今天给各位分享intel做人工智能fpga的知识，其中也会对fpga进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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Intel AI处理器是什么型号？什么价格？
可能大家还认为英特尔还只是PC领域的芯片老大，但实际上英特尔目前拥有从云端到终端的人工智能解决方案。
云端人工智能
众所周知，目前在服务器及数据中心市场，英特尔是绝对的老大。目前在运行人工智能运算数据中心服务器中，英特尔的占有率达97%。所以，可以说英特尔的这些服务器芯片也算得上是AI处理器。
这些解决方案中包括Xeon处理器与XeonPhi处理器，以及最新推出的Purley平台。
今年7月，英特尔还发布了代号为Purley的新一代服务器平台，为现在持续演进的数据中心与网路基础架构所量身设计，提供业界最高的能源效益与系统层级效能，效能比上一代平均高出1.65倍。在人工智能不断增加的工作负载下，Purley平台可提供比上一代高出2.2倍的效能。
可能大家觉得CPU并不适合用来做人工智能运算，英特尔似乎也意识到了这一点，去年英特尔以4亿美元的天价收购了机器学习初创公司Nervana。经过一年多的整合之后，英特尔会在今年年底推出一款专为深度学习而打造的神经网络处理器Nervana(NNP)。英特尔称利用Nervana处理器可以帮助不同行业发挥最大的性能，找到自身最大价值。
据了解，Nervana处理器摒弃了原来的标准的缓存结构，而是利用软件实现内存管理，这样能够最大的发挥出其性能。同时，还设计有高速片外互联通道，可以让Nervana处理器实现高速的双向数据传输，多个处理器甚至可以组成一个更加庞大的神经网络系统，可以实现更大的计算量，帮助客户快速获取有用数据。此外，Nervana处理器还采用了英特尔针对还专为人工智能设计的Flexpoint运算可以实现标量的点乘和加法，而且这种计算单元可以节省下不少的电路晶体管，因此可以提升处理器的密度，并且减少功耗。
英特尔表示，Nervana处理器并非只有一款，多代处理器正在打造当中，在未来这些产品有助于在2020年实现深度计算数百倍的性能提升。
另外对于人工智能运算来说，近年来FPGA备受追捧。在2015年的适合，英特尔就宣布以167亿美元收购了FPGA生产商Altera。以此来补足自己的在FPGA领域的不足。
相较于目前广泛被用于人工智能计算的GPU技术来说，FPGA具有更低的延迟，功耗更低，同时更具灵活性。比如FPGA可以根据特定的应用去编程硬件，而GPU一旦设计完就不能改动了，所以不能根据应用去调整硬件资源。此外，从算法的层面来看，人工智能含有许多智能决策的部分，因此需要有很强的平行运算能力。这些算法进而对处理器结构产生了不同的需求，像是在神经网络中，卷积运算强调的是平行运算，适合在FPGA上运行，但在传感器融合的部分，则比较适合在CPU上运行，因其必须将硬件进行分割，再将不同的算法，放到处理器中。所以，FPGACPU这种异构架构成为了一种趋势，特别适合一些需要智能视觉分析、与云端大数据结合的智能终端。
从英特尔对这些产品定位来看，XeonPhi、Nervana将用于云端最顶层的高性能计算，而Xeon、FPGA将用于云端中间层/前端设备的低功耗性能计算。
终端计算机视觉方案：Realsense/Movidius/MobileyeQ系列
早在2014年，英特尔就推出了Realsense3D实感技术，其模组主要由1个色彩传感器、1个红外线传感器和1个红外激光发射器，此外还有1个实感图像处理芯片组成。RealSense3D可以实现深度感知、3D成像/建模、内部映射以及运动跟踪。此前已经被应用于笔记本电脑、平板电脑以及一些智能硬件当中。英特尔主要向合作伙伴提供RealSense3D模块，使得合作伙伴可以非常容易的实现3D视觉能力。
