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从边缘计算到车载,英特尔在追求完美开源

导读: 随着技术的飞速发展,目前很多基础架构都在进行标准化工作,开源软件也逐渐成为大家公认的标准。苏义德认为值得关注的开源技术主要有几个领域,包括车载分析、边缘计算和虚拟化以及Kata Containers轻量级容器。

“英特尔在过去的几年里主要做的事情,就是让容器有非常快的速度,也有非常好的安全性。我们看到不同的参与者,有谷歌、英特尔、Microsoft、华为等,所有这些公司结合在一起开发了非常强的技术,并且始终坚持着开放的原则。”英特尔公司副总裁兼英特尔开源技术中心总经理Imad Sousou(苏义德)在OpenInfra Days China上这样表述英特尔与开源。

从边缘计算到车载,英特尔在追求完美

随着技术的飞速发展,目前很多基础架构都在进行标准化工作,开源软件也逐渐成为大家公认的标准。苏义德认为值得关注的开源技术主要有几个领域,包括车载分析、边缘计算和虚拟化以及Kata Containers轻量级容器。

StarlingX是英特尔和VMware合作推出的边缘计算项目,共同把一个商用产品的代码开源了,并且捐献到OpenStack基金会。作为边缘云计算基础的软件站,这方面工作更值得关注。

而在车载方面,大概从一年多以前,英特尔开始发起了名为ACRN的项目,它和以前KVM不同点在于:ACRN更多是关注安全和与人生命相关的这块工作。比如在车上可以看到各种不同的工作负载,这个负载分为两类:一类叫非生命相关的,另外一类是跟生命息息相关的。

如果你在车上看电视或听音乐,这块其实不是特别关注的重点;但是如果跟车的部件或者跟车本身的一些运行机制相关的,比如车突然就失灵了,操作系统无法接受你的指令了,就会带来一些生命方面的一些安全问题。

苏义德表示,ACRN项目完美的解决了这个方面的问题,它通过非常轻量级、现代化的系统实现生命相关计算负载,保证整个系统在任何时间都不会宕机。

针对应用场景,英特尔软硬结合

在深度学习和机器学习领域,一般会用到框架,当使用框架的时候,在一些运算方面性能就会受到一些限制,速度不够快。英特尔的AVX-512技术,能够极大提高运算速度。

在框架里它涉及到KuberFlow这样一些技术和软件,KuberFlow和TensorFlow会对底层数学库进行调用,这个数学库可能会在虚拟机或操作系统里面进行操作,数学库的运算速度就决定深度学习速度。

至强本身就带有硬件加速功能,当通过开源软件整合至强可扩展处理器的AVX-512指令集之后,用户就会惊奇的发现代码和硬件在没有更改的情况下性能实现成倍地提升。

类似这样的例子还有很多,英特尔在硬件开发方面有很好的线路图,持续投入了数百亿的资金。现在,拿着英特尔的硬件,加上开源社区的软件,把硬件的特性通过接口调用出来,代码不用修改即可实现大幅度的性能提升,这就是一个典型的案例。

此外,AVX-512指令集能够更好地支持深度学习,在英特尔傲腾数据中心级持久内存领域英特尔也做了很多开发,特别是针对一些用户场景和用户具体的应用。由于存储介质的改变,在对于数据库做服务的场景里,通过傲腾来对整个开源软件站以及跟他相关的部分都进行全面的优化,这就是英特尔正在做的事情。

英特尔承诺继续支持OpenStack项目,在基金会旗下还有多款产品,包括OpenStack,Kata Containers,StarlingX等等。另外苏义德还介绍到:英特尔和目前的主要合作伙伴的合作项目及产品都是基于开源项目而展开,所以为了更好地支持客户,英特尔也有必要继续在这方面进行深度的投入。

一直以来,英特尔都是开源的强力支持者,不遗余力地在软硬件优化方面做出努力,人工智能、自动驾驶、边缘计算的时代已经到来,开源软件正走向下一个辉煌。

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