在英特尔于11月宣布与Google结盟的消息中，双方之间的战略合作项目还涵盖了机器学习，包括谷歌开发的AI库TensorFlow，Kubernetes和GCP云服务。在英特尔AI日活动中，Google企业高级副总裁黛安·格林（Diane Greene）参加了活动。她和英特尔执行副总裁兼数据中心业务组总经理黛安·布莱恩特（Diane Bryant）在同一阶段宣布了双方在人工智能应用方面的战略联盟。第一部分：英特尔的AI战略全面分析（2）：软件优化提供强大的性能图像来源：在打算开发AI的英特尔公司中，云服务提供商需要比普通公司更早地进行部署，因此他们现在必须注意服务器平台支持，以便能够基于性能优化平台支持相关的工作负载，并且在英特尔于11月宣布与Google结盟的消息中，双方之间的战略合作还涵盖了机器学习。机器学习：提高TensorFlow在英特尔计算架构中的性能。首先，对于谷歌开发的AI链接库TensorFlow，如果它在基于英特尔计算架构（英特尔架构）的系统上执行，英特尔承诺将协助这种软件和硬件组合。获得最佳性能，合作的初步结果有望在2017年第一季度发布。Google Cloud全球技术合作部总监Nan Boden表示，他们希望改善TensorFlow的性能在英特尔处理器平台上。例如，允许TensorFlow使用所有处理器核心和矢量通道来改善并行处理； TensorFlow集成了Intel提供的高性能链接库，例如Math Kernel Link Library（MKL）；当它跨越多个部署体系结构时，可以针对内存配置和数据层操作提供优化。 Kubernetes：支持多种云环境，并增强虚拟网络性能和QoS之间的关系。进展的另一部分针对Kubernetes。对于Google开发的这套应用程序容器管理平台，英特尔将协助改善其在多云环境中的功能以及相关的程序代码优化。一般来说，Kubernetes可以为容器化的应用程序环境提供自动化的部署，扩展和维护，而这一部分涵盖了新兴的AI应用程序系统的范围。因此，英特尔还将这部分支持视为公司AI整体战略发展的一部分。此前，两家公司讨论了共同促进将Kubernetes集成到OpenStack中的计划。现在，两党之间的伙伴关系将得到扩大。希望他们能够在英特尔架构下共同努力，以提高Kubernetes的性能并改善IT基础架构的管理。方式，并为企业工作负载改进高级安全保护。对此，英特尔数据中心业务部副总裁兼云服务提供商业务总经理Raejeanne Skillern表示，在接下来的六个月中，这些程序代码优化工作的结果也将提供给社区进行审查。同时，英特尔和Google的工程团队将向云服务提供商提供有望改进的优化程序代码。实际上，英特尔本身也是Kubernetes生态系统发展的主要贡献者之一。他们希望协助公司将OpenStack云环境的执行转换为可控的Kubernetes工作负载。以前，他们和Google工程团队已经合作开发优化的程序代码，以提高英特尔计算架构执行Kubernetes时功能的透明度。接下来，双方将希望改善工作负载的功能，例如虚拟网络的性能以及对共享资源的访问优先级保护。物联网：建立一个平台，使物联网设备能够安全地连接到云服务。在这项战略合作下，英特尔的物联网设备和Google Cloud Platform（GCP）云服务也将集成在一起，希望建立一个安全的连接平台，以便对收集到的数据进行后续分析，以帮助后续决策。提供从终端设备到云服务的安全解决方案的能力对于特定类型的工业应用（例如零售和制造业）至关重要。第二部分：全面分析英特尔的AI战略（4）：建立AI人才培养计划