『』2020年，数据分析能力是考核CIO和CTO的硬指标( 三 )
英特尔与数据分析和AI相关的各种优化特性能够充分透传给上层应用 。英特尔推出的DLBoost深度学习指令 ， 专门用于加速AI运算 。英特尔推出的OpenVINO (开放视觉推理及神经网络优化) 软件平台是一个用于快速开发深度学习视觉应用的工具包 。英特尔MKL-DNN是一套开源的性能增强库 ， 能够提高在英特尔架构上运行的深度学习框架的速度 。对于TensorFlow ， 英特尔和Google携手合作以确保该框架能够利用英特尔?至强?处理器平台的硬件优势 。
四、总结：使用英特尔优化方案 ， 进入从数据分析到人工智能的快车道
【『』2020年，数据分析能力是考核CIO和CTO的硬指标】预计到2025年 ， 数据量每12小时就会翻一番 ， 作为企业CIO和CTO的IT领导者 ， 必须建设数据分析能力以提高企业竞争力 。数据分析能力需要考虑速度、弹性及投资回报率（ROI） 。英特尔联合VMware推出的混合云数据分析解决方案 ， 兼容已有的VMware私有云投入 ， 由于有硬件的加速和优化 ， 让数据分析速度可以提升数十倍 ， 利用公有云和私有云的弹性 ， 在性能和成本之间实现平衡 ， 充分利用资源效率 ， 能够获得高投资回报率 。英特尔人工智能参考架构能为广泛的工作负载提供统一的云操作模型 ， 让云服务提供商可以轻松地将人工智能功能添加到自己的云堆栈中 。使用英特尔优选方案 ， 企业将进入从数据分析到人工智能的快车道 。
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