2019年11月12日，在2019英特爾人工智能峰會期間（Intel AI Summit 2019），英特爾展示了一系列新產品進展，旨在加速從云端到邊緣的人工智能系統(tǒng)開發(fā)和部署，迎接下一波人工智能浪潮的到來。英特爾展示了面向訓練 （NNP-T1000） 和面向推理 （NNP-I1000） 的英特爾Nervana 神經網絡處理器 （NNP）。作為英特爾為云端和數(shù)據中心客戶提供的首個針對復雜深度學習的專用 ASIC芯片，英特爾 Nervana NNP具備超高擴展性和超高效率。英特爾還發(fā)布了下一代英特爾Movidius Myriad 視覺處理單元 （VPU），用于邊緣媒體、計算機視覺和推理應用。

英特爾公司副總裁兼人工智能產品事業(yè)部總經理Naveen Rao表示：“隨著人工智能的進一步發(fā)展，計算硬件和內存都將到達臨界點。如果要在該領域繼續(xù)取得巨大進展，專用型硬件必不可少，如英特爾 Nervana NNP 和 Movidius Myriad VPU。采用更先進的系統(tǒng)級人工智能，我們將從‘數(shù)據到信息的轉換’階段發(fā)展到‘信息到知識的轉換’階段?！?/p>

隨著這些產品的發(fā)布，英特爾人工智能解決方案產品組合進一步得到強化，并有望在2019年創(chuàng)造超過35億美元的營收。英特爾人工智能產品組合的廣度和深度都堪稱行業(yè)之最，能夠幫助客戶在從云端到邊緣的所有設備和各個范圍內，進行人工智能模型的開發(fā)和部署。

新推出的英特爾 Nervana神經網絡處理器現(xiàn)已投入生產并完成客戶交付，它是系統(tǒng)級人工智能解決方案的一部分。該解決方案提供由開放組件和深度學習框架集成開發(fā)而成的完整軟件堆棧，能夠充分利用硬件性能。英特爾 Nervana神經網絡訓練處理器（Intel Nervana NNP-T）在計算、通信和內存之間取得了平衡，不管是對于小規(guī)模群集，還是最大規(guī)模的 pod 超級計算機，都可進行近乎線性且極具能效的擴展。英特爾 Nervana神經網絡推理處理器（Intel Nervana NNP-I）具備高能效和低成本，且其外形規(guī)格靈活，非常適合在實際規(guī)模下運行高強度的多模式推理。這兩款產品面向百度、 Facebook 等前沿人工智能客戶，并針對他們的人工智能處理需求進行了定制開發(fā)。

Facebook人工智能系統(tǒng)協(xié)同設計總監(jiān)Misha Smelyanskiy表示：“我們非常高興能夠與英特爾合作，利用英特爾神經網絡推理處理器（NNP-I）部署更快、更高效的推理計算。同時，我們最新的深度學習編譯器Glow也將支持NNP-I?！?/p>

此外，下一代英特爾 Movidius VPU 計劃于 2020 年上半年上市，憑借獨一無二的高效架構優(yōu)勢，能夠提供業(yè)界領先的性能：與上一代VPU相比，推理性能提升10倍以上，能效則可達到競品的 6 倍。英特爾還發(fā)布了全新的英特爾DevCloud for the Edge，與英特爾? Distribution of OpenVINO工具包共同解決開發(fā)人員的主要痛點，即在購買硬件前，能夠在各類英特爾處理器上嘗試、部署原型和測試AI 解決方案。

推進深度學習推理和應用需要極其復雜的數(shù)據、模型和技術，因此在架構選擇上需要有不同的考量。事實上，業(yè)界大部分組織都基于英特爾?至強?可擴展處理器部署了人工智能。英特爾將繼續(xù)通過英特爾?矢量神經網絡指令 （VNNI） 和英特爾?深度學習加速技術（DL Boost）等功能來改進該平臺，從而在數(shù)據中心和邊緣部署中提升人工智能推理的性能。在未來很多年中，英特爾至強可擴展處理器都將繼續(xù)成為強有力的人工智能計算基石。

對于有著最先進深度學習訓練需求的英特爾客戶來說，他們要求性能每 3.5 個月提升一倍，而這一類突破只有借助一系列人工智能解決方案才能實現(xiàn)，比如英特爾人工智能解決方案。英特爾有能力全面考慮計算、內存、存儲、互連、封裝和軟件，以最大限度提升效率和可編程性，并能確保將深度學習擴展到數(shù)以千計節(jié)點的關鍵能力，進而擴大知識革命的規(guī)模。