Das Umsetzen und Implementieren von KI-gestützten Lösungen ist beileibe kein triviales Unterfangen. Das beginnt bei der Qualität der benötigten Daten und endet beim Einsatz der zugrunde liegenden Tools und Methoden. Sieht man sich das hierfür bereitstehende Portfolio des Chipgiganten Intel an, versteht man gut, warum Unternehmen wie Microsoft, Alibaba und Accenture auf deren KI-Techniken und -Werkzeuge setzen.
Diese Unternehmen nutzen den KI-Support von Intel
Ob Alibaba, Microsoft oder Accenture: Diese und weitere Unternehmen haben offenkundig gute Gründe, die für den Einsatz und Support von Intel-KI-Techniken und -Software sprechen. Ein Überblick.
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Alibaba Cloud: beschleunigte natürliche Sprachverarbeitung
Alibaba wendet sein KI-Modell „Transformer“ häufig im Kontext seiner Cloud-Dienste an. So wird es beispielsweise bei der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt. Hierbei sind niedrige Latenzen und ein hoher Datendurchsatz essentiell, weshalb Alibaba gemeinsam mit Intel den Einsatz des skalierbaren Intel Xeon-Prozessors der 3. Generation genauestens untersucht hat. Ein wesentlicher Punkt hierbei ist Intel Deep Learning Boost. Damit lässt sich maschinelles Lernen beschleunigen.
ANT Group: datenschutzkonformes maschinelles Lernen
Das Entwicklen und Trainieren von KI-Anwendungen erfordert in einem ersten Schritt stets eine Vielzahl an Daten, von denen die Güte des KI-Modells abhängt. Klar, dass sich daraus potenzielle Datenschutzrisiken ergeben. Um diese Gefahr so beherrschbar wie möglich zu machen, setzt die ANT Group (gemeinsam mit Intel) Prinzipien des datenschutzgerechten maschinellen Lernens (PPML) ein. Ein Baustein sind hierbei die Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) und Occulum, dem Multiprozess-Bibliotheks-Betriebssystem der ANT Group für Intel SGX. Für mehr Datensicherheit der KI-Apps.
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Tencent Games: 3D-Charaktere schlau erschaffen
Gemeinsam mit Intel hat Tencent Games eine neuartige digitale 3D-Gesichts-Rekonstruktionslösung erschaffen. Diese ermöglicht 3D-Spielern das detailgetreue Erstellen von Gaming-Charakteren. Da dieser Ansatz sehr rechenintensiv ist, setzt Tecent auf die KI-Bibliothek Intel Deep Learning Boost und das Intel-Tool Low Precision Optimization, das zum Intel oneAPI AI Analytics Toolkit gehört. In Summe verbessern diese Tools die sogenannte Inferenz-Effizienz und die Genauigkeit der digitalen 3D-Gesichts-Rekonstruktionslösung.
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Microsoft: SQL vom Rechenzentrum in die Cloud
Die Transformation des eigenen Rechenzentrums in die Public Cloud ist kein einfaches Unterfangen, vor allem unter datenschutzrechtlichen Aspekten. Deshalb scheuen nach wie vor Unternehmen diesen Schritt. Dabei gibt es mittlerweile anerkanntes Tools wie Intel Select Solutions, mit denen die lokale Installation schrittweise in die Public Cloud übertragen werden kann.
Dazu gehört beispielsweise die Variante für Microsoft SQL Server 2019. Damit steht eine On-Premise-Lösung für den schrittweisen Umzug in die Microsoft Azure-Cloud bereit, die sich mithilfe von KI-Algorithmen und -Methoden deutlich besser und einfacher überwachen lässt als ohne diese Tools. Zudem hilft der skalierbare Intel Xeon-Prozessor, Lizenzkosten zu sparen. Darüber hinaus steht mit Intel Optane eine Flash-Technik bereit, die für schnelle Datentransfers sorgt.
Accenture: Mit der AIP zu schlaueren Anwendungen
Die hauseigenen Accenture Applied Intelligence Platform (AIP) sorgt mithilfe integrierter KI-Algorithmen und -Tools für neue Anwendungen. Damit lassen sich bestimmte Services deutlich verbessern, schlauere Healthcare-Anwendungen entwickeln und die Qualität und Zuverlässigkeit von Lieferketten erhöhen. Hierfür kommen CPUs und Tools wie der skalierbare Intel Xeon-Prozessor und das Intel Deep Learning Toolkit für Python und TensorFlow zum Einsatz.
Intel-Tools für bessere KI-Anwendungen
Intel sorgt mithilfe seiner Software-Entwicklercrew für eine kontinuierliche Anpassung und Verbesserung der KI-Tools und -Anwendungen an seine Compute-Plattform. Dazu zählt unter anderem die Intel AI Software Suite. Damit lassen sich bekannte Frameworks und Software-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost und andere bestmöglich auf Intel-Hardware-Plattformen nutzen.
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Disclaimer: Für das Verfassen und Veröffentlichen dieses Blogbeitrags hat mich die Firma Intel beauftragt. Bei der Ausgestaltung der Inhalte hatte ich nahezu freie Hand.