已經的芯片巨子，正在周全擁抱著人工智能的轉型。然則前有老敵手微軟的壓力，中有NVIDIA的截殺，后有谷歌等互聯網新貴的追擊，英特爾若何用人工智能照亮將來之路？
關于AI這件事，CPU和GPU誰更合適？
要答復這個成績，就要從CPU和GPU的架構說起。這是一個異常龐雜且學術的成績，拋開一些技巧關卡，這張圖片能比擬直不雅的讓我們懂得到CPU和GPU的分歧。
圖片中綠色的是盤算單位，橙白色的是存儲單位，橙黃色的是掌握單位。GPU采取了數目浩瀚的盤算單位和超長的流水線，但只要異常簡略的掌握邏輯。而CPU有著龐雜的掌握邏輯和諸多優化電路，但盤算才能只占很小一部門。是以，GPU更善于年夜范圍并發盤算，實用于數據并行度高的盤算密集型法式（雷同算法分歧數據反復盤算）。而CPU對并行水平請求低，對數據的依附性不高，合適處置多樣的義務。
在2016年人工智能概念再次走向年夜眾視野時，Alphago的走紅將深度進修概念敏捷炒熱，關于須要年夜量數據并行盤算處置的深度進修，GPU的優勢被直接縮小，然則從人工智能的完全途徑來看，CPU和GPU必需各司其職互相合營。
詳細到一個完全的人工智能運用，后期的數據獲得和最初的信息決議計劃都是CPU善于的，而中央年夜量的數據盤算則是GPU更善于完成的。“好比人臉辨認運用，后期圖象的收集、數據的存儲在CPU上運轉最好，隨后GPU擔任年夜量的并行辨認盤算，最初的辨認成果須要聯系關系其他信息做決議計劃，或許跟其他傳感器和渠道來做信息綜合的時刻，CPU則更善于。”英特爾中國研討院院長宋繼強在接收ZOL視頻專訪時舉例道。
不外，GPU其實不是并行盤算的獨一平臺。假如還沒有明白的數據算法，須要年夜量試驗肯定哪一種算法更合適的時刻，GPU的效力會更高更靈巧。然則一旦算法固定了，GPU的任務將可以由一種專門針對人工智能AI優化的加快芯片來替換。
今朝，英特爾具有FPGA和Nervana兩種硬件加快芯片，不須要CPU的指令調劑，可以直接針對硬件和算法優化，履行效力更高。這類公用的加快芯片可以或許處理盤算密度、內存存儲帶寬等成績，將機能優化到最好。“前端裝備要斟酌尺寸、功耗、價錢等成績，公用加快芯片是最好的選擇。加快芯片特殊合適在前端裝備里做盤算機視覺運用，小范圍的深度進修收集，所以會涌現在無人機、人工智能攝像頭上。”宋繼強院長表現。
三個閣下將來的收買
英特爾用公用加快芯片下降了并行盤算的沖擊，而這面前離不開三個癥結性的收買。
英特爾167億美元收買Altera
2015年6月2日，英特爾宣告以167億美元的現金收買可編程邏輯芯片巨子Altera，這筆生意業務成為英特爾成立49年汗青中金額最年夜的一筆并購，CEO科再奇都感慨“這筆并購案的金額其實太年夜了”。切實其實，彼時英特爾一個季度的營收才方才到達132億美元。如今看來英特爾其時的背城借一照樣壓對了寶，Altera的FPGA歸入到英特爾的產物線后，成了英特爾開辟公用加快芯片相當主要的砝碼。英特爾并購副總裁文德爾·布魯克斯在其時接收采訪時曾表現，絕對于傳統的處置器和FPGA自力組件，FPGA和英特爾處置器封裝的一體化芯片最后將帶來30%-50%的機能晉升，而終究的機能晉升將到達2-3倍。
英特爾4億美元收買Nervana System
FPGA固然也能夠完成高機能并行盤算，然則還缺乏以填補沒有GPU的缺憾，因而英特爾持續了買買買之路。2016年8月10日，英特爾宣告4億美元收買深度進修創業公司Nervana System。Nervana是一家在芯片范疇具有自立常識產權的公司，旗下的Engine芯片在功耗和機能方面可以和GPU相對抗。借助Nervana加快芯片，英特爾延長了處置器營業系統，在人工智能范疇取得更多話語權。
英特爾153億美元收買Mobileye
