近日，《自然》杂志的封面文章介绍了麻省理工学院设计的深度学习框架。文章指出，这一深度学习框架可以预测基因组的突变及其对基因表达的影响，从而帮助科学家设计细胞、研发新药、寻找疾病新疗法。
新药、新疗法的研发，需要一个过程。机器学习、人工智能的应用，同样也是如此。有研究报告指出，2021年中国机器学习产品服务的市场规模达到275亿元。但企业要想把它利用起来，而且用得好，仍需跨过多个门槛。首当其冲的便是跨架构的开发机器学习开发、集群资源管理与调度和 AI 性能优化等多维挑战。
为帮助企业更高效地利用 AI 技术推进业务创新，苏州超集信息科技有限公司自主研发了 AI Max 机器学习平台。该平台集成了英特尔® oneAPI 工具包及 OpenVINO™ 工具套件，可以让跨架构开发、应用迁移更简单，同时精准管理、调度机器学习使用的资源，加速数据整合，推动实现数智化转型。由该系统支持的脊柱辅助诊断系统，可以实现智能、快速和准确复查，而且成本更低。
基于 Kubernetes 容器调度引擎，超集信息研发的 AI Max 机器学习平台能够管理、调度和监控异构资源，提供了从覆盖模型开发、训练到部署的完整流程和工具，覆盖了教育、科研、金融、医疗、能源等各行业用户。
然而，在使用 AI Max 的过程中，客户发现：在跨架构的机器学习与开发应用迁移中，不仅需要消耗大量开发时间与成本，而且会面临复杂的性能优化问题，导致硬件资源无法得到充分利用。更不用说各种质量参差不齐的开发框架、开源模型，以及日益增加的模型规模，所有这些都让用户感到无从下手。
现在，最新版本的 AI Max 融合了英特尔® oneAPI 工具包以及 OpenVINO™ 工具套件，降低了机器学习任务跨平台开发与迁移的复杂性，同时提升了机器学习模型在异构平台中的运行性能，现有的机器学习模型也得到了充分利用，从而加速了学习应用的开发。
作为基于新一代标准的英特尔® 软件开发工具，英特尔® oneAPI 工具包是一种通用、开放且基于行业标准的编程模型，可以跨越各种架构构建，全面兼容现有的编程模型和代码库。并能够充分利用一流的硬件特性加速计算进程，构建和部署以数据为中心的高性能应用程序。开发者只需一个代码库，就能将应用轻松迁移到新系统和加速器上，从而大幅缩短了迁移时间，减轻了迁移工作量。
oneAPI 工具包：
提升性能，降低成本，拉动创新
作为oneAPI其他产品的基础，包含了 ICC 编译器、DPCPP、oneMKL 等众多高性能库和 VTune 等性能调试工具，可帮助开发人员进行跨 CPU、GPU 和 FPGA 构建、测试和部署以性能为中心、以数据为中心的应用程序。
英特尔® oneAPI AI Analytics 工具包：
提供大家熟悉的 Python 工具和框架，包括面向 TensorFlow 和 PyTorch 的英特尔® 优化的深度学习框架、预训练模型和低精度工具，以及针对英特尔优化的计算密集型 Python 包、Modin、scikit-learn 和 XGBoost，可最大限度提高预处理性能，实现数据预处理和机器学习工作流的直接加速。
基于英特尔® oneAPI Base 工具包中的 oneDNN 进行开发，支持最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络(CNN)、递归网络和基于注意力的网络，可跨英特尔® 硬件扩展计算机视觉和非视觉工作负载，从而大幅提高性能。
通过使用集成英特尔® oneAPI 工具包的 AI Max 机器学习平台，超集信息联合医疗客户打造了边缘端的脊柱辅助诊断系统，新平台性能与 GPU 方案相当，可完成同样质量的推理计算，推理准确性和耗时均在同一水平，可应用于临床，且总体拥有成本(TCO)更低。
未来，人工智能的应用潜力将在视觉、语音、推荐系统等众多领域中不断发挥。英特尔将继续携手超集信息等众多合作伙伴，致力于建立搭建良好生态系统，让众多工程师、开发人员、数据科学家和研究人员无缝切换到边缘到云的 AI 之旅中，用人工智能为数智时代赋能。
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