【2023 英特尔On技术创新大会直播 |我与英特尔的初次相遇】—— AIPC探索下一代的物联网时代

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作者
筋斗云
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🔥系列专栏:英特尔技术学习专栏
💫个人格言:
"没有罗马,那就自己创造罗马~"

目录

硅谷经济的发展与挑战

 Intel开发者云与AI技术的应用

AI压缩技术的发展与应用

英特尔与阿里巴巴在AI领域的合作

 AIPC时代的来临与科技创新

三维虚拟身材与定制服装的体验


硅谷经济的发展与挑战

在这次会议上,英特尔首席执行官——基辛格,强调了硅的重要性,它正在改变全球技术和经济体系,使人们的生活变得更加数字化。随着人工智能的进步,我们正创建一个让每个人都能享受到更好未来的新机会和体验。

同时,开发者是推动这一变革的力量,他们通过创新和技术突破来创造解决方案。为了实现这个目标,我们需要具备各种能力,如新一代CPU、NPU、GPU等硬件和软件。Intel已经推出了Intel Developer Cloud平台,为开发人员提供了一个驾驶室,让他们在最新的架构中发挥作用。


 Intel开发者云与AI技术的应用

英特尔的开发者云服务,包括不同级别的免费、开放服务商业付费服务等。同时在大会上还提到了深度学习在视频渲染中的应用,通过AI压缩技术解决数据量过大和分辨率过低的问题。此外,还介绍了一些与英特尔合作的公司案例。


AI压缩技术的发展与应用

Deep Render提议将AI压缩技术引入到渲染中,以提高视频质量。Pipeline压缩利用冗余性进行更精细的调整,如定位每个像素并移动它们。与传统软件相比,基于AI的压缩具有更高的压缩率和更好的性能。Deep Render正在建立一个现代和实体的框架来支持这一技术,并在全球范围内建设最大的AI超级计算机


英特尔与阿里巴巴在AI领域的合作

阿里巴巴作为英特尔的早期采用者,通过使用intel去解决软硬件之间的问题并且在AI领域取得了巨大的性能提升和成本优化。intel的生成式AI和大语言模型包括阿里巴巴云、腾讯基金会等模型都极大地受益于这些优化。这些模型已经实现了平均三倍的提升速度,并期待在ZMAX CPU上实现更高的带宽内存,这能够带来两倍的性能提升


 AIPC时代的来临与科技创新

AIPC全称为“AI Personal Computer”,即人工智能个人电脑。它是一种新型的个人电脑形态集成AI应用加速NPU单元的CPU,并配合支持AI系统和应用的全新PC形态。AIPC不仅内置为用户提供类似ChatGPT的通用大模型,可以方便地让用户通过LLM(自然语言大模型)进行新的交互并有效地提高日常办公的效率和质量,同时也可以在PC上部署安装类似于Stable Diffusion专业大模型进行本地化AI创作。这将彻底改变PC用户的使用习惯和场景,也改变了PC产业的发展未来,使PC由个人计算终端升级成了个人AI应用中心。

在会议中,基辛格先生讲述了AIPC时代的到来,以及如何将人工智能应用到生活中各个领域。提到了在训练和优化大规模模型方面的工作,以及在实现个人、私人和安全的人工智能能力方面的努力。同时,也讨论了与人类互动的NPC模型,这些模型可以在各种场景下使用,为我们的日常生活提供便利。最后,通过展示一些实际的应用案例,展示了AI技术带来的巨大变革。

下面是我印象最深刻的一个应用👇

三维虚拟身材与定制服装的体验

这个服务提供3D虚拟形象和定制服装的搭配建议,帮助用户找到适合自己身材的衣服。

在视频中Fabletics的首席运营官Meera Bhatia介绍了他们是如何通过使用Fit MaskFit match技术模拟客户的虚拟形象帮助客户找到合适的衣物。

这不仅解决零售行业普遍存在的身材问题,还能够帮助客户快速购买到自己心仪的衣服,非常适合生活在快节奏时代的我们。

此外,通过这种销售方式还能够快速提高服装的销售量和利润。通过使用英特尔感知相机、LiDAR技术和核心CPU等先进技术,可以为顾客提供个性化的购物体验。为用户提供多样化的选择,包括精选的衣服和裤子,以满足不同体型的需求。

GridConv 实现三维人体姿态估计更高准确率

新型全卷积网格提升网络:基于GridConv 技术在编织状网格姿态域中将二维姿态提升为三维估计,性能明显优于现有解决方案(AAAI’23,Oral)。

通过GridConv实现三维人体姿态估计技术,按照以下步骤进行:

  1. 数据准备:首先,需要准备包含人体姿态标注的三维人体姿态数据集。这些数据集可以包含多个人体的图像和对应的坐标点标注。可以使用公开的数据集,如MPII Human Pose、COCO等。

  2. 数据预处理:对准备好的数据进行预处理,以便于输入到GridConv模型中。这包括图像的裁剪、大小调整、归一化等操作。同时,还需要将标注的人体姿态坐标转换为适合模型输入的格式。

  3. 构建GridConv模型:GridConv是一种基于格点卷积的网络结构,适用于处理三维数据。可以使用现有的GridConv实现,如3D-MeshCNN等,或根据自己的需求构建自定义的GridConv模型。

  4. 训练模型:使用预处理后的数据集对构建好的GridConv模型进行训练。训练过程中,将图像输入模型,通过前向传播计算出模型的输出,与标注的人体姿态坐标进行比较,计算损失函数,并使用反向传播算法更新模型的参数。

  5. 验证模型:在训练过程中,可以使用验证集对模型进行评估,以监控模型的性能。可以计算预测的人体姿态与标注之间的误差,如均方根误差(RMSE)等指标。

  6. 进行预测:在训练好的模型上,可以输入新的图像,通过前向传播计算出预测的人体姿态坐标。这些预测结果可以用于人体姿态估计的应用,如姿态识别、动作捕捉等。

这就是这篇博文的所有内容啦~

希望Intel公司能够为我们带来更多的惊喜!

2024我们一起加油!✊


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