AI发展进入2.0时代！英特尔在落地中总结4大经验( 八 )
盈谷方面也分享说，原先系统渲染用一种GPU板卡，人工智能计算用另一种GPU板卡，业务处理则用通用处理器，成本很高且维护复杂。现在只需部署至强就可全部搞定。
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当然，硬件加持的另一面是软件架构优化助力。
英特尔对Caffe、Tensorflow等人工智能框架的优化，也进一步提升了西安盈谷智能化辅助诊断系统的功效。
以针对英特尔技术优化的RFCN模型为例，模型优化裁剪融合带来了近30%的性能提升，而进一步优化 OpenMP多线程实现方案后，其性能还能再提升40%-50%。
此外，面向深度神经网络的英特尔数学核心函数库（英特尔 MKLDNN）的加入，也帮助该系统向全面人工智能化迈出了更加坚实的一步。这一工具主要通过以下三个方面来提升人工智能模型的性能：
使用 Cache Blocking技术优化数据缓存，提高数据命中率。
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