶端密度提高4.35倍。
• 在開源的RocksDB引擎中，使用英特爾內(nèi)存分析加速器(英特爾?IAA)，與沒有加速解決方案的內(nèi)核上的軟件壓縮相比，數(shù)據(jù)解壓吞吐量提高了1.91倍，提升了數(shù)據(jù)庫和分析性能。使用英特爾數(shù)據(jù)流加速器(英特爾?DSA)，與前一代直接內(nèi)存訪問相比，內(nèi)存對(duì)內(nèi)存?zhèn)鬏斣黾恿?.9倍。
• 對(duì)于5G vRAN部署，與上一代相比，通過新的指令集加速將網(wǎng)絡(luò)容量提高多達(dá)2倍。

隨著SA 5G網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展和規(guī)模化，安全成為AIoT時(shí)代的關(guān)鍵問題。

無論是在本地、邊緣還是云端部署，企業(yè)都需要保護(hù)數(shù)據(jù)并遵守隱私法規(guī)。第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器為業(yè)務(wù)協(xié)作和洞察開辟了新機(jī)遇，即使是敏感或受監(jiān)管的數(shù)據(jù)。機(jī)密計(jì)算提供了一種解決方案，通過基于硬件的隔離和工作負(fù)載的遠(yuǎn)程證明來幫助保護(hù)使用中的數(shù)據(jù)。英特爾?軟件保護(hù)擴(kuò)展(英特爾?SGX)是當(dāng)今市場上研究、更新和部署最多的數(shù)據(jù)中心機(jī)密計(jì)算技術(shù)，與當(dāng)今數(shù)據(jù)中心任何機(jī)密計(jì)算技術(shù)相比，其信任邊界最小。開發(fā)人員可以在安全區(qū)內(nèi)運(yùn)行敏感數(shù)據(jù)操作，以幫助提高應(yīng)用安全性和保護(hù)數(shù)據(jù)機(jī)密性。

英特爾的Bosch案例研究提供了物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域安全應(yīng)用的示例。

該案例研究觀察到，訪問原始數(shù)據(jù)集是開發(fā)基于人工智能的分析的理想選擇。該示例闡述了Bosch的自動(dòng)駕駛汽車部門如何使用在英特爾SGX上運(yùn)行的開源項(xiàng)目Gramine，來降低與數(shù)據(jù)或IP泄漏相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。

到本十年末，我們可能會(huì)經(jīng)歷道路上先進(jìn)的電動(dòng)汽車和自動(dòng)駕駛汽車（EV/AV）數(shù)量的大幅增加。

隨著更多的可再生能源進(jìn)入電網(wǎng)，電池存儲(chǔ)將變得更加重要。帶有內(nèi)置加速器的強(qiáng)大CPU可以幫助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)跨電池存儲(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展，以優(yōu)化能源和電池性能的可用性。這與有電源和電池限制的邊緣和網(wǎng)絡(luò)場景相關(guān)，例如智能家居和制造設(shè)施中的電動(dòng)汽車和電源優(yōu)化設(shè)備。

在這個(gè)世界上，由AIoT實(shí)現(xiàn)的大規(guī)模超個(gè)性化將允許與客戶近乎實(shí)時(shí)地即時(shí)互動(dòng)，并提高效率，從而減少浪費(fèi)，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)將能夠從將創(chuàng)建的大量數(shù)據(jù)中更好地預(yù)測客戶需求。

可以想象，用戶在上下班途中從事零售或娛樂活動(dòng)，而EV/AV通過深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別乘客，并根據(jù)用戶配置文件個(gè)性化汽車環(huán)境（娛樂等）。自動(dòng)駕駛汽車將根據(jù)不同的用戶進(jìn)行調(diào)整，并允許用戶有效地利用其時(shí)間(工作、娛樂)。然而，即使在更先進(jìn)的EV/AV到來之前，企業(yè)也有很多機(jī)會(huì)在AIoT時(shí)代利用與客戶近乎實(shí)時(shí)的互動(dòng)，同時(shí)減少浪費(fèi)。例如更好地匹配供需，改進(jìn)需求預(yù)測，識(shí)別和匹配供應(yīng)鏈和制造流程。

第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器為跨網(wǎng)絡(luò)邊緣開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和應(yīng)用提供了一個(gè)更安全的環(huán)境，從而使企業(yè)能夠在安全方面更有信心地創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)。

這種擴(kuò)展和實(shí)現(xiàn)安全AIoT的愿景與我個(gè)人的愿景一致，即應(yīng)用AI和相關(guān)數(shù)據(jù)分析和數(shù)字技術(shù)來實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，同時(shí)提供真正大規(guī)模超個(gè)性化的世界，使企業(yè)能夠真正響應(yīng)客戶的需求實(shí)時(shí)條件下的需求，并根據(jù)個(gè)人客戶的需求進(jìn)一步定制產(chǎn)品。

從今年開始，我們將進(jìn)入一個(gè)激動(dòng)人心的新時(shí)代，在這十年的剩余時(shí)間里，人工智能將迅速擴(kuò)展到我們周圍的設(shè)備和傳感器，以及遠(yuǎn)程云服務(wù)器，這些服務(wù)器將繼續(xù)對(duì)訓(xùn)練算法保持重要地位，充當(dāng)數(shù)據(jù)湖，并使歷史數(shù)據(jù)分析能夠改善人工智能的學(xué)習(xí)結(jié)果，改善服務(wù)的個(gè)性化，或確定進(jìn)一步提高組織運(yùn)營效率的機(jī)會(huì)。

我們將能夠測量和評(píng)估周圍的排放和能源消耗，識(shí)別浪費(fèi)并減少低效率。

整個(gè)網(wǎng)絡(luò)邊緣的AI算法將需要節(jié)能的CPU來在電力受限的環(huán)境中運(yùn)行，并實(shí)現(xiàn)減少碳足跡。第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器使組織能夠擴(kuò)展AI功能，大規(guī)模提供超個(gè)性化，并更有效地管理邊緣的內(nèi)部運(yùn)營，同時(shí)還有助于實(shí)現(xiàn)安全性和可持續(xù)性目標(biāo)。