去年9月，英特尔收购了计算机视觉芯片公司Movidius，开始加码终端侧的人工智能布局。Movidius在计算机视觉方面有很强的技术积累，这家从2006年就成立的视觉计算芯片公司花费了9年的时间开发出了低价低功耗高性能的视觉处理器芯片——Myriad系列VPU（VisionProcessingUnit）。目前其Myriad系列VPU也被众多的厂商广泛应用。比如大疆的Spark无人机，谷歌刚发布不久的Clips相机都采用了Myriad2系列VPU。
今年7月，英特尔推出了Movidius神经计算棒，这是世界上首个基于USB模式的深度学习推理工具和独立的AI加速器。其可以直接部署到安防监控摄像头端，实时的对于视频流进行人工智能计算加速。英特尔表示，外形小巧的Movidius神经计算棒可为广泛的边缘主机设备提供专用深度神经网络处理功能力，从而减少开发、调优和部署人工智能应用的障碍。
另外，在今年3月13日，英特尔宣布以153亿美元收购了全球最大的高级驾驶辅助系统（ADAS）供应商——以色列公司Mobileye，这不仅创下了以色列科技公司被收购的最高价，也创下了自动驾驶领域的最大交易。
而Mobileye则拥有自主研发的用于自动驾驶领域的人工智能芯片——芯片EyeQ系列，现在已经量产的芯片型号有EyeQ1、EyeQ2、EyeQ3，EyeQ4正在开发进行中，预计将于2018年推出。目前，EyeQ系列还是由意法半导体公司生产供应。不过，既然成为了英特尔的子公司，那么后续其EyeQ系列芯片应该会有英特尔来生产供应。
可自主学习的类脑芯片Loihi
早在今年9月底的时候，英特尔的首款神经拟态计算（类脑）芯片Loihi就被曝光，这是全球首款具有自我学习能力的芯片，引起了业内的广泛关注。
根据现场公布的资料显示，Loihi采用的是异构设计，由128个NeuromorphicCore（神经形态的核心）+3个低功耗的英特尔X86核心组成，号称拥有13万个神经元和1.3亿个触突。其拥有目前发布芯片的大部分先进特性，支持可编程的学习规则，每个神经形态核心都包含一个学习引擎，在操作中可以通过编程去适配网络参数。每个神经元可以与成千上万个其它神经元通信。
英特尔的Loihi芯片采用了一种新颖的方式通过异步脉冲来计算，同时整合了计算和存储，模仿了大脑根据环境的各种反馈来学习如何操作的运作方式，可以利用数据来学习并做出推断，随着时间的推移也会变得更加的智能，并且不需要以传统方式来进行训练。
在性能方面，根据此前研究人员公布的数据显示，与其他典型的脉冲神经网络相比，在解决MNIST数字识别问题时，以实现一定准确率所需要的总操作数来看，Loihi芯片学习速度提高了100万倍。与卷积神经网络和深度学习神经网络相比，Loihi测试芯片在同样的任务中需要的资源更少。
此外，在能效比方面，与训练人工智能系统的通用计算芯片相比，Loihi芯片的能效提升了100倍以上。
需要指出的是，目前Loihi芯片还处于实验室阶段，最快将于今年年底面世（有测试芯片出来），届时英特尔将会与著名大学和研究机构共享Loihi测试芯片。
小结：
以上就是目前英特尔在人工智能领域的主要芯片产品，从云端到中间层到终端完全覆盖，同时在人工智能前沿研究领域，英特尔也已有所突破。对于题主要问题的价格问题，除了英特尔的服务器芯片有一些公开的价格信息之外（以英特尔XeonPlatinum8180处理器为例，其价格高达10000美元左右），其他的芯片目前还没有相应的公开的价格信息。
作者：芯智讯-浪客剑
fpga基础知识及工作原理
一、FPGA原理
FPGA中的基本逻辑单元是CLB模块，一个CLB模块一般包含若干个基本的查找表、寄存器和多路选择器资源，因此FPGA中的逻辑表达式基于LUT的。
FPGA内部的编程信息一般存储在SRAM单元中，因此通常的FPGA都是基于SRAM的，所以掉电后信息会丢失，下次上电需要先配置才能使用。
二、FPGA产品的速度等级
速度等级一般反映一款芯片的性能，速度等级越高，说明芯片内的逻辑延时和布线延时越小，设计的性能要求也越容易达到，随之付出的成本也越大。
对XilinxFPGA，速度等级一般有“-1”、“-2”、“-3”等，数字越大，速度等级越高，芯片价钱也越贵。
对IntelFPGA，速度等级一般有“-6”、“-7”、“-8”，数字越小表示速度等级越高、价钱越贵。
三、FPGA内部资源
逻辑资源块是FPGA内部最重要的资源，Xilinx称其为CLB（configurablelogicblock）;
