英特爾推出 AI 新品，性能是競品 6 倍！

電子發燒友網報道，北京時間11月13日凌晨2點，英特爾在舊金山舉行2019人工智能峰會，推出代號為Keem Bay的下一代Movidius VPU，可用于邊緣媒體、計算機視覺和推理應用，并計劃于明年上半年上市。此外，英特爾還在現場展示了Nervana神經網絡處理器（NNP），并正式宣告商用。

英特爾副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao在現場演講中表示，“隨著英特爾AI產品的更新與發布，AI解決方案的產品組合也將得到進一步的提升與優化，而這也有望在2019年創造超過35億美元的營收。”

Movidius Myriad視覺處理單元（VPU）：KeemBay

英特爾Movidius Myriad視覺處理單元（VPU），代號為KeemBay，其經過優化可在邊緣端進行工作負載的推理。性能方面，與上一代VPU相比，KeemBay的推理性能提升了10倍以上，能效則可以達到競品的6倍。功耗方面，KeemBay的功耗約為30W，比英偉達的TX2快4倍，比華為海思的昇騰310快1.25倍。

英特爾物聯網事業部副總裁兼視覺市場和渠道部門總經理Jonathan Ballon表示，“該芯片擁有新的片上存儲器架構。同時，Keem Bay提供的Tops推理量是英偉達Xavier的4倍，在充分利用的情況下，該芯片可幫助客戶獲得50%的額外性能。與同類競品相比，KeemBay的性能比GPU的性能更好，不僅功率、大小和成本都實現了一定程度的降低，而且還進一步補充了我們完整的產品、工具和服務產品組合。”

Nervana神經網絡處理器（NNP）：NNP-T和NNP-I

今年，英特爾在面向AI推理和AI訓練領域，相繼推出了NNP-T和NNP-I兩款Nervana神經網絡處理器，專為大型數據中心而設計。同時，Nervana神經網絡處理器也是英特爾研發的首個針對復雜深度學習的專用ASIC芯片，主要提供給云端和數據中心客戶。作為系統級AI解決方案的一部分，Nervana神經網絡訓練處理器目前已經投入生產，并已完成客戶交付。

NNP-T

NNP-T采用臺積電16nm制程工藝，擁有270億個晶體管，硅片總面積達680平方毫米。應用上，它據有高度的可編程性，并支持所有主流深度學習框架，如TensorFlow、PYTORCH訓練框架和C++深度學習軟件庫等。同時，它還能夠實現計算、通信和內存之間的平衡，而且不管是針對小規模群集，還是最大規模的pod超級計算機，它都可以進行近乎線性且極具能效的擴展。

NNP-I

NNP-I基于英特爾10nm IceLake處理器架構，同樣支持所有的主流深度學習框架，在ResNet50上的效率可達4.8TOPs/W，功率范圍為10W到50W之間。此外，它具有高能效和低成本，能將傳統的AI和多個引擎結合，實現高效率的AI推理工作負載，適合在實際規模下運行高強度的多模式推理。

目前，英特爾的許多客戶已將其AI解決方案應用于各個層級的設備，部署在本地數據中心和超大規模公有云設施中。值得一提的是，這兩款Nervana神經網絡處理器主要面向英特爾的前沿AI客戶，如百度和Facebook等，并針對這些企業的AI處理需求進行定制開發。