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06-18
美国西部时间11月12日，英特尔AI峰会在旧金山举行，雷锋网受邀参加。
峰会期间，英特尔展示了一系列人工智能相关的新产品及相关进展，其中包括用于训练（NNP-T）和推理（NNP-I）的英特尔Nervana神经网络处理器（NNP）。
英特尔还发布了新一代Movidius Myriad视觉处理单元。
英特尔副总裁与AI产品事业部总经理·Naveen·拉奥表示：随着人工智能的进一步发展，计算硬件和内存将达到一个临界点。
如果要继续在这一领域取得重大进展，英特尔Nervana NNP 和 Movidius Myriad VPU 等专用硬件至关重要。
利用更先进的系统级人工智能，我们将从“数据到信息转换”阶段发展到“信息到知识转换阶段”。
NervanaNNP已投产交付。
对于英特尔来说，NervanaNNP是神经网络处理器方面的重要产品。
可以说是首款AI商用芯片，该产品已经从发布、测试、量产到应用。
事实上，它经历了一个漫长的产品周期。
新一代NervanaNNP于今年5月首次亮相。
当时，在英特尔人工智能开发者大会（AIDevCon）上，Naveen·拉奥发布了专为机器学习设计的新一代神经网络处理器（NNP）芯片，并表示这是英特尔首款商用 NNP 芯片，并且不会仅提供给少数合作伙伴，但年内发货。
今年8月，英特尔在Hot Chips大会上公布了有关NNP芯片的更多信息。
其中，根据用途分为NervanaNNP-T和NervanaNNP-I，分别用于训练和推理。
雷锋网获悉，Nervana的NNP-T代号Spring Crest，采用台积电16nm FF+工艺技术。
它拥有1亿个晶体管和平方毫米的硅晶圆面积。
它可以支持TensorFlow、PaddlePaddle、PYTORCH训练框架，还支持C++深度学习软件库。
和编译器 nGraph。
NervanaNNP-I代号Spring Hill，是一款专门用于大型数据中心的推理芯片。
该芯片基于10nm工艺和Ice Lake核心。
它建于以色列海法。
英特尔声称可以用最少的能量来处理高负载的工作。
其在ResNet50中的效率可以达到4.8TOPs/W，功率范围在10W到50W之间。
根据官方的说法，英特尔Nervana神经网络训练处理器（英特尔NervanaNNP-T）在计算、通信和内存之间取得了平衡，可以为小型集群或最大的Pod超级计算机进行近线性的训练。
以及极其节能的扩展。
英特尔Nervana神经网络推理处理器（英特尔NervanaNNP-I）节能且低成本，其灵活的外形非常适合大规模运行高强度多模态推理。
这两款产品针对百度、Facebook等前沿人工智能客户，针对其人工智能处理需求进行了定制开发。
在英特尔人工智能峰会上，英特尔宣布新推出的英特尔Nervana神经网络处理器（NNP）现已投入生产，并已交付给客户。
其中，Facebook人工智能系统联合设计总监Misha Smelyanskiy表示：我们非常高兴与英特尔合作，使用英特尔神经网络推理处理器（NNP-I）来部署更快、更高效的推理计算。
同时，我们最新的深度学习编译器Glow也将支持NNP-I。
此外，百度AI研究员Kenneth Church在现场表示，今年7月，百度与英特尔宣布双方在Nervana的NNP-T上进行合作。
双方将利用硬件和软件的合作，在训练日益复杂的任务时实现最大效率。
模型。
Kenneth Church还宣布，在百度X-Man 4.0的支持下，英特尔的NNP-T已上市。
新一代 Movidius VPU 明年再见。
在峰会上，英特尔发布了新一代Movidius VPU。
下一代英特尔 Movidius VPU 代号为 Keem Bay。
它是一款专为边缘AI打造的产品。
它专注于深度学习推理、计算机视觉和媒体处理。
它采用全新的高性能架构，并使用Intel的OpenVINO加速。
根据官方数据，它比Nvidia TX2快4倍，比华为海思Ascend快1.25倍。
另外，无论是力量还是体型，它都远远超过对手。
英特尔表示，新一代Movidius计划于今年上半年推出。
它将以其独特高效的架构优势提供业界领先的性能：与上一代VPU相比，推理性能提升10倍以上，能效可达到竞品。
6次。
雷锋网获悉，英特尔针对无人机、智能相机、VR/AR头盔等基于视觉的设备推出了Movidius Myriad深度学习和AI算法加速。
除了新一代Movidius之外，英特尔还发布了全新的Intel DevCloud for the Edge，旨在与Intel Distribution of OpenVINO工具套件配合使用，解决开发者的主要痛点，即能够运行各种英特尔处理器在购买硬件之前。
实验、部署原型并测试 AI 解决方案。
此外，英特尔还介绍了英特尔至强可扩展处理器在人工智能方面的进展。
英特尔表示，推进深度学习推理和应用需要极其复杂的数据、模型和技术，因此在架构选择上需要不同的考虑。
事实上，业界大多数组织都部署了基于英特尔至强可扩展处理器的人工智能。
英特尔将继续利用英特尔矢量神经网络指令（VNNI）和英特尔深度学习加速技术（DL Boost）等功能来改进该平台，以提高数据中心和边缘部署中的人工智能推理性能。
英特尔强调，英特尔至强可扩展处理器将在未来许多年继续成为人工智能计算的强大支柱。
雷锋网总结 在本次英特尔人工智能峰会上，英特尔还公布了其在AI方面的整体解决方案。
事实上，英特尔在AI方面的优势不仅仅局限于AI芯片本身的突破。
更重要的是，英特尔有能力综合考虑计算、内存、存储、互连、封装和软件，以最大限度地提高效率和可编程性。
可靠性并确保将深度学习扩展到数千个节点的关键能力。
不仅如此，英特尔还可以利用现有的市场优势，将其在AI领域的能力推向市场，实现AI的商业落地。
值得一提的是，在峰会上，英特尔宣布自家人工智能解决方案产品组合得到进一步强化，预计将产生超过35亿美元的年收入。
可见，英特尔在推动AI技术商业化方面终于迈出了自信的一步。
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