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针对深度学习全生命周期，英特尔已经推出了包含CPU、FPGA、AISC等在内的一系列已经芯片解决方案，而且还将于2020推出首款独立显卡，并且预计在2021年推出7纳米通用显卡。
2019年4月，英特尔发布第二代至强可扩展处理器。第一代至强可扩展处理器就优化了人工智能深度学习的训练（training）和推理（Inference）能力。第二代至强可扩展处理器里加入了深度学习加速技术（Deep Learning Boost），在英特尔AVX-512指令集中扩展了新的VNNI矢量神经网络指令，强化了深度学习的推理能力，它的意义在于，比如过去卷积神经需要三条指令，而现在的话就需要一条指令就可以了，加速技术在处理图像识别，语音识别以及对象检测等场景下会有明显加速效果。
从技术角度来看，大多数情况下GPU更适合训练阶段，英特尔强化的推理能力更适用于人工智能的应用侧，CPU的推理能力能更多地出现在城市交通、安全管理、零售或者是金融业的应用场景中。
在FPGA领域，英特尔此前发布了Arria 10 FPGA，不但提供速度等级更快的内核性能，并且还提供高达 20% 的 fMAX 优势；它使用了公开的 OpenCores 设计。1 与前代 FPGA 和 SoC 相比，英特尔Arria 10 FPGA 的功耗降低了 40%，并具有业内唯一的硬核浮点数字信号处理 (DSP) 模块，速度高达 1.5 tera 次浮点运算/每秒 (TFLOPS)。
此外，英特尔在Agilex上提供了最先进的FPGA解决方案，其最新的10nm嵌入式芯片组旨在解决企业网络和数据中心的“以数据为中心”的难题。Agilex产品具有可定制的异构3D系统级封装，包括模拟、内存、计算和定制 I/O 组件——其中包括 DDR5、 HBM，还有一块Intel Optane DC。它们得到了英特尔One API的全面支持，并且还提供了迁移到ASIC的解决办法。英特尔声称，与英特尔老式的14nm Stratix10FPGA相比，Agilex FPGA的性能提高了40%，总功耗则降低了40%。
除了CPU和FPGA，英特尔在收购Movidius、Nervana以及Mobileeye之后也推出相应的专用芯片，分别针对不同的AI场景，而且英特尔正在研发的新一代Xe架构的GPU也已经提上日程。
可以看出，英特尔在AI芯片领域的布局已经自成一体，从云端到终端，从训练到推理，再到无人机、自动驾驶等AI落地场景，英特尔的芯片已经无处不在。
不过，英特尔的宏图不止于此，未来AI对计算力的要求会越来越高，然而摩尔定律已经走到了尽头，传统的异构计算已经不能满足产业应用对AI计算的需求，英特尔则希望通过超异构计算来适应未来的计算需求。
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作者：AI科技大本营
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/93716799
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
针对深度学习全生命周期，英特尔已经推出了包含CPU、FPGA、AISC等在内的一系列已经芯片解决方案，而且还将于2020推出首款独立显卡，并且预计在2021年推出7纳米通用显卡。
2019年4月，英特尔发布第二代至强可扩展处理器。第一代至强可扩展处理器就优化了人工智能深度学习的训练（training）和推理（Inference）能力。第二代至强可扩展处理器里加入了深度学习加速技术（Deep Learning Boost），在英特尔AVX-512指令集中扩展了新的VNNI矢量神经网络指令，强化了深度学习的推理能力，它的意义在于，比如过去卷积神经需要三条指令，而现在的话就需要一条指令就可以了，加速技术在处理图像识别，语音识别以及对象检测等场景下会有明显加速效果。
从技术角度来看，大多数情况下GPU更适合训练阶段，英特尔强化的推理能力更适用于人工智能的应用侧，CPU的推理能力能更多地出现在城市交通、安全管理、零售或者是金融业的应用场景中。
在FPGA领域，英特尔此前发布了Arria 10 FPGA，不但提供速度等级更快的内核性能，并且还提供高达 20% 的 fMAX 优势；它使用了公开的 OpenCores 设计。1 与前代 FPGA 和 SoC 相比，英特尔Arria 10 FPGA 的功耗降低了 40%，并具有业内唯一的硬核浮点数字信号处理 (DSP) 模块，速度高达 1.5 tera 次浮点运算/每秒 (TFLOPS)。
