特拉维夫，2022年11月10日决这家深度学习公司利用人工智能(AI)来构建人工智能，今天宣布了一项新的战略合作英特尔加速迈向更可扩展的人工智能的旅程。通过将Deci专有的自动化神经架构构建(AutoNAC)技术与英特尔芯片架构相结合，两家公司将进一步优化深度学习推理，使各地的开发人员能够为边缘、数据中心和云构建、优化和部署更准确、快速和高效的模型。

随着Deci与英特尔合作的继续，Deci最近加入了英特尔干扰计划，为参与者提供技术支持和市场推广活动。Deci也是首批加入Intel Ignite的公司之一，Intel Ignite是一个加速器计划，旨在支持创新创业公司在颠覆性市场中推进新技术。

Deci目前正在与英特尔合作，演示高通处理器在4上的性能^thGen Intel可扩展处理器，代号Sapphire Rapids。Deci和英特尔共同朝着在cpu上实现深度学习推理突破迈出了重要一步，这打破了传统，因为gpu通常是人工智能任务的默认选择。

Deci首席执行官兼联合创始人Yonatan Geifman表示:“由于我们与英特尔的合作，我们在如此短的时间内就取得了令人兴奋的成就——在cpu上进行大规模深度学习比以往任何时候都更加可行。”“我们希望我们的联合活动只会进一步推动人工智能的可及性，极大地优化任何环境下任何任务的深度学习推理。”

Deci和英特尔首先宣布了他们的合作更广泛的战略业务和技术在MLPerf上提交了几份开创性的作品之后，他们将在2021年进行合作。在2022年,Deci公布了结果其计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)模型已提交给MLPerf v2.0数据中心开放部门。在几个Intel架构(cpu)上，Deci的AutoNAC生成的模型提供了突破性的精度和吞吐量性能——对于CV提交，Deci的精度提高了1.74%，吞吐量提高了4倍，而对于NLP提交，Deci的精度提高了1.03%，吞吐量性能提高了5倍。这是他们MLPerf的延续2021年结果在几个英特尔cpu上，Deci将提交模型的延迟降低了11.8倍，并将吞吐量提高了11倍，同时将模型的精度保持在1%以内。

对分

决通过使用人工智能构建更好的人工智能，使深度学习发挥其真正的潜力。借助该公司的深度学习开发平台，人工智能开发人员可以为任何环境(包括云、边缘和移动)构建、优化和部署更快、更准确的模型，使他们能够用创新产品彻底改变行业。该平台由Deci专有的自动化神经架构构建技术(AutoNAC)提供支持，该技术可以自动生成和优化深度学习模型的架构，并允许团队加速推理性能，在有限的硬件上实现新的用例，缩短开发周期并降低计算成本。由Yonatan Geifman、Jonathan Elial和Ran El-Yaniv教授创立的Deci深度学习工程师和科学家团队致力于消除人工智能生命周期中与生产相关的瓶颈。

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