经过对传统推理、一般机器学习、深度学习等人工智能（AI）主要技术路径的梳理，我们了解了AI技术路径的多样性，也认识到在实际应用中，特别是在解决复杂问题时，基于CPU平台来实现这些路径的融合或搭配或许才是更佳的解决方案。通过重新审视数据在AI应用中的重要性，我们又看到企业在既有IT基础设施和数据应用平台之上构建AI，其实是更为快速、便捷、低风险和灵活的选择。
这种再认识的过程，很容易让我们联想到《星球大战》中的一句经典台词：“原力一直与你同在！”也就是说：适合多数企业开始AI之旅的平台、基石，其实一直就在他们的身边，从未远离。
那么，问题就来了：为什么企业对于这种能让他们使用熟悉且信任的基础设施，无需大量额外投资，还能平滑和低风险地构建AI应用的选择如此缺乏了解呢？为什么一谈起AI，他们就会立即想到那些新兴的、专用的硬件架构或平台呢？
用户们这种“灯下黑”式的认知，主要是因为既有IT基础设施此前未能真正释放出它在AI应用上的潜能，毕竟，其算力的核心——CPU平台一直都需要同时满足多种应用的需求，在全新类别的应用出现时，往往需要一段时间来完成与之相关的优化，特别是软件上的优化。
英特尔为AI提供端到端的、全栈式的技术支持，在以至强处理器为核心的硬件平台之上，还有立足于软件的三个层面的支持和优化，它们涵盖了基础层面、库的层面和工具层面。根据AI应用需求来充分利用它们，是释放既有基础设施潜能的关键所在
好在今天，这种优化正走向完善，特别是在英特尔完成了面向数据科学家的，针对Caffe、TensorFlow、MXNet、BigDL等主流深度学习框架的优化，为使用库（Library）的开发者们提供了包括英特尔MKL、MKL-DNN，DAAL在内的优化支持,以及为AI应用的开发者们提供了OpenVINO、Saffron AI等工具包后，企业既有基础设施在承载AI应用时已变得更为游刃有余。
你要是不信，请看如下实锤：
京东在基于至强的集群上将图像检测和提取方案升级为英特尔开源的BigDL，其性能相比原有的基于专有架构的解决方案提升达3.83 倍。由于BigDL允许以Scala或Python编写深度学习应用程序，也为开发、运维人员带来了极大便利。
UCloud基于至强平台构建的AI在线服务在搭配面向英特尔架构优化的 Caffe 框架后，同时运行的线程数量显著增加，整体执行性能提高了10倍以上。它在人脸表情识别的测试中，在并发数为8-16节点时，性能可与专用架构的平台相媲美。
GE 医疗集团在使用至强处理器的四个或四个以下的专用内核对CT影像进行分类测试时发现，使用由英特尔深度学习开发工具包和MKL-DNN生成的优化代码，相比在同样系统上运行的基准TensorFlow模型，在推理吞吐量上平均提高了14倍。
英特尔至强处理器E5-2650 v4在四个内容上的推理性能超过GE目标接近6倍
国内爱尔眼科针对特定眼底病变的智能阅片平台在导入面向英特尔优化的Caffe框架和MKL-DNN 2017的优化后，不但将病变辨识准确率提高到了93%，处理速度也加快达70倍以上。
中国银联电子商务与电子支付国家工程实验室基于至强平台、Cloudera CDH、Apache Spark和BigDL构建的人工神经网络风控系统，与基于规则的风控系统相比，能提供高达20%的正确度，并具备60%的涵盖率，从而在短短数月内就达到了最佳训练模式。由该实验室主导开发的GBDT→GRU→RF三明治结构欺诈侦测模型，在至强平台以及BigDL、面向英特尔架构优化的TensorFlow、英特尔MKL-DNN和DAAL等框架和工具的支持下，效率也得以大幅提升。
图：GBDT→GRU→RF三明治结构欺诈侦测模型在信用卡伪卡侦测场景中的实测结果，其有效F1值（一种准确率和召回率的加权平均值，用于衡量侦测模型性能）超过0.4,远超其他方法或模型的性能
相信上述这一组组鲜活的用例和数据，足以说明企业既有IT基础设施在AI应用上的潜能到底有多强。只需对它稍做升级，如换用性能更强的至强处理器，并导入英特尔在框架、工具和库等软件层面的最新优化，即可充分释放这种潜能，而且此前谈到的至强平台在AI应用上的兼容性、灵活性、便捷和低风险等优势，也可照单全收。试问如此高效、省心的AI应用构建方式，在大家真正了解之后，谁还能做到视而不见？忍得住不去尝试一把？
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