AI发展进入2.0时代!英特尔在落地中总结4大经验( 九 )

对神经网络中的常用算子进行并行化与向量化优化。

使用Winograd算法级优化。

英特尔这些软、硬件技术的配合和调优,让西安盈谷智能化辅助诊断系统具备了更为理想的性能表现,并赢得了用户的一致好评——有来自一线部署的测试数据表明:以单幅胸部 Dicom 数据执行 RFCN 模型为例,使用至强金牌6148处理器时,可比使用主流GPU的耗时降低10%。

AI发展进入2.0时代!英特尔在落地中总结4大经验

图7/14

经验三:用AI活用传统场景大数据

在把AI带入传统行业过程中,最不缺的是“数据”,但最考验技术的也是大数据的分析应用。

比如快递物流,整个系统运转过程中,每一个流程节点都有大量的数据需要分析处理,一旦应用得当,就能让效率显著提升。

在韵达的合作中,英特尔就利用软硬件产品组合,实现了三大关键流程上的AI优化:

推荐阅读