SAS 和英特尔通过优化的智能重新定义 AI 架构

快速阅读: 据《硅角度》最新报道，英特尔与SAS合作推动人工智能发展，突破传统GPU局限，通过优化智能提供高效、经济且可信赖的解决方案。双方强调硬件与软件协同进化，为客户提供定制化建议，助力各行业利用AI创造价值。

优化智能正在重新定义企业处理人工智能工作负载的方式，标志着近年来以GPU为中心的主导思维正在转变。随着人工智能应用的快速普及，企业优先选择与具体应用场景相匹配的架构，从而在混合云和多云环境中实现更智能的性能、更低的成本和更高的信任感。

全行业的关键讨论如今集中在硬件和软件路线图的协调上，目的是在扩展人工智能的同时控制总体拥有成本，并为下一代技术（如量子计算）做好准备。SAS研究所与英特尔公司的合作反映了这些优先事项，强调了针对工作负载的加速、伦理人工智能实践以及确保现实世界结果信心的人本设计。据英特尔公司人工智能解决方案和合作伙伴关系总经理穆格·塔尼克（图片右侧）表示：“市场存在一种误解，认为所有人工智能工作负载只能在GPU上运行，且生成式人工智能等同于GPU，这是错误的。”

塔尼克解释说：“我们研究框架，考察数据类型、数据准确性以及推理性能。我们的平台在这类平台上展现了极具前景且竞争力强的结果。我们对此感到非常兴奋和自豪。”

塔尼克和SAS全球渠道副总裁约翰·凯里（左侧）在SAS创新期间，在theCUBE的独家直播中，与SiliconANGLE媒体的直播工作室进行了访谈。他们讨论了SAS和英特尔如何借助优化智能推动人工智能的发展，突破以GPU为中心的传统思维模式，提供针对工作负载的性能、成本效益以及面向未来的创新。（* 下方披露）

SAS和英特尔通过优化智能推动人工智能
SAS和英特尔长达25年的合作伙伴关系围绕优化智能展开，两家公司都深入投资于技术对齐，以确保硬件和软件协同进化。通过整合英特尔的硅创新，例如AMX加速、可信计算和Gaudi GPU，SAS在其AI和分析平台Viya上提供了始终如一且注重成本效益的性能。根据塔尼克的说法，这种关系使客户能够在金融服务和公共部门等各个领域部署先进的模型，而无需过度支出基础设施。

“我们有这个路线图对齐，但人工智能是我们关注的重点，”她说。“Viya在最新的英特尔平台上表现出色。我们看到Viya的速度测试性能提高了24%，并且在吞吐量测试中Viya的性能提高了94%。”

在工程层面，SAS和英特尔维持一个反馈循环，这使得SAS能够在最终确定之前塑造芯片设计。这种迭代式的共同开发确保了产品上市前就考虑到了现实世界的需求。SAS的研发团队使用英特尔的最新硬件来解锁AI加速的新参数，允许更快地部署驱动业务价值的模型，而不必要求客户彻底改造其现有的基础设施，除非绝对必要。凯里解释道：“当这些人把硬件送到我们的研发部门时，就像圣诞节早晨一样。这些‘礼物’是无尽的，因为它们让我们团队能够真正兴奋地打开新的参数，新的加速，如何解决这些问题，并充分利用英特尔在芯片组上的所有新创新。”

这种以客户为中心的方法支撑着两家公司在灵活、咨询式AI路线图上的信念。不是默认推荐高性能GPU，而是评估客户的实际目标、工作负载类型和现有投资，提供定制化的解决方案，无论是CPU、加速器还是混合云基础设施。“一刀切的方法不可行。一切都从工作负载开始，一切都从客户想要解决的问题点开始，”塔尼克说。“我们为客户提供建议方案，并满足其需求。”

以下是完整视频采访的回顾，这是SiliconANGLE和theCUBE关于SAS创新报道的一部分：

（* 披露：theCUBE是SAS创新的付费媒体合作伙伴。SAS Institute Inc.，即theCUBE活动报道的赞助商，以及其他赞助商均不对theCUBE或SiliconANGLE的内容拥有编辑控制权。）

照片来源：SiliconANGLE

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