人工智能之终端芯片研究报告

Core(GT)：用于花费级前端设备的机能计算、图形加快。
Euclid：供给给开辟者/创客的开辟板，集成Atom低功耗处理器、RealSense摄像头模块、接口，可用做无人机、小型机械人的核心开辟部件。
Curie：供给给开辟者/创客的模块，其内置Quark SE体系芯片、蓝牙低功耗无线电、以及加快计、陀螺仪等传感器，可用做低功耗可穿戴设备的核心部件。

大年夜产品线来看，包含了CPU与FPGA的异构计算处理器将是Intel盈利的重点。估计到2020年Intel将有1/3的云数据中间节点采取FPGA技巧，CPU+FPGA拥有更高的单位功耗机能、更低时延和更快加快机能，在大年夜数据和云计算范畴有望冲击CPU+GPU的主导地位，而Intel的至强处理器Xeon +FPGA也将在2017年下半年量产。

7.Intel的痛点：生态不完美

FPGA对GPU的潜力在于其计算速度与GPU平起平坐，却在成本和功耗上对GPU有着明显优势。当然，劣势也有，然则FPGA的潜力是异常明显的。作为一个想要推向市场的商品来说，FPGA最须要克服，也是最轻易克服的问题是普及程度。

2016年，AlphaGo邮攀李世石九段的围棋对决无疑掀起了全世界对人工智能范畴的新一轮存眷。在邮攀李世石对战的5个月之前，AlphaGo因击败欧洲围棋冠军樊麾二段，围棋等级分上升至3168分，而当时排名世界第二的李世石是3532分。按照这个等级分数对弈，AlphaGo每盘的胜算只有约11%，而结不雅是3个月之后它在邮攀李世石对战中以4比1大年夜胜。AlphaGo的进修才能之快，让人惊骇。

大年夜部分PC都配有或高端或低端的自力GPU，对于小我进行的中小范围神经收集开辟和练习来说，其实它们的机能已经根本足够。而FPGA却不是在电脑里能找获得的器械，而多见于各类冰箱、电视等电器设备及实验室中，是以想要搞到一块能用来开辟深度进修的FPGA其实还挺麻烦的。不仅如斯，FPGA的不普及还表如今以下三个方面：

OpenCL编程平台应用不广泛

如不雅FPGA想要攻占深度进修的市场，那么家当链下流的编程平台必弗成少。今朝较为风行的异构硬件编程的替代性对象是OpenCL。不合于CUDA单一供给商的做法，OpenCL对开辟者开源、免费，这是一大年夜重要竞争力。但今朝来看，其获得的支撑相较CUDA还略逊一筹。

实现硬件编程艰苦

将图形处理器GPU用作矢量处理器。在这种架构中，GPU善于浮点运算的特点将获得充分应用，使其成为可以进行并行处理的通用枷⒚鹁片GPGPU。英伟达公司大年夜2006年下半年已经开端陆续推出相干的硬件产品以及软件开辟对象，今朝是人工智能硬件市场的主导。

多核处理器异构化：

有效地描述硬件须要对数字化设计和电路的专业常识，尽管一些基层的实现决定可以留给主动合成对象去实现，但往往无法达到高效的设计。是以，研究人员和应用科学家偏向于选择软件设计，因其已经异常成熟，拥有大年夜量抽象和便利的分类来进步法度榜样员的效力。

安排环节须要定制复杂套件

8.Intel的优势

今朝在深度进修市场FPGA尚未成气候，谷歌如许的超等大年夜厂又爱好本身研发专用芯片，是以可以说对于深度进修芯片来说，小我开辟者及中小型企业内还有相昔时夜的市场。这个市场今朝几乎只有英伟达一家独大年夜，英特尔想要强势进入未必没有机会。而比拟于英伟达来说，英特尔有两个明显的优势：

更熟悉CPU

尽管今朝的人工智能市场几乎只有英伟达一家独大年夜，但英伟达的芯片也不是可以或许本身完成深度进修练习的。或者说，英伟达的GPU芯片还不足以代替那些英特尔的CPU，大年夜多半情况下它们临时只能加快这些处理器。所以，GPGPU临时只是概念上的，GPU还不足以在大年夜多半复杂运算情况下代替CPU，而跟着人工智能技巧的进步，对硬件的逻辑运算才能只会更高不会降低，所以搭载强大年夜CPU核心的多核异构处理器才是更经久的成长偏向。而论对CPU的熟悉，没有一家芯片厂商能过胜过英特尔，英特尔是最有可能让搭载了FPGA与CPU的异构处理器真正实现多核心相辅相成的芯片公司。

算法的练习应当是贯穿全部应用过程的，如许可以随时为花费者供给最好体验的办事。然则如不雅要将所有算法都集中于本地练习，不仅会见临寂?婵颈的问题，也轻易面对大年夜单个用户处收集到的数据量太少的难堪。我们临时不推敲良久今后可能出现的基于小样本的无监督进修的AI，毕竟那其实已经跟人差不多了，在今朝AI的成长状况下，将所稀有据集中于云端进行计算显然是更理性且有效的做法。这就对通信提出了极高的请求，而英特尔刚巧在这个范畴有着相当多的积聚。固然英特尔的通信部分比年吃亏，但在如今的形势下，它却不测埠有了新的价值与潜力。

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【义务编辑：枯木 TEL：（010）68476606】

7.Nvidia的应用构造：主动驾驶

我们今朝能实现的，一般被称为“弱人工智能”。弱人工智能是可以或许与人一样，甚至比人更好地履行特定义务的技巧。例如，Pinterest上的图像分类，或者Facebook的人脸辨认。这些人工智能技巧实现的办法就是“机械进修”。

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