英特尔甩出视觉推理新杀器，性能超英伟达！大秀首款云端AI商用芯

看点：芯片大战升级！

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智器材11月13日新闻，北京时间今日凌晨2点，英特尔在旧金山举办2019人工智能峰会，推出代号为Keem Bay的下一代Movidius VPU，可用于边缘媒体、较量机视觉和推理应用，并规划于来岁上半年上市。

此外，英特尔还在现场展示了Nervana神经收集处理器（NNP），并正式宣告商用。这是英特尔的NNP研发项目对外宣告三年后，正式起头商用交付。

Movidius Myriad：推理机能提拔10倍， 能效为竞品6倍

我们先来说说最新的重量级产物——英特尔Movidius Myriad视觉处理单元（VPU），代号为Keem Bay，其经由优化可在边缘端进行工作负载的推理。

机能方面，与上一代VPU比拟，Keem Bay的推理机能提拔了10倍以上，能效则能够达到竞品的6倍。

同时，英特尔还介绍到，Keem Bay的功耗约为30W，比英伟达的TX2快4倍，比华为海思的昇腾310快1.25倍。

Jonathan Ballon在现场提到，该芯片拥有新的片上存储器架构。同时，Keem Bay供应的Tops推理量是英伟达Xavier的4倍，在充裕行使的情形下，该芯片可匡助客户获得50%的额外机能。

“与同类竞品比拟，Keem Bay的机能比GPU的机能更好，不光功率、巨细和成本都实现了必然水平的降低，并且还进一步增补了我们完整的产物、对象和办事产物组合。”Jonathan Ballon增补说到。

此外，Keem Bay规划将于2020年上半年上市。

Nervana系列：已投入生产，并正式交付商用

本年，英特尔在面向AI推理和AI练习范畴，接踵推出了NNP-T和NNP-I两款Nervana神经收集处理器，专为大型数据中心而设计。

同时，Nervana神经收集处理器也是英特尔研发的首个针对复杂深度进修的专用ASIC芯片，首要供应给云端和数据中心客户。

实际上，英特尔早在2016年就已对外提出将启动Nervana神经收集处理器的项目研发。然而，英特尔在客岁的AI大会中也尚未揭开该系列处理器的神秘面纱，直到本年才面世，如今终于正式交付商用。

Naveen Rao说，作为系统级AI解决方案的一部门，Nervana神经收集练习处理器今朝已经投入生产，并已完成客户交付。

个中，NNP-T采用台积电16nm制程工艺，拥有270亿个晶体管，硅片总面积达680平方毫米。

应用上，它具有高度的可编程性，并支撑所有主流深度进修框架，如TensorFlow、PYTORCH 练习框架和C++深度进修软件库等。

同时，它还可以实现较量、通信和内存之间的均衡，并且不管是针对小规模群集，照样最大规模的pod超等较量机，它都能够进行近乎线性且极具能效的扩展。

另一方面，NNP-I基于英特尔10nm Ice Lake处理器架构，同样支撑所有的主流深度进修框架，在ResNet50上的效率可达4.8 TOPs/W，功率局限为10W到50W之间 。

此外，它具有高能效和低成本，能将传统的AI和多个引擎连系，实现高效率的AI推理工作负载，适合在实际规模下运行高强度的多模式推理。

在Naveen Rao看来，跟着AI推理较量络续成长，并逐渐向智能化边缘转移，英特尔的AI竞争优势进一步显着。

“我们非常骄傲，能成为客户背后的算力支柱，我们也将持续用立异和手艺来匡助客户结构AI。”Naveen Rao说到，今朝，英特尔的很多客户已将其AI解决方案应用于各个层级的设备，布置在内陆数据中心和超大规模公有云举措中。

值得一提的是，这两款Nervana神经收集处理器首要面向英特尔的前沿AI客户，如百度和Facebook等，并针对这些企业的AI处理需求进行定制斥地。

DevCloud：用于边缘设备布置与测试

Naveen Rao说，截止今朝，英特尔在无人机、机械人和主动驾驶等设备的边缘较量方面，已实现20%的同比增进。

此刻年，在边缘AI方面，英特尔推出了DevCloud for the Edge。

它与OpenVINO对象包连系使用，可闪开发人员在购置硬件前，使用现有的对象和框架，免费测试和优化OpenVINO顶用于英特尔硬件的模型，例如CPU和FPGA等，进一步匡助斥地人员对边缘设备进行AI布置和测试。

Jonathan Ballon在现场演讲中也提到，跟着DevCloud for the Edge的发布，客户将能使用英特尔在夏日推出的Deep Learning Workbench对象进行建模和仿真，并可免费将其布置于斥地云中的各类硬件设置。

实际上，早在六个月前，DevCloud for the Edge的beta版本就已经推出，截止今朝已经有2700个客户在使用。

另一方面，OpenVINO支撑从CPU、GPU、FPGA和英特尔Movidius神经较量棒等一系列深度进修加快器。

同时，该对象包在本年早些时候已进行更新，扩展到了较量机视觉应用之外，支撑语音和NLP模型。

AI已成主要买卖，持续强化至强AI推理机能

现在，在深度进修的推理和应用方面，都需要十分复杂的数据、模型与手艺。

而英特尔的至强可扩展处理器作为面向业界大部门企业和组织的主要..，已然成为英特尔在推进AI买卖成长的重量级产物。

是以，英特尔也将持续经由矢量神经收集指令（VNNI）和深度进修加快手艺（DL Boost）等功能优化并改善该..，以在数据中心和边缘布置中进一步提拔它的AI推理机能。

在Naveen Rao看来，跟着人工智能的进一步成长，现有的较量硬件和内存都将在将来达莅临界点，同时专用型硬件的主要性也愈加显着。

是以，对英特尔来说，行使AI手艺来提拔买卖功效，需要进一步推出涵盖硬件和软件的多种手艺组合。

结语：增强云端至边缘端AI结构，留意系统级成长

我们能够看到，在各家公司将AI成长路线驶向系统级偏向的当下，本年英特尔的AI峰会从AI硬件至软件，从云端到边缘端都进行了几乎全方位的布置与更新。

稀奇是在今朝AI工作负载越来越复杂的情况中，市场对专用AI芯片的需求愈发急迫，英特尔推出的一系列针对深度进修范畴的的芯片，不光更深度地打入AI芯片市场，同时也为当下AI芯片的产物研发和立异供应了新思路。

而将来，跟着AI行业的进一步成熟与发酵，英特尔又将为行业带来什么样的惊喜，我们还需拭目以待。

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