降低AI門檻，英特爾加速人工智慧落地與創新
在科技創新的發展路途中，開源扮演了重要的角色，積極地影響著技術、產品、產業和市場。如果能基於開源基礎設施充分發揮開源軟體的功能，那麼便能專註於人工智慧業務的開發，激發更多的創新活力。英特爾認為，開源基礎設施的優勢就是它的開放性，這並不僅包括開源本身，開放的設計、開放的開發以及開放的社區都是必要的環節，才能讓基礎設施真正發揮效用。英特爾持續支持開源社區的發展，通過與軟硬體廠商的深入合作不斷突破開源技術的創新，大大降低人工智慧開發與部署的門檻，加快應用落地與突破。
開源nGraph，化繁為簡
2018年3月，英特爾宣布開源面向各種設備和框架的深度神經網路模型編譯器nGraph，擴展了深度學習模型的適用性和可移植性。nGraph編譯器是用於神經網路的英特爾計算圖編譯器，能夠將深度學習模型轉換為可執行的優化函數，該函數可在各種硬體上高效運行，包括英特爾架構處理器（CPU）、英特爾 Nervana神經網路處理器（Intel Nervana NNP）、顯卡（GPU）和其他後端，大大降低了開發者在把深度學習模型部署到不同的框架和硬體設備中的複雜度。
英特爾人工智慧事業部副總裁、人工智慧實驗室和軟體總經理Arjun Bansal曾表示：「對於企業來說，為人工智慧解決方案找到合適的技術是一項艱巨的工作，我們的目標是儘可能簡化這項工作。通過nGraph編譯器，數據科學家可以創建深度學習模型，而無需考慮如何針對不同的框架調整模型。開源，意味著快速方便地獲得所需要的工具」。
同時，英特爾的開源nGraph庫和編譯器套件是最早支持ONNX的工具。2017年9月，微軟和Facebook聯手推出了開放神經網路交換Open Neural Network Exchange（NNX）格式，英特爾也隨即宣布支持ONNX， 攜手產業夥伴共同打造ONNX開放生態系統，為開發者在人工智慧項目開發的過程中提供更靈活、更適合的工具組合。Open Neural Network Exchange（ONNX）格式允許開發者在不同的框架上轉移深度學習模型，提高了框架之間的互操作性。藉助Open Neural Network Exchange（ONNX，開放神經網路交換）格式， 開發人員可以在不同的工具之間進行轉換，選擇最優的工具組合，從而提升創建人工智慧和深度學習模型的效率和速度。
開源BigDL，為開發者賦能
英特爾為機器學習和人工智慧開發人員提供靈活程度最高的軟體集成，讓開發者藉助各種框架自由創建、使用優化或可擴展的端到端系統。同時，在2016年末，英特爾也開源了基於Apache Spark的分散式深度學習框架BigDL，大大降低了普通大數據用戶和數據科學家在使用深度學習進行數據分析和構建人工智慧應用時的門檻。
BigDL是一個建立在大數據平台（Hadoop/Spark）之上原生的分散式深度學習庫，它提供了在Apache Spark上豐富的深度學習功能，以幫助 Hadoop/Spark成為一個統一的數據分析平台，為整個數據分析和機器學習過程提供比現有框架更加統一和集成化的支持。同時，在Apache Spark和BigDL的基礎上又構建了一個大數據分析+AI的平台Analytics Zoo，方便用戶開發基於大數據、端到端的深度學習應用。在基於英特爾至強伺服器的大規模集群上，利用現有的數據架構基礎設施，完全可以使用英特爾開發並開源的BigDL、Analytics Zoo技術，在現有的大數據平台上構建新的大數據分析和人工智慧應用，提高資源利用率和端到端的開發和部署效率，同時在端到端的性能上也會有非常大的優勢。正如英特爾高級首席工程師、大數據技術全球CTO戴金權所說：「英特爾希望做的是能夠更好地提供框架、工具、平台，讓大多數的普通工程師、普通用戶也能將深度學習、人工智慧技術非常方便地應用到他們的生產環境當中。」
藉助人工智慧的力量，我們能夠以前所未有的方式探索自然和宇宙、改變生命和健康、驅動產業的智能升級。英特爾致力於引領人工智慧革命，在提供最廣泛的人工智慧產品組合的同時積極賦能開發者，通過技術開源降低人工智慧開發與部署的門檻，方便更多開發者和企業實現人工智慧。