7系列中，FPGA内部三大主要资源：可编程逻辑单元、可编程I/O单元、布线资源
1、可配置逻辑单元（configurablelogicblock）
CLB在FPGA中最为丰富，由两个SLICE构成，SLICE分为SLICEL（L:Logic）和SLICEM（M:Memory），因此CLB可分为CLBLL和CLBLM两类；
SLICEL和SLICEM内部都包含4个6输入查找表（LUT6）、3个数据选择器（MUX）、1个进位链（carrychain）和8个触发器（Flip-Flop）；
2、存储单元（BlockRAM）
BlockRAM可以被配置为同步、异步、单端口、双端口的RAM或FIFO,或者ROM;
3、运算单元（DSP48E1）
当FPGA需要复杂的运算时，会使用DSP48E1，例如乘法。
intel最新什么水平
Intel一直是计算机硬件领域的领先厂商之一，不断推出新的产品和技术来提升性能和创新。目前，以下是Intel在不同领域的最新水平：
处理器：Intel最新的处理器系列是第11代酷睿（TigerLake）和至强（IceLake-SP）系列。这些处理器采用了10纳米制程工艺，提供更高的性能和能效，支持更快的时钟速度和更多的核心数量。
显卡：Intel最新的集成显卡是Xe架构，它在图形性能方面有了显著的提升。Xe架构的显卡可以提供更好的游戏性能和图形处理能力，适用于游戏、创作和多媒体应用。
人工智能：Intel在人工智能领域也有很多创新。他们推出了IntelNervana神经网络处理器（NNP）系列，专门用于加速深度学习任务。此外，Intel还提供了一系列的软件工具和框架，帮助开发者优化和加速AI应用。
云计算：Intel在云计算领域也有强大的产品线。他们的至强处理器系列提供了高性能和可靠性，适用于云服务器和数据中心。此外，Intel还推出了一系列的硬件加速器，如IntelFPGA和IntelOptane内存，用于加速云计算和大数据处理。总的来说，Intel在各个领域都有不断创新和推出新产品的努力，以满足不同用户的需求。他们的最新产品和技术都在不断提升性能、能效和创新水平。
英特尔重金押宝人工智能，中国市场如何落地？
科技行者发自英特尔中国研究院办公室。
回望过去一年，英特尔几乎全心投入AI建设，整合Nervana，成立人工智能产品事业部(AIPG)，扩张收购与投资布局，AI领域的举动，逻辑主线越发清晰。那么，在中国如何推动AI，英特尔其实也给出了答案。第一，英特尔为实体经济站台。十九大提出互联网、大数据与人工智能深入融合，如何释放AI价值，其在AI领域的战略集中在三方面：创新技术、广泛合作、推动应用。具体表现：正携手百度、科大讯飞、京东、美团、海康威视、中国电信等各路厂商，积极探索人工智能在到医疗、交通、安防、工业、互联网和通信领域的应用部署，为实体经济发展提供不竭动力。第二，做中国高价值合作伙伴。“AIONIA”是英特尔AI战略的核心思想，即希望英特尔AI架构为各行各业提供帮助，降低AI使用的门槛。实际上，对于英特尔而言，AI潜力和价值，恰恰体现在它能够与其他行业应用实现有效的结合，即通过行业应用释放AI潜力。独乐乐不如总乐乐。同样是合作，但英特尔却擅长用“英特尔方式”实践着，不单是为行业用户提供解决方案，还与合作伙伴一起玩。通过技术的力量，让AI易于实践，降低各行各业使用AI门槛。分享一个小故事，英特尔在不同场合多次提到的“天池医疗AI大赛”。英特尔与阿里巴巴和零氪科技共同举办了天池医疗AI大赛，以期促进算法创新，用AI加速精准医疗的发展；大赛第一季面向的是医学界公认的难题——早期肺癌的诊断。作为大赛的共同举办方，英特尔提供了可为深度学习提供高效计算支持的至强融核处理器、至强处理器等产品和技术，还有针对机器学习和深度学习的英特尔MathKernelLibrary（MKL）核心算法库及英特尔Python数学库，以及特别为医疗影像分析设计的深度学习框架软件等。据科技行者了解，在这次天池大会上，英特尔为深度学习框架Caffe定制了43个超越开源版本的新功能，来支撑选手的模型创新；同时也为天池软件贡献了35000行框架代码和6000行参考模型代码，为模型训练保驾护航。