..........................................................................29 2.2.1 英特尔® oneAPI 工具包 — 跨架构性能加速 .................................................................................29 2.2 整个英特尔® 至强® Max 系列产品通过英特尔® oneAPI 统一，为一个共通的、开放的、基于标准的编程模型，释放生产力和 性能。开发者可以使用英特尔® oneAPI 基础工具包和英特尔® oneAPI 高性能计算工具包，更容易地构建、分析、优化和扩 展通用计算、高性能计算和 AI 应用程序，跨越多种类型的架构，并使用包括在向量化、多线程、多节点并行化和内存优化 方面的最先进技术。使用英特尔® 引擎完成 AI 推理操作的计算 能力是其 16 倍，可为大幅提升边缘 AI 应用的生产力。 开放和基于标准的 GPU 编程工具 OpenVINO™ 英特尔® 提供了开源的 OpenVINO™ 工具包，为 AI 工作负载提供了在英特尔锐炫™ GPU 上最大的加速和优化。同时， OpenVINO™ 可简化和优化跨不同平台运行的 AI 推理代码开发。一次编码，即可在 GPU、CPU 和其他硬件加速器上运行

三、个性化定制 根据不同部门、员工的工作 特点和偏好，定制个性化的 智能体组合，形成"超级助手"。 四、持续学习和优化 建立反馈机制，不断优化和 更新智能体的能力。 普通员工 + AI工具包 + 智能体组合 —> 超级员工 —> 组织跃迁 ü 能力提升 ü 效率和质量提升 ü 打破职能边界 ü 决策机制升级 ü 组织治理优化 ü 职能分工变革 6

OpenAI 联合发布 Copilot ； 2023 年 Q1 ，微软系产品领航 ChatGPT 化…… sopen AI 2016 发布 Gym 强化学习平台 & Universe 训练工具包 2018.6 GPT-1 1.17 亿参数 无监督预训练 + 有监督微调 2019 GPT-2 15 亿参数 半监督语言模 型效果验证 2020 GPT-3 1750

负责领导产品经理和UI/UX工程师团队，从0到1构建数 字化平台和医疗健康数字产品。 科技行业（微软）- 从0到1构建全球Azure Spring Cloud平台服务，从1到 N拓展VS Code Java工具包以及开源软件和微软云计算平台Azure的集成 (如Spring、Kubernetes、Ansible、FreeBSD)等。 研发经理： 职业生涯始于英特尔，担任开发者后晋升为研发经理，负责Linux驱动和开

R1-7B-4bit）。 Q5：如何提升本地模型的响应速度？ . 优化方案： 1. 关闭后台程序：释放显存占用（如游戏、视频软件）。 2. 启用 GPU 加速：安装 CUDA 工具包并配置--gpu-layers=20 参数。 3. 限制输出长度：在提问时添加“ 请用 200 字内回答”。 三、错误与故障排除 Q6：部署时报错“显存不足”如何解决？ . 步骤排查：

正是AIGC的用武之地。AIGC并不能替代研究员，而 是作为一种辅助工具，在文献及引文整理、数据分析、图表生成、语法及错别字校对等方面解放部分人力，给予科研工作者一些喘 息机会。同时，大模型与科研工具包结合，可加速科研计算，进行数据预测等 ，助力科研基础研究及探索。但需注意，AI生成的文 章、数据分析结果等需要研究员进行校对及交叉验证，不可直接使用，尤其是研究结论及观点部分。同时，在应用AIGC技术时也需 实训环境的建设等， 总体天花板较高，随着AIGC技术逐步成熟，相关工程师需求量较大；在学术科研阶段，除基本的文献阅读等工作减负外，更侧重 AIGC支持下的基础研究及探索。通常以大模型为基础，与科研工具包结合，以加速科研计算和数据预测等。制约因素主要在于更加 精细垂直的模型，以及懂专业又懂大模型的复合人才，但科研攻关一旦成功落地，商业潜力和价值极大。 来源：公开资料、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 普通本科、211院校：对技术有一定 了解诉求，有一定动手能力，关注调 用API实现工程化能力，需要开放部 分源代码，需要模拟实训环境 • 985院校及科研机构：主要场景是 科研基础研究和探索，以大模型 为基础，与科研工具包结合，加 速科研计算，进行数据预测等。 对底层技术、大模型算法、论文 发表等有诉求 落地难度降低 市场天花板提升 天花板极高，成功应用后，商业 潜力和价值极大 天花板较高，随着AIGC技术逐步成

人工智能的系统数据基础 认识人工智能系统、 人工智能系统基础、人工智能数据基础 2 3 人工智能的应用开发基础 人工智能应用概述——以手写数字识别为例； Python基础入门、 AI算法库和开发工具包、 深度学习框架 2 二、机器学习篇 4 从问题求解到深度学习 问题求解理论基础、 通用问题求解与算法方法学； 人工智能问题求解、 机器学习求解、 机器学习算法库scikit-learn及使用 2

量是智能手机上运行的典型工作负载大小的 10 倍以上，主要限于在云端运行。高 通技术团队使用高通 AI 软件栈（Qualcomm AI Stack）执行全栈 AI 优化，使用高 通 AI 模型增效工具包(AIMET)对模型进行量化，Hugging Face 的 FP32version1-5 开源模型开始，通过量化、编译和硬件加速进行优化，在搭载 Snapdragon 8 Gen2 移动平台的手机上运行，15

综合编排成一条综合行为项并结合统一匹配项生成一条集成流表项。后续的数据报文在进入 OVS 后，若匹配 命中该集成流表，则直接执行综合行为，相比开源的处理流程，查询次数将减少，性能将大幅度提升。 » DPDK：数据平面开发工具包（Data Plane Development Kit，DPDK），为用户空间高效的数据包处理提供数 据平面开发工具集，包括库函数和驱动。 AI 库 » KAIL_DNN：深度神经网络算子库（Deep openEuler 的 AI 容器镜像可以解决开发运行环境部署门槛高 的问题，用户根据自身需求选择对应的容器镜像即可一键部署，三类容器镜像的应用场景如下： » SDK 镜像：提供对应硬件的计算加速工具包和开发环境，用户可进行 Ascend CANN 或 NVIDIA CUDA 等应用 的开发和调试。同时，可在该类容器中运行高性能计算任务，例如大规模数据处理、并行计算等。 » AI 框架镜像：用户可直接在该类容器中进行

1 及 cuDNN 8.9，与 GPU 硬件严格匹配。 - PyTorch 2.1+或 TensorFlow 2.15，启用 MKL-DNN 加速。 - DeepSeek SDK 及 API 工具包（版本≥1.2.0）。 性能与冗余设计 - 负载均衡：部署 HAProxy 或 Nginx Ingress Controller，支持每 秒 5000+请求的分发。 - 容灾备份：采用 GlusterFS 断、电子病历管理三大高频场景。试点周期控制在 6-8 周，通过动 态数据监测验证三个关键指标：医生操作步骤减少率（目标 ≥40%）、平均诊断响应时间压缩率（目标≥35%）、系统误报率 （阈值≤2%）。 试点阶段需建立标准化实施工具包，包含以下核心组件： 组件类型 内容说明 交付形式 API 对接规 范 包含 HL7/FHIR 标准适配层、数据加密传输协议、异 常处理机制 技术文档+沙箱环 境 工作流改造 模板