日前，在2019 英特尔人工智能峰会期间（Intel AI Summit 2019），英特尔向外界展示了一系列 AI 相关新产品。包括英特尔 Nervana 细列神经网络处理器 (NNP) 和新一代 Movidius Myriad 视觉处理单元。英特尔的老对手NIVIDA一直是AI芯片领域的霸主，仰仗平台优势和先发优势，NVIDIA已经占据AI市场的半壁江山。英特尔这头大象反应虽慢，此次正面出击，也给人工智能市场带来更多的选择。
随着人工智能的进一步发展，传统处理器在这一领域的性能表现十分有限。人工智能专用型硬件是必不可少的，不同商家的可能不一样如NPU，APU等，到英特尔这里就成了 Nervana NNP 和 Movidius Myriad VPU。目前Nervana NNP 已经投入生产并交付。
Nervana NNP 是Intel在神经网络处理器方面的重要产品，可以说是第一款 AI 商用芯片，而且这款产品从发布、测试、量产到应用，实际上是经历了一个漫长的产品周期。相比NVIDIA早早布局AI市场和软件生态，Intel在人工智能领域发力确实晚了些，不过这不影响开发者的选择，毕竟Intel多年来有着稳固且庞大的销售网络，有着忠实的追随者。
新一代 Nervana NNP 名称有些变化，Nervana NNP-T 代号 Spring Crest，采用了台积电的 16nm FF+ 制程工艺，拥有 270 亿个晶体管，硅片面积 680 平方毫米，能够支持 TensorFlow、PaddlePaddle、PYTORCH 训练框架，也支持 C++ 深度学习软件库和编译器 nGraph。而 Nervana NNP-I，代号为 Spring Hill，是一款专门用于大型数据中心的推理芯片。这款芯片是基于 10nm 技术和 Ice Lake 内核打造的，打造地点是以色列的 Haifa ，Intel 号称它能够利用最小的能量来处理高负载的工作，它在 ResNet50 的效率可达 4.8TOPs/W，功率范围在 10W 到 50W 之间。
按照官方说法，英特尔 Nervana 神经网络训练处理器（Intel Nervana NNP-T）在计算、通信和内存之间取得了平衡，不管是对于小规模群集，还是最大规模的 pod 超级计算机，都可进行近乎线性且极具能效的扩展。英特尔 Nervana 神经网络推理处理器（Intel Nervana NNP-I）具备高能效和低成本，且其外形规格灵活，非常适合在实际规模下运行高强度的多模式推理。这两款产品面向百度、 Facebook 等前沿人工智能客户，并针对他们的人工智能处理需求进行了定制开发。
此外，Intel 公布了全新一代 Movidius VPU。下一代英特尔 Movidius VPU 的代号是 Keem Bay，它是专门为边缘 AI 打造的一款产品，专注于深度学习推理、机器视觉和媒体处理等方面，采用全新的高效能架构，并且通过英特尔的 OpenVINO 来加速。按照官方数据，它在速度上是英伟达 TX2 的 4 倍，是华为海思 Ascend 310 的 1.25 倍。另外在功率和尺寸上，它也远远超过对手。
Intel 方面表示，新一代 Movidius 计划于 2020 年上半年上市，它凭借独一无二的高效架构优势，能够提供业界领先的性能：与上一代 VPU 相比，推理性能提升 10 倍以上，能效则可达到竞品的 6 倍。除了新一代 Movidius，英特尔还发布了全新的英特尔 DevCloud for the Edge，该产品旨在与英特尔 Distribution of OpenVINO 工具包共同解决开发人员的主要痛点，即在购买硬件前，能够在各类英特尔处理器上尝试、部署原型和测试 AI 解决方案。
另外，英特尔还介绍了自家的英特尔至强可扩展处理器在 AI 方面的进展。可见，在推进 AI 技术走向商用落地方面，英特尔终于跨出了自信的一步。