本年3月13日，英特爾宣告以153億美元收買Mobileye，這也是49年來繼167億美金收買Altera以后，英特爾范圍第二年夜的生意業務。要曉得2016年英特爾全部財年的凈利潤也才103億美元，英特爾簡直是花了一年半的支出完成這項收買。為何？Mobileye手握著攝像頭、傳感器芯片等多項完成主動駕駛的癥結技巧，乃至有剖析稱其在駕駛員幫助和防碰撞體系范疇已占領全球七成以上的市場份額，此次收買勢必進一步強化英特爾在主動駕駛汽車范疇技巧供給商的位置。宋院長表露：“收買以后，Mobileye的客戶直接釀成了英特爾可以支撐的客戶，英特爾在主動駕駛范疇將可以或許供給從算法到芯片，從多傳感融會到存儲、通信技巧的整車計劃。無人駕駛技巧不是某一種技巧，而是須要綜合許多種技巧，英特爾將異常擅長打造高效靠得住的無人駕駛平臺。”
人工智能將催生全新的硬件形狀
在曩昔的三十年里，從PC到挪動，人機交互技巧占領很年夜比重。人工智能時期，機械將具有更好的客觀能動性，經由過程傳感器數據自立感知義務完成任務，不須要人來提議。不外，宋院長以為人工智能技巧今朝還有許多局限性，要和人機交相互聯合能力更好的保證用戶體驗。“人工智能可以練習出很好的模子，到達99%的靠得住性，然則在運用進程中，能夠碰著之前練習完整沒有碰過的新情形，人工智能的準確度就未必能保存那末高。人工智能和人機交互要聯合起來，即便人工智能猜測錯了也不至于形成毛病。人工智能可以進一步削減人自動操作的時光，然則依然可以跟人交互，來確認到達最好的后果。”
Siri為代表的語音助手被標榜成為晚期的人工智能模子，然則許多用戶都認為它們中看不頂用。在宋院長看來，重要是受限于裝備形狀，人工智能施展的空間其實不年夜。“手機上許多操作其實其實不龐雜，人的操作本錢不高并且必定比機械操作更精確，所以你不會感觸感染到反動性、推翻性的體驗。然則假如產物形狀不是手機，而是智能車、無人機、智能機械人，帶來的價值就是史無前例的。”到了智能機械人時期，你可以用一步高端智妙手機的價錢就買到很好的智能機械人，它會對一切家庭成員制訂用戶畫像，懂得分歧人的特征和需求，供給差別化定制化的辦事。假如智能機械人具有了成熟的空間挪動和自立操作才能，智能養老就有愿望殺青。
宋繼強院長泛論英特爾人工智能計謀
現在，英特爾的人工智能處理計劃曾經悄無聲氣的涌現在了許多運用場景中。2016年的雙11，在京東用戶量的拜訪岑嶺時代，英特爾的人工智能技巧在及時監控不法圖片的上傳，保證京東流量岑嶺時代的運營平安，同時贊助京東具體剖析客風行為，供給更精準的推舉；在訊飛聽見-智能會議體系中，一切語音可以及時轉化成文字，精確率高達95%以上，面前依托的除科年夜訊飛的焦點語音技巧，還有英特爾的至強處置器和及時語音轉寫處理計劃；到了2020年，完成從基因測序到醫學剖析，再到制訂醫療計劃等一系列精準醫療進程僅僅須要24小時，英特爾GTX One生物盤算加快平臺就是愿望依托人工智能的盤算才能，推進精準醫療高速成長…
接上去，我們將很快看到英特爾人工智能在虛擬/加強實際和無人駕駛范疇宣布的技巧息爭決計劃。在VR/AR范疇，除用戶可使用本身的手跟虛擬情況做交互以外，英特爾人工智能技巧將完成用戶帶著頭盔，和他交互的人仍然可以看到他的臉。英特爾無人駕駛技巧將在駕駛座艙內供給智能交互體驗，駕駛員可以把手攤開做其他工作，然則人工智能會監控你，避免你走神，可以或許在緊迫情形下把你拉出去做響應的義務接收。
已經，英特爾推出的首個微處置器成為盤算機汗青上一個主要里程碑。然則，當挪動互聯逐步掩飾PC的光線，英特爾卻沒能走出迷霧，挪動盈余的錯掉給了英特爾勇士割腕的決計。現在，英特爾撕下了“芯片巨子”的標簽，取而代之的是“驅動萬物智能互聯”。縱不雅英特爾2017年的重點安排范疇，不管是人工智能、無人駕駛，照樣虛擬實際、5G，英特爾要周全反擊愿望力挽狂瀾，好在這一次，還為時不晚。
