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数据洪流推动计算力的提升

发布：广州IT培训学校
来源：雷锋网
时间：2017-04-26 15:00

讲到了计算力的提升，那就离不开我们非常熟悉的摩尔定律，众所皆知摩尔定律是我们英特尔创办人在50年前提出的定律，基本上就是说每18个月，通过了技术的提升，每十八个月我们的计算机或者它的芯片的性能将会提升一倍。

经过了那么多年的发展，英特尔能够持续的能够维持着摩尔定律然后加速计算也有提升，我举一个大家有感觉的一个例子，今天最新的英特尔架构服务器，一台服务器可能就我手上那么大，可能他的计算力的能力是20年前的美国最大的超算中心的计算力，超算中心可能是今天整个会场那么大的体积，实际上这20年来我们的处理器的性能已经提升了15000，这是爆炸性的成长，这个成长也在推动人工智能，降低人工智能门槛的必要因素。接下来的5到10年我们还会致力于推动摩尔定律，继续提升数据中心的计算。

第二个，我们刚刚讲到数据洪流，这也是我们的一些分析，无人驾驶或者自动驾驶技术现在是非常有潮流的一个话题，英特尔在这方面其实在跟业界的一些领先的公司，2021或者2025这个时间点是业界各个不同公司的一个目标，我们也希望五年十年之内，这个目标会产生，会发生。

在数据这边，我们今天每一个人在可能照个相片或者是视频，每个人每天可能产生1.5M的数据，在我们研究车子的时候，我会发现数据是非常不一样的，今天要做自动驾驶汽车，我们为了安全可能要在他前面后面上面旁边做不同的传感器，做不同的高清摄像头，包括雷达等等，能够让这个车子能够很聪明地感应到他周围的环境，这些数据是海量的，比我们每天拍的照片多了很多，那我们算过一部自动驾驶汽车，一天将会制造4000个，这个数据，是一个人的数千倍，如果真的在五年、六年、七年的时间点，路上会有几万、几十万、几百万台自动驾驶汽车的时候，那将是多大的数据?

这只是其中一个应用场景，刚才我们的张主任(张潼)也讲过，今天有很多不同的应用场景，也许我们接下来有智能制造，有智能工厂，有智能机器人，有智能家居应用，有智能的医院等等，让各种不同的新的智能环节，智能的场景都会继续制造海量的数据，那海量的数据就会有非结构化跟结构化的一些组成，这都会大大的提供给人工智能必须的一些数据，发展新的算法。

我们再以自动驾驶场景看一下，这是一个端到端的案例，从车子里面我们说要不同的传感器到把这些传感器的产生的一些数据，透过先进的网络，刚才吴教授(吴霁虹)也讲过，透过先进的网络技术传到云端，再利用云端的强大的计算能力做分析，做算法、建模，提升我们人工智能算法的结果，然后再从这个结果，再透过我们的网络下达到自动驾驶汽车，为驾驶员作出最好的决定，最安全的决定，其实这需要一个端到端的整体解决方案，而不是说其中的一点，我们也相信英特尔在端到端的方案里面，我们都能够提供不同的一些技术，从储存到内存到网络到计算，我们都能够在这边能够跟合作伙伴一起做解决方案，来把这个应用能够实现。

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