此外，英特尔在Agilex上提供了最先进的FPGA解决方案，其最新的10nm嵌入式芯片组旨在解决企业网络和数据中心的“以数据为中心”的难题。Agilex产品具有可定制的异构3D系统级封装，包括模拟、内存、计算和定制 I/O 组件——其中包括 DDR5、 HBM，还有一块Intel Optane DC。它们得到了英特尔One API的全面支持，并且还提供了迁移到ASIC的解决办法。英特尔声称，与英特尔老式的14nm Stratix10FPGA相比，Agilex FPGA的性能提高了40%，总功耗则降低了40%。
除了CPU和FPGA，英特尔在收购Movidius、Nervana以及Mobileeye之后也推出相应的专用芯片，分别针对不同的AI场景，而且英特尔正在研发的新一代Xe架构的GPU也已经提上日程。
可以看出，英特尔在AI芯片领域的布局已经自成一体，从云端到终端，从训练到推理，再到无人机、自动驾驶等AI落地场景，英特尔的芯片已经无处不在。
不过，英特尔的宏图不止于此，未来AI对计算力的要求会越来越高，然而摩尔定律已经走到了尽头，传统的异构计算已经不能满足产业应用对AI计算的需求，英特尔则希望通过超异构计算来适应未来的计算需求。
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作者：AI科技大本营
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原文：https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/93716799
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针对深度学习全生命周期，英特尔已经推出了包含CPU、FPGA、AISC等在内的一系列已经芯片解决方案，而且还将于2020推出首款独立显卡，并且预计在2021年推出7纳米通用显卡。
2019年4月，英特尔发布第二代至强可扩展处理器。第一代至强可扩展处理器就优化了人工智能深度学习的训练（training）和推理（Inference）能力。第二代至强可扩展处理器里加入了深度学习加速技术（Deep Learning Boost），在英特尔AVX-512指令集中扩展了新的VNNI矢量神经网络指令，强化了深度学习的推理能力，它的意义在于，比如过去卷积神经需要三条指令，而现在的话就需要一条指令就可以了，加速技术在处理图像识别，语音识别以及对象检测等场景下会有明显加速效果。
从技术角度来看，大多数情况下GPU更适合训练阶段，英特尔强化的推理能力更适用于人工智能的应用侧，CPU的推理能力能更多地出现在城市交通、安全管理、零售或者是金融业的应用场景中。
在FPGA领域，英特尔此前发布了Arria 10 FPGA，不但提供速度等级更快的内核性能，并且还提供高达 20% 的 fMAX 优势；它使用了公开的 OpenCores 设计。1 与前代 FPGA 和 SoC 相比，英特尔Arria 10 FPGA 的功耗降低了 40%，并具有业内唯一的硬核浮点数字信号处理 (DSP) 模块，速度高达 1.5 tera 次浮点运算/每秒 (TFLOPS)。
此外，英特尔在Agilex上提供了最先进的FPGA解决方案，其最新的10nm嵌入式芯片组旨在解决企业网络和数据中心的“以数据为中心”的难题。Agilex产品具有可定制的异构3D系统级封装，包括模拟、内存、计算和定制 I/O 组件——其中包括 DDR5、 HBM，还有一块Intel Optane DC。它们得到了英特尔One API的全面支持，并且还提供了迁移到ASIC的解决办法。英特尔声称，与英特尔老式的14nm Stratix10FPGA相比，Agilex FPGA的性能提高了40%，总功耗则降低了40%。
除了CPU和FPGA，英特尔在收购Movidius、Nervana以及Mobileeye之后也推出相应的专用芯片，分别针对不同的AI场景，而且英特尔正在研发的新一代Xe架构的GPU也已经提上日程。
可以看出，英特尔在AI芯片领域的布局已经自成一体，从云端到终端，从训练到推理，再到无人机、自动驾驶等AI落地场景，英特尔的芯片已经无处不在。
不过，英特尔的宏图不止于此，未来AI对计算力的要求会越来越高，然而摩尔定律已经走到了尽头，传统的异构计算已经不能满足产业应用对AI计算的需求，英特尔则希望通过超异构计算来适应未来的计算需求。
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针对深度学习全生命周期，英特尔已经推出了包含CPU、FPGA、AISC等在内的一系列已经芯片解决方案，而且还将于2020推出首款独立显卡，并且预计在2021年推出7纳米通用显卡。
