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Intel AI Days: il punto sul machine learning (e non solo) secondo Intel

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Acquisizioni, investimenti, visione a lungo termine: Intel vuole rendere AI e machine learning pervasive come una volta doveva esserlo il personal computing

Quando si parla di intelligenza artificiale e machine learning non viene immediato associarvi il nome di Intel, che di norma si collega a prodotti molto più “tangibili” e vicini alla nostra vita digitale quotidiana. Eppure quello di avvicinamento all’AI è stato per Intel un percorso tutto sommato chiaro e, a guardarlo in retrospettiva, conseguente. L’accelerazione sulla strada del “non solo PC, anzi meno PC” – in cui rientra anche l’AI – è stata data circa un anno fa ma ciò che è stato fatto equivale per molti versi a portare su un nuovo tavolo di gioco le capacità maturate in altri campi.

Intel ha tradizionalmente puntato sulla pervasività dei suoi prodotti. C’è un processore Intel in quasi tutti i computer e quasi tutti i server, c’è un qualche chip o SoC Intel nella maggior parte dei dispositivi che muovono il mondo digitale, dai tablet ai router. Il rischio era quello di essere pervasivi in un mondo “vecchio” (quello dei PC) e la virata significativa è stata nella direzione di una nuova pervasività: il mondo digitale del futuro prossimo è un insieme di oggetti variamente complessi che interagiscono fra loro e con i servizi cloud, senza necessariamente richiedere una interazione con noi. Bisogna essere – non solo per Intel – in questo scenario, che è fatto sì di tecnologie “da endpoint” ma anche di cloud, datacenter e soprattutto intelligenza distribuita.

Tasselli solo apparentemente scollegati

Oggi qualsiasi evento di Intel – compresi e in particolare gli AI Day che organizza in giro per il mondo – è improntato su questa visione e lo sono anche le varie iniziative che l’azienda porta avanti. Per questo il collegamento tra un’acquisizione in campo automotive e il rilascio di una nuova FPGA non sembra esserci ma invece esiste: sono tutti tasselli che a tendere e variamente combinati portano – ad esempio – verso sistemi per il cloud altamente performanti che dialogano con vetture a guida autonoma, controllate magari anche da un’interfaccia a realtà aumentata e da una rete di monitoraggio fatta da droni che dialogano su una rete 5G. Futuristico? Forse futuribile, ma nemmeno tanto.

Una schematizzazione del Nervana Engine
Una schematizzazione del Nervana Engine

L’intelligenza per gestire tutto questo non può essere (solo) umana. Il machine learning e il deep learning hanno già ampiamente dimostrato di “vedere” i fenomeni meglio di noi, a cui restano demandate semmai le eccezioni alla norma. L’intelligenza deve essere in cloud e qui Intel ha portato la storica evoluzione dei suoi processori da computing ad alte prestazioni. L’HPC tradizionale è un ambito presidiato in cui magari qualche stimolo nuovo non guasterà, ma serviva un cambio di passo che gli Xeon non potevano garantire abbastanza velocemente. Da qui l’assorbimento di Altera e delle sue tecnologie FPGA, ma siamo ancora nel campo del tradizionale.

Il vero salto viene con l’acquisizione di Nervana e con l’assimilazione del suo modello di “dense computing” che viene dalle neuroscienze e che ora si unirà man mano con quello tradizionale di Intel. Puntare su processori ad alto numero di core fortemente interconnessi (in parte come nelle GPU i cui produttori “si sono trovati per le mani prodotti da AI quasi per caso”, commentava Naveen Rao, il fondatore di Nervana) è una delle strade intraprese e a cui portare la capacità produttiva e le tecniche microlitografiche che solo poche aziende hanno in questo momento.

Segnali di futuro

L’evoluzione tecnologica infatti deve procedere. Il cammino verso la “versione Intel” del Nervana Engine è definito con Lake Crest e Knights Crest, Xeon Phi da parte sua va verso Knights Mill, una mano la daranno anche le FPGA Arria che vengono dal filone Altera. Certo intorno ci vuole anche altro e per questo Intel si muove decisamente anche in campo software. L’hardware d’altronde deve avere applicazioni di machine learning da far girare, altrimenti è tutto il comparto che non va avanti.

intel-aiPoco evidenti sono magari stati – sinora – i risultati dell’acquisizione di Saffron ma anche in questo campo, più software, le premesse sono interessanti. I “reasoning system” che Saffron prevede possono essere collocati anche negli endpoint, complementando l’intelligenza in cloud. E poi ci sono gli sviluppi di Movidius per la computer vision. Come anche le varie collaborazioni che Intel ha in essere e continua a definire.

Lo stesso CEO Brian Krzanich l’aveva detto: tutto questo, dalle acquisizioni agli investimenti, ha l’obiettivo “di rendere l’AI pervasiva e accessibile”. Una volta era il personal computing a dover essere così.

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