结果是，各队选手在比赛期间遇到的80%的问题，英特尔事先都有验证过。从体验层面，英特尔也正在尝试。举个例子，3D人脸面部表情捕捉技术，可实现对视频人脸的自动检测与识别，精准重建3D人脸，并实时跟踪面部表情变化，将预先设计好的特效素材附在3D人脸上，重新渲染到MV视频中，从而实现脸部特效。整个过程只需一个二维摄像头，大大简化传统3D建模过程。目前，这项AI技术还运用到音乐作品拍摄中，并开放体验区，让内在英特尔技术，在AI时代，转化为外在精彩体验。很显然，英特尔对待AI的核心思想是，推动AI普及化、民主化，推动整个市场发展。就像英特尔公司高级首席工程师兼大数据技术全球首席技术官戴金权多次提到，“在英特尔我们专注做的一件事情，就是使人工智能计算进入民主化时代，让各行各业更方便地使用。”
下图为英特尔AIDay上的中国合作伙伴
回到话题，英特尔重金押宝AI，当然少不了芯片。
在今年AIDay上，英特尔就释放了多个重要讯号，试图在明年50岁“知天命”来临之际，在人工智能的时代，改变自己的“人设”。弥补GPU缺乏，转投“神经芯片”研发如果说AI是一场马拉松，此刻重新回到赛道的英特尔，“快马加鞭”之余，还面临着一个无法回避的外界言论话题，对手英伟达。毫无疑问，在PC时代，CPU/GPU曾是一对亲密无间的伙伴，但到了人工智能时代，却出现了“分歧”。“吃瓜”看热闹的背后，你需要知道的一个事实是，在界定两者的关系时，英伟达掌舵黄仁勋曾多次提到，GPU不会替代CPU。虽然老黄在说这话时，一脸傲娇，但他看来，最完美的架构正是在万事皆能的CPU上，加上在某些重大计算挑战上非常有能量的GPU，后者非常擅长图形的计算处理工作和人工智能类型的应用。当然，人工智能包含很多范畴，GPU在深度学习领域尝足了“甜头”，但真正使用还要考虑很多不同的约束条件，功耗、尺寸、价格来选择不同的硬件。尽管英特尔下大手笔，收购FPGA厂商Altera、AI芯片商Nervana，但依然无法解决缺乏GPU的问题。于是，英特尔选择另辟蹊径。仅以芯片角度来看，英特尔的研究好消息一个又一个从实验室传来。似乎是作为一种强力的隔空反击，这次AI大会上，宣布正在研发出代号“Loihi”的自动学习神经芯片。▲代号“Loihi”自动学习神经芯片Loihi得名于夏威夷海底的一座火山，它由128个计算核心构成，每个核心集成1024个人工神经元，整个芯片拥有超过个13万个神经元与1.3亿个突触连接。虽然无法与拥有超800亿个神经元的人脑相比，但是英特尔认为，Loihi代表着未来人工智能芯片的发展方向。其原因在于，Loihi芯片能够像大脑一样通过脉冲或尖峰传递信息，并根据这些信息调节突触强度，能模仿大脑，通过环境中各种反馈信息进行自主学习、下达指令。Loihi芯片提供了非常灵活的片上学习能力，将训练和推理整合至同一块芯片上。通过“异步激活”方式进行计算，使得机器学习更有效率，同时对于计算力的需求更小。该芯片适用于无人机与自动驾驶、红绿灯自适应路面交通状况，用摄像头寻找失踪人口等任务。不过英特尔目前尚未制造出Loihi芯片，但已用FPGA芯片进行了硬件模拟测试。展望未来，英特尔认为人工智能训练需要新型芯片架构。而神经形态计算恰好带来了一种方式，以类似大脑的结构提供超大规模的计算性能。但英特尔并不是第一家使用神经科学指导芯片的公司。此前，IBM已经构建了两代神经形态处理器，称为TrueNorth，同样基于脉冲神经元模式，但TrueNorth包括4096个核心，模拟了一百万个神经元和2.56亿个突触，这个数字在Loihi之上。一个好消息是，与通常用于训练人工智能系统的芯片相比，Loihi芯片的能效提升了1000倍。尽管，目前很难说英特尔神经元芯片最终结果如何，但肯定的一点，英特尔已经意识到CPU不是唯一。为了应对英伟达的进攻，英特尔正试图去拥抱其他芯片。截至目前，CPU+FPGA已经显示出深度学习负载上的能力，以及专用神经网络芯片，二者的能耗和性能，都足以成为GPU潜在的挑战者。当然，这还不够。近日，据外媒报道，英特尔还选择与昔日的“老对手”AMD联手，将后者的GPU与它的CPU封装在一起，试图弥补自身GPU缺乏的短板。说到硬件计算力，这还只是英特尔AI布阵图中的一小部分。