2019年4月，英特尔发布第二代至强可扩展处理器。第一代至强可扩展处理器就优化了人工智能深度学习的训练（training）和推理（Inference）能力。第二代至强可扩展处理器里加入了深度学习加速技术（Deep Learning Boost），在英特尔AVX-512指令集中扩展了新的VNNI矢量神经网络指令，强化了深度学习的推理能力，它的意义在于，比如过去卷积神经需要三条指令，而现在的话就需要一条指令就可以了，加速技术在处理图像识别，语音识别以及对象检测等场景下会有明显加速效果。
从技术角度来看，大多数情况下GPU更适合训练阶段，英特尔强化的推理能力更适用于人工智能的应用侧，CPU的推理能力能更多地出现在城市交通、安全管理、零售或者是金融业的应用场景中。
在FPGA领域，英特尔此前发布了Arria 10 FPGA，不但提供速度等级更快的内核性能，并且还提供高达 20% 的 fMAX 优势；它使用了公开的 OpenCores 设计。1 与前代 FPGA 和 SoC 相比，英特尔Arria 10 FPGA 的功耗降低了 40%，并具有业内唯一的硬核浮点数字信号处理 (DSP) 模块，速度高达 1.5 tera 次浮点运算/每秒 (TFLOPS)。
此外，英特尔在Agilex上提供了最先进的FPGA解决方案，其最新的10nm嵌入式芯片组旨在解决企业网络和数据中心的“以数据为中心”的难题。Agilex产品具有可定制的异构3D系统级封装，包括模拟、内存、计算和定制 I/O 组件——其中包括 DDR5、 HBM，还有一块Intel Optane DC。它们得到了英特尔One API的全面支持，并且还提供了迁移到ASIC的解决办法。英特尔声称，与英特尔老式的14nm Stratix10FPGA相比，Agilex FPGA的性能提高了40%，总功耗则降低了40%。
除了CPU和FPGA，英特尔在收购Movidius、Nervana以及Mobileeye之后也推出相应的专用芯片，分别针对不同的AI场景，而且英特尔正在研发的新一代Xe架构的GPU也已经提上日程。
可以看出，英特尔在AI芯片领域的布局已经自成一体，从云端到终端，从训练到推理，再到无人机、自动驾驶等AI落地场景，英特尔的芯片已经无处不在。
不过，英特尔的宏图不止于此，未来AI对计算力的要求会越来越高，然而摩尔定律已经走到了尽头，传统的异构计算已经不能满足产业应用对AI计算的需求，英特尔则希望通过超异构计算来适应未来的计算需求。
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2019年4月，英特尔发布第二代至强可扩展处理器。第一代至强可扩展处理器就优化了人工智能深度学习的训练（training）和推理（Inference）能力。第二代至强可扩展处理器里加入了深度学习加速技术（Deep Learning Boost），在英特尔AVX-512指令集中扩展了新的VNNI矢量神经网络指令，强化了深度学习的推理能力，它的意义在于，比如过去卷积神经需要三条指令，而现在的话就需要一条指令就可以了，加速技术在处理图像识别，语音识别以及对象检测等场景下会有明显加速效果。
从技术角度来看，大多数情况下GPU更适合训练阶段，英特尔强化的推理能力更适用于人工智能的应用侧，CPU的推理能力能更多地出现在城市交通、安全管理、零售或者是金融业的应用场景中。
在FPGA领域，英特尔此前发布了Arria 10 FPGA，不但提供速度等级更快的内核性能，并且还提供高达 20% 的 fMAX 优势；它使用了公开的 OpenCores 设计。1 与前代 FPGA 和 SoC 相比，英特尔Arria 10 FPGA 的功耗降低了 40%，并具有业内唯一的硬核浮点数字信号处理 (DSP) 模块，速度高达 1.5 tera 次浮点运算/每秒 (TFLOPS)。
此外，英特尔在Agilex上提供了最先进的FPGA解决方案，其最新的10nm嵌入式芯片组旨在解决企业网络和数据中心的“以数据为中心”的难题。Agilex产品具有可定制的异构3D系统级封装，包括模拟、内存、计算和定制 I/O 组件——其中包括 DDR5、 HBM，还有一块Intel Optane DC。它们得到了英特尔One API的全面支持，并且还提供了迁移到ASIC的解决办法。英特尔声称，与英特尔老式的14nm Stratix10FPGA相比，Agilex FPGA的性能提高了40%，总功耗则降低了40%。
除了CPU和FPGA，英特尔在收购Movidius、Nervana以及Mobileeye之后也推出相应的专用芯片，分别针对不同的AI场景，而且英特尔正在研发的新一代Xe架构的GPU也已经提上日程。
