英特尔AI策略全解析(3):与谷歌合作发展云服务

在英特尔11月宣布与Google结盟的消息当中，双方策略合作项目，也涵盖机器学习，包括Google发展的AI函式库TensorFlow、Kubernetes以及GCP云端服务

在Intel AI Day的活动上，Google企业资深副总裁Diane Greene特别出席参加，她与英特尔执行副总裁暨数据中心事业群总经理Diane Bryant同台，宣布双方在AI应用上的策略联盟。

上篇：英特尔AI策略全解析(2):软件的优化提供强大效能

图片来源：英特尔

在有意发展AI的企业当中，云端服务商需比一般公司更早布局，因此他们现在就必须关注服务器平台的支持，以便能基于效能优化平台，支撑相关工作负载，而在英特尔11月宣布与Google结盟的消息当中，双方策略合作的项目，也涵盖到机器学习。

首先，针对Google发展的AI链接库TensorFlow，若执行在基于英特尔运算架构（Intel Architecture）的系统时，英特尔承诺，将协助这样的软硬件搭配，可以获得最佳的效能，并且预计在2017年第一季发表合作的初步成果。

Google Cloud全球技术伙伴关系部门的主管Nan Boden表示，对于TensorFlow在英特尔处理器平台的执行效能，他们希望能提升。例如，允许TensorFlow运用所有的处理器核心与向量通道，进而改善平行处理；TensorFlow整合英特尔提供的高效能链接库，像是数学核心链接库（MKL）；以及横跨多个部署架构时，能够针对内存配置与数据层的作业，提供优化。

双方另一个部分的关系进展，则是针对Kubernetes。对于这套由Google发展出来的应用程序container管理平台，英特尔将协助改善它在多云环境下运作的功能，以及相关的程序代码优化。

一般而言，Kubernetes能为容器化的应用程序环境，提供自动化部署、扩展与维运，而这部份涵盖到新兴AI应用系统的范围，因此，英特尔也将这部分的支持，视为该公司AI整体策略的发展的一环。而在先前，两家公司曾讨论到共同推动Kubernetes整合到OpenStack的计划，现在，双方的合作关系将更为扩大，希望在Intel Architecture下，一起设法提升Kubernetes的执行效能、改善IT基础架构的管理方式，并且提升对于企业工作负载的进阶安全保护。

对此，英特尔数据中心事业群副总裁暨云端服务供货商业务总经理Raejeanne Skillern表示，在未来半年内，这些程序代码最佳化工作的成果，也将提供给社群审查，同时，英特尔和Google的工程团队，会把当中预计改善的优化程序代码，提供给云端服务业者。

事实上，英特尔本身也Kubernetes生态体系发展的主要贡献者之一，他们想协助企业将OpenStack云端环境的执行，转为可控管的Kubernetes工作负载的形式。而先前他们与Google工程团队，已经合作开发出优化程序代码，以便在英特尔运算架构执行Kubernetes时，能够提高功能的透明度。

接下来，双方会希望改善工作负载的功能，例如虚拟网络的效能，以及对于共享资源的存取优先级保障。

在这项策略合作下，英特尔的物联网装置与Google Cloud Platform（GCP）云端服务之间，也将予以整合，希望能够建立安全平台来连接彼此，以便将收集到的数据进行后续分析，进而辅助后续的决策制定。而能否提供横跨终端装置到云服务的安全解决方案，对于特定类型的产业应用而言，如零售业与制造业，至关重要。

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