接下来，我们重新梳理一下英特尔AI的逻辑。瞄准“数据”，从点线面勾画AI全栈解决方案早在60多年前，AI就诞生了。但发展之路，蜿蜒曲折。之所以现在井喷式增长，除了不断提升的计算力，还有一个重要基础，数据。追溯到今年3月，英特尔发布“数据战略”，对公司进行重新定义，CEO科再奇明确指出，“如果一个市场不能生成数据、分析数据、或使用数据来提供增值服务，英特尔就不会进入。”再来看一组数字，到2020年，每台自动驾驶汽车每天将生成超过4TB流量，结合所有产业，英特尔给出一项统计，2020年中国数据总量将达到8000EB。当然，不仅是数据量的增长，未来数据的形态正在从结构化（文本图形）向非结构化（音频、视频、社交），以及不规则维度和定制类型数据演进（声纳、GPS、雷达、镭射激光、人工智能、神经网络、基因），数据的处理方式也延伸至端到端。在这种“数据洪流”效应下，如何将不同形态的数据转化为“增值服务”，处理海量数据，并寻找到关键数据，做快速的预测、诊断，预防灾难事件发生，甚至模拟人的大脑，英特尔认为这就是AI潜力所在。但这位“CPU霸主”也表示，随着高度动态和非结构化数据的自然数据收集分析需求越来越大，未来计算需求必定将远远超越传统的CPU和GPU架构。那怎么办？英特尔这么说，那就肯定有办法。面对AI后时代的未知，英特尔同样希望用“计算多元”思路来处理，即利用不同特性硬件平台以及软硬件协同优化，来提升数据处理的速度和准确性。于是，英特尔很快采取了一系列行动。从2015年开始，疯狂布局AI，收购Altera、Saffron、Yogitech、Itseez、Movidius、Mobileye等一系列各有所长的AI初创公司。当然，一下子收购这么多公司，还是难以消化的。英特尔需要将所有这些融合重组在一起。如何整合？当英特尔收购Nervana时，它认为这家小公司是其进军AI的“基础”。为此，还成立了由Nervana前任CEO兼联合创始NaveenRao领导的人工智能产品事业部（AIPG）以及一个进行高级研究和开发的人工智能实验室。相较于整体AI战略，英特尔也更为强调其AI硬件组合。在本次AIDay上，英特尔刚宣布将在今年年底之前发布Nervana神经网络处理器（简称NNP），即此前代号为“LakeCrest”的项目。NaveenRao将NNP描述为“一套面向深度学习的专用架构”。英特尔在AI芯片方面还储备有其它杀手锏，具体包括至强家族、FPGA（来自Altera）、Mobileye（车载平台）以及Movidius（用于边缘位置机器学习）。▲英特尔人工智能全栈解决方案完整的硬件平台，涵盖至强处理器、至强融核处理器、英特尔Nervana神经网络处理器和FPGA、网络以及存储技术等；针对深度学习/机器学习而优化的基于英特尔架构的数学函数库（英特尔MKL-DNN以及数据分析加速库（英特尔DAAL）等，以及英特尔NervanaGraph；支持和优化开源深度学习框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；构建了包括英特尔Nervana、英特尔计算机视觉SDK、Movidius和Saffron为代表的平台，以推动前后端协同人工智能发展。原来，在“看似摸不着头脑”收购狂潮背后，英特尔实则是在补齐各方面的能力。应对数据多样性，现在，英特尔终于缓了口气，拿出一整套AI全栈解决方案。▲英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭正如英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭所言，AI是一场“马拉松似的拉锯战”，竞争才刚开始两三公里，未来将是“计算多元”时代。
从“芯片公司”到“数据公司”，英特尔的转型思路或许将带给人们一些启示：当新一波技术浪潮和风口来临时，与其盲目地追赶风口，倒不如花些时间真正去想清楚，在新的变局中，自己能给别人带来什么不可替代的价值。以上由关注AI和潮鞋的科技行者运营团队DAWN回答。
好了，关于intel做人工智能fpga和fpga的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！