XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System英特尔
开始使用适用于 Linux* 的英特尔® 人工智能分析工具包
• 英特尔 ® 针对 PyTorch* 的优化：英特尔 ® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 包含在 PyTorch 中，作为深度学习的默认数学内核库。 • 英特尔 ® 针对 PyTorch 的扩展：英特尔 ® 针对 PyTorch* 的扩展通过最新特性和优化扩展了 PyTorch* 功能，从而在英特尔硬件上进一步提升性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的优化：此版本将 oneDNN 中的基元集成到 TensorFlow 运行时中，以加速性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow 的扩展：英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的扩展是基于 TensorFlow PluggableDevice 接口的异构高性能深度学习扩展插件。此扩展插件将英特尔 XPU（GPU、CPU 等）设备带入 TensorFlow 开源社区，以加速 AI 工作负载。 • 英特尔 ® 针对 Python* 的分发版：开箱即用，获得更快的 Python 应用程序性能，几乎不需要更改代码。此发行版与英特尔 ® oneAPI 数学核心函数库和英特尔 ® oneAPI 数据分析库等英特尔 ® 性能库集成。 • 英特尔 ® Modin* 发行版（仅通过 Anaconda 提供），您可以使用这个智能的分布式数据框库（其 API 与 pandas 相同）在多节点之间无缝扩展预处理。只有通过使用 Conda* 软件包管理器安装英特尔 ® 人工智能分析工具包才能使用此发行版。 • 英特尔 ® Neural Compressor：在流行的深度学习框架（如 TensorFlow*、PyTorch*、MXNet* 和 ONNX*（开放神经网络交换）运行时）上快速部署低精度推理解决方案。 • 英特尔 ® Scikit-learn* 扩展：使用英特尔 ® oneAPI 数据分析库（oneDAL）无缝加速您的 Scikit-learn 应用程序。
适用于第四代英特尔至强的 kubernetes 资源编排 - ...
本文是基于跨越架构、工程、项目管理和产品管理等职能领域的技术专家团队的共同努力而创作的，特别是 Alexander Kanevskiy、Antti Kervinen、Atanas Atanasov、Brian Meaney、Chris MacNamara、Denisio Togashi、Derek Chilcote Bacco、Eero Tamminen、Eric Adams、Feruzjon Muyassarov、Gershon Schatzberg、Jukka Rissanen、 Krisztian Litkey、Lukasz Danilczuk、Madalina Lazar、Matti-Pekka Sivosuo、Markus Lehtonen、Marlow Weston、Martin Xu、Michael Fu、Michael Kadera、Mikko Ylinen、Patricia Cahill、Peter Mangan、Philip Brownlow、Samu Kaajas、Tuomas Katila、Thijs Metsch 和 Ukri Niemimuukko。这里要列出的还有很多，但可以通过点击广泛的参考资料部分来查看许多相关个人和团队的更详细的文档和代码。
使用英特尔® 边缘开发人员云，通过 Red Hat* OpenShift* 数据科学平台在英特尔® 硬件上评估人工智能应用程序
带有相关 Tensorflow* 或 PyTorch* 内核的 Jupyter* 笔记本，从源代码存储库克隆训练示例笔记本 (ipynb 文件)，使用所选数据集训练模型并将训练好的模型上传到您选择的存储设施。通过“启动 Red Hat OpenShift Data Science”学习路径了解有关如何使用 Red Hat* OpenShift* Data Science 的更多信息。对于本教程中选择的示例，我们假设开发人员已完成此部分，并将训练好的 PyTorch* 肾脏分割模型上传到 AWS* S3 存储桶。为方便起见，我们以 OpenVINO™ 中间表示 (IR) 文件的形式为本练习提供预训练模型。有关说明，请参阅先决条件部分。2. 不同英特尔® 硬件上的 AI 模型推理利用了英特尔® 开发者云