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不过，英特尔的宏图不止于此，未来AI对计算力的要求会越来越高，然而摩尔定律已经走到了尽头，传统的异构计算已经不能满足产业应用对AI计算的需求，英特尔则希望通过超异构计算来适应未来的计算需求。
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2019年4月，英特尔发布第二代至强可扩展处理器。第一代至强可扩展处理器就优化了人工智能深度学习的训练（training）和推理（Inference）能力。第二代至强可扩展处理器里加入了深度学习加速技术（Deep Learning Boost），在英特尔AVX-512指令集中扩展了新的VNNI矢量神经网络指令，强化了深度学习的推理能力，它的意义在于，比如过去卷积神经需要三条指令，而现在的话就需要一条指令就可以了，加速技术在处理图像识别，语音识别以及对象检测等场景下会有明显加速效果。
从技术角度来看，大多数情况下GPU更适合训练阶段，英特尔强化的推理能力更适用于人工智能的应用侧，CPU的推理能力能更多地出现在城市交通、安全管理、零售或者是金融业的应用场景中。
在FPGA领域，英特尔此前发布了Arria 10 FPGA，不但提供速度等级更快的内核性能，并且还提供高达 20% 的 fMAX 优势；它使用了公开的 OpenCores 设计。1 与前代 FPGA 和 SoC 相比，英特尔Arria 10 FPGA 的功耗降低了 40%，并具有业内唯一的硬核浮点数字信号处理 (DSP) 模块，速度高达 1.5 tera 次浮点运算/每秒 (TFLOPS)。
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不过，英特尔的宏图不止于此，未来AI对计算力的要求会越来越高，然而摩尔定律已经走到了尽头，传统的异构计算已经不能满足产业应用对AI计算的需求，英特尔则希望通过超异构计算来适应未来的计算需求。
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2019年4月，英特尔发布第二代至强可扩展处理器。第一代至强可扩展处理器就优化了人工智能深度学习的训练（training）和推理（Inference）能力。第二代至强可扩展处理器里加入了深度学习加速技术（Deep Learning Boost），在英特尔AVX-512指令集中扩展了新的VNNI矢量神经网络指令，强化了深度学习的推理能力，它的意义在于，比如过去卷积神经需要三条指令，而现在的话就需要一条指令就可以了，加速技术在处理图像识别，语音识别以及对象检测等场景下会有明显加速效果。
从技术角度来看，大多数情况下GPU更适合训练阶段，英特尔强化的推理能力更适用于人工智能的应用侧，CPU的推理能力能更多地出现在城市交通、安全管理、零售或者是金融业的应用场景中。
在FPGA领域，英特尔此前发布了Arria 10 FPGA，不但提供速度等级更快的内核性能，并且还提供高达 20% 的 fMAX 优势；它使用了公开的 OpenCores 设计。1 与前代 FPGA 和 SoC 相比，英特尔Arria 10 FPGA 的功耗降低了 40%，并具有业内唯一的硬核浮点数字信号处理 (DSP) 模块，速度高达 1.5 tera 次浮点运算/每秒 (TFLOPS)。
此外，英特尔在Agilex上提供了最先进的FPGA解决方案，其最新的10nm嵌入式芯片组旨在解决企业网络和数据中心的“以数据为中心”的难题。Agilex产品具有可定制的异构3D系统级封装，包括模拟、内存、计算和定制 I/O 组件——其中包括 DDR5、 HBM，还有一块Intel Optane DC。它们得到了英特尔One API的全面支持，并且还提供了迁移到ASIC的解决办法。英特尔声称，与英特尔老式的14nm Stratix10FPGA相比，Agilex FPGA的性能提高了40%，总功耗则降低了40%。
除了CPU和FPGA，英特尔在收购Movidius、Nervana以及Mobileeye之后也推出相应的专用芯片，分别针对不同的AI场景，而且英特尔正在研发的新一代Xe架构的GPU也已经提上日程。
可以看出，英特尔在AI芯片领域的布局已经自成一体，从云端到终端，从训练到推理，再到无人机、自动驾驶等AI落地场景，英特尔的芯片已经无处不在。
不过，英特尔的宏图不止于此，未来AI对计算力的要求会越来越高，然而摩尔定律已经走到了尽头，传统的异构计算已经不能满足产业应用对AI计算的需求，英特尔则希望通过超异构计算来适应未来的计算需求。
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