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2019-01-20

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去年12月,英特尔公司全球副总裁、中国区总裁杨旭在接受媒体采访时明确表示:“英特尔现在已经不是一个单纯的芯片公司了,虽然芯片是很重要的一块,但不是唯一。”简短的一段话,透露出英特尔正处于转型的关键时期。也同样是在去年底,英特尔正式对外公布了未来发力的八大领域:人工智能、无人驾驶、5G、虚拟现实、体育、机器人、精准医疗以及中国制造2025。这些领域堪称智能互联时代最具标志性和潜力的八个领域。英特尔发力八大未来领域进入2017年,英特尔在这八个领域中陆续释放出了更多的声音。并且在11月底针对媒体举行了“英特尔中国研究院开放日”活动,英特尔中国研究院院长宋继强率领技术战略与合作、通信架构、认知计算等领域的专家团队,共同分享了英特尔中国研究院的整体定位、研究方向和创新机制,并展示了在人工智能、机器人、5G、虚拟现实等一系列前瞻科技领域的最新研究成果。英特尔中国研究院专家团队,左二为英特尔中国研究院院长宋继强先生随着物联网、AI时代的到来,数据也将步入洪流时代。如今,每个互联网用户每天产生的数据量约为1.5个GB。而每台自动驾驶汽车每天产生的数据量将超过4000GB,每家智慧工厂每天所产生的数据量将超过1000000GB。面对如此庞大的数据吞吐量,硬件平台计算能力将面临严峻挑战。·以至强为核心的高性能硬件平台在数据吞吐量更为庞大的AI领域,英特尔将硬件平台的构成分为了两大块,以应对不同应用环境下的数据计算:其一,是面对大数据量计算的数据中心应用环境。其中包括首次采用网状环形架构的英特尔至强可扩展处理器,英特尔至强融核处理器处理器,同时还包括适用于为人工智能加速的ARRIA 10 FPGA,以及英特尔Nervana神经网络处理器。其二,是边缘化的细分领域应用。包括酷睿与凌动,Iris锐炬核显,同时也包括视觉计算平台Movidius VPU以及语音计算平台英特尔GNA。在英特尔的AI硬件生态体系中,至强是极其重要的一环。以至强可扩展处理器铂金8180为例,其单颗处理器能够在SGEMM上实现3570GFlops浮点运算能力,有效提升上一代人工智能工作负载性能,单机性能提升倍数为推理吞吐量提升的4.2倍,训练吞吐量提升2.2倍。·平台化解决方案帮助开发者缩减成本在PC领域,英特尔最为人所熟知的是处理器。然而深入了解就会发现,其实英特尔最擅长的是平台化解决方案。英特尔处理器、英特尔核显、傲腾内存、英特尔无线网卡等等,才是一台电脑的重要构成,只不过普通用户只关注处理器罢了。而在人工智能领域,英特尔同样是在硬件、软件基础上,为开发者们提供平台化的解决方案。英特尔HERO平台
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