释放英特尔® Arc™ GPU 的边缘 AI 力量
英特尔 Arc GPU 代表了设备边缘图形技术的一次飞跃，它将先进的人工智能、卓越的图形和高效的媒体处理功能融合在单个 GPU 中。英特尔 Arc GPU 可与部分英特尔® 酷睿™ CPU 处理器无缝配对，形成完整的解决方案。英特尔 Arc GPU 基于英特尔先进的 X e 图形架构构建，可在从集成显卡到高性能独立显卡的各种计算环境中提供可扩展的性能。英特尔 X e HPG 架构为关键边缘用途和工作负载提供专用加速，包括用于加速推理的英特尔® X e 矩阵扩展 (英特尔® XMX) 人工智能引擎和用于加快转码和其他媒体处理任务的 X e 媒体引擎。英特尔 Arc GPU 专门针对边缘，提供五年的长期可用性和支持、多样化的边缘外形尺寸以及对边缘受限使用条件的支持。
IT@Intel：数据中心战略引领英特尔业务转型
设计 设计工程师每周运行超过 2.73 亿个计算密集型批处理作业。每个作业可能需要几秒钟到几天的时间才能完成。此外，交互式设计应用程序对在远程服务器上托管这些应用程序所导致的高延迟很敏感。我们在设计计算数据中心采用了多种方法来提供足够的计算能力和性能来支持要求。这些方法包括高性能计算 (HPC)、网格计算和集群本地工作站计算。2 我们使用 SSD 作为快速本地数据缓存驱动器、单插槽服务器和一种可提高最重设计工作负载性能的专用算法。这些投资共同使设计工程师能够在相同的计算能力上多运行多达 49% 的作业。这相当于加快了设计和上市时间。
2025 年英特尔互联护理计划功能
长老会遵守民权法，不会因受保护的身份而歧视任何人，包括但不限于种族、肤色、国籍、年龄、残疾、性取向或性别表达。如果您需要语言帮助，可以免费获得服务。请致电 (505) 923-5420、1-855-592-7737（TTY：711）。
情况说明书：英特尔俄亥俄州半导体教育与研究计划
• 肯特校区 • 鲍德温华莱士大学 • 凯霍加社区学院 • 海勒姆学院 • 约翰卡罗尔大学 • 肯特州立大学阿什塔比拉分校 • 肯特州立大学东利物浦分校 • 肯特州立大学杰奥格分校 • 肯特州立大学塞勒姆分校 • 肯特州立大学斯塔克分校 • 肯特州立大学特伦布尔分校 • 肯特州立大学塔斯卡罗瓦斯分校 • 伊利湖学院 • 莱克兰社区学院 • 洛雷恩县社区学院 • 马龙大学 • 弗农山拿撒勒大学 • 马斯金格姆大学 • 圣母学院 • 沃尔什大学 • 威尔伯福斯大学洛雷恩县社区学院 俄亥俄 TechNet 俄亥俄东北部半导体劳动力联盟 (OTN-NEO) 在俄亥俄东北部地区，这 11 所机构将提供自动化、机器人、微电子、半导体加工等领域的培训计划，帮助学生培养支持半导体制造和设备操作的技术技能。 合作者：
深入了解英特尔资源调配技术 (RDT)
内存层次结构不同层级上对共享资源的无仲裁争用是时间干扰的主要来源。硬件制造商越来越容易接受时间干扰问题，并开始提出缓解该问题的具体解决方案。英特尔资源管理器技术 (RDT) 就是这样一种尝试。鉴于英特尔平台的广泛采用，RDT 功能对于在复杂的多核和众核机器上整合实时系统而言是一笔无价的财富。不幸的是，到目前为止，尚未对 RDT 框架引入的功能进行系统分析。此外，对于跨处理器代的 RDT 原语的实现特定行为，尚未形成清晰的理解。最终，RDT 提供实时保证的能力尚未确定。在我们的工作中，我们从实时角度对 RDT 机制进行了系统研究。我们通过实验评估了最近两代处理器中 RDT 辅助分配和监控控制的功能和可解释性。我们的评估表明，虽然缓存分配技术 (CAT) 等某些功能取得了令人鼓舞的结果，但其他原语（如内存带宽分配 (MBA)）的实现仍有很大改进空间。此外，在某些情况下，所呈现的接口范围从模糊到不完整，例如 MBA 和内存带宽监控 (MBM) 的情况。
英特尔定制代工厂宣布赞助 MOSIS MPW
南加州大学信息科学研究所运营 MOSIS（金属氧化物半导体实施服务），提供金属氧化物半导体 (MOS) 芯片设计工具和相关服务，使大学、政府机构、研究机构和企业能够高效且经济地制作芯片原型。 MOSIS 服务正在与英特尔公司合作，通过英特尔定制代工厂为微电子设计社区提供 22nm FinFET 低功耗 (22FFL) 工艺技术。为了鼓励参与英特尔多项目晶圆 (MPW) 制造运行的 MOSIS 服务产品，国防部研究与工程副部长办公室 (OUSD(R&E)) 可信和保证微电子 (T&AM) 计划旨在潜在地赞助政府财政年度 (GFY)-2020 和 GFY-2021 的 MPW 运行。如果这些设计和/或设计工作与 T&AM 增强美国微电子开发能力的目标相辅相成，那么符合 R&E 微电子路线图对最先进 (SOTA) 技术需求的项目将被考虑进行补贴制造。