在英特爾11月宣布與Google結盟的消息當中，雙方策略合作項目，也涵蓋機器學習，包括Google發展的AI函式庫TensorFlow、Kubernetes以及GCP云端服務

在Intel AI Day的活動上，Google企業資深副總裁Diane Greene特別出席參加，她與英特爾執行副總裁暨數據中心事業群總經理Diane Bryant同臺，宣布雙方在AI應用上的策略聯盟。

上篇：英特爾AI策略全解析(2):軟件的優化提供強大效能

圖片來源：英特爾

在有意發展AI的企業當中，云端服務商需比一般公司更早布局，因此他們現在就必須關注服務器平臺的支持，以便能基于效能優化平臺，支撐相關工作負載，而在英特爾11月宣布與Google結盟的消息當中，雙方策略合作的項目，也涵蓋到機器學習。

機器學習：改良TensorFlow在英特爾運算架構的執行效能

首先，針對Google發展的AI鏈接庫TensorFlow，若執行在基于英特爾運算架構（Intel Architecture）的系統時，英特爾承諾，將協助這樣的軟硬件搭配，可以獲得最佳的效能，并且預計在2017年第一季發表合作的初步成果。

Google Cloud全球技術伙伴關系部門的主管Nan Boden表示，對于TensorFlow在英特爾處理器平臺的執行效能，他們希望能提升。例如，允許TensorFlow運用所有的處理器核心與向量通道，進而改善平行處理；TensorFlow整合英特爾提供的高效能鏈接庫，像是數學核心鏈接庫（MKL）；以及橫跨多個部署架構時，能夠針對內存配置與數據層的作業，提供優化。

Kubernetes：支持多種云環境，強化虛擬網絡效能與QoS

雙方另一個部分的關系進展，則是針對Kubernetes。對于這套由Google發展出來的應用程序container管理平臺，英特爾將協助改善它在多云環境下運作的功能，以及相關的程序代碼優化。

一般而言，Kubernetes能為容器化的應用程序環境，提供自動化部署、擴展與維運，而這部份涵蓋到新興AI應用系統的范圍，因此，英特爾也將這部分的支持，視為該公司AI整體策略的發展的一環。而在先前，兩家公司曾討論到共同推動Kubernetes整合到OpenStack的計劃，現在，雙方的合作關系將更為擴大，希望在Intel Architecture下，一起設法提升Kubernetes的執行效能、改善IT基礎架構的管理方式，并且提升對于企業工作負載的進階安全保護。

對此，英特爾數據中心事業群副總裁暨云端服務供貨商業務總經理Raejeanne Skillern表示，在未來半年內，這些程序代碼最佳化工作的成果，也將提供給社群審查，同時，英特爾和Google的工程團隊，會把當中預計改善的優化程序代碼，提供給云端服務業者。

事實上，英特爾本身也Kubernetes生態體系發展的主要貢獻者之一，他們想協助企業將OpenStack云端環境的執行，轉為可控管的Kubernetes工作負載的形式。而先前他們與Google工程團隊，已經合作開發出優化程序代碼，以便在英特爾運算架構執行Kubernetes時，能夠提高功能的透明度。

接下來，雙方會希望改善工作負載的功能，例如虛擬網絡的效能，以及對于共享資源的存取優先級保障。

物聯網：建立平臺，使IoT裝置能夠安全連接云端服務

在這項策略合作下，英特爾的物聯網裝置與Google Cloud Platform（GCP）云端服務之間，也將予以整合，希望能夠建立安全平臺來連接彼此，以便將收集到的數據進行后續分析，進而輔助后續的決策制定。而能否提供橫跨終端裝置到云服務的安全解決方案，對于特定類型的產業應用而言，如零售業與制造業，至關重要。

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