其实因特尔人工智能神经棒的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解因特尔人工智能神经棒怎么用，因此呢，今天小编就来为大家分享因特尔人工智能神经棒的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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英特尔神经网络处理器有什么特点？
其从一开始就能理解所涉及的操作和数据动作，因此该芯片可以不像今日的CPU或GPU那样需要一个标准的缓存层次结构。
相反，其内存管理显然是100%在软件中完成的。Rao声称，与主打通用计算的竞品相比，这意味着该芯片能够更好地压榨芯片性能。
在更早的一篇博客文章中，该公司表示，由于仅包含金酸相关的硬件，Nervana可以省去与缓存控制和相干逻辑有关的电路，从而囊括更多的计算资源。
在那时，Nervana还计划为该芯片搭配高达32GB的四堆栈HBM运存，且暗示已通过某种形式实现了神经网络计算（NNP）。
NNP的另一潜在创新，在于对某些数据类型的处理。英特尔声称NNP提供了一种全新的“拐点”（Flexpoint）数字格式。
该公司称：“Flexpoint允许通过固定点乘和加法来实现标量计算，也可借助共享指数来实现大动态范围”。
该特性还使得NNP可以在给定核心面积上封装进更多的操作部件，同时减少每个部件工作时的能耗。此外，每个NNP也可包含专门用于和其它神经网络处理器通讯的片内互联芯片。
在过去有关NervanaEngineASIC的描述中，该公司计划为每颗芯片上具有弹性计算力的内部或互联连结点引入“六个双向高带宽链接”——要么增加用于任务的计算资源的数量、要么增加NNP集群的规模大小。
Krzanich表示，当前英特尔正在制定数代NervanaNNP产品。而该公司新闻稿中也提到，未来这些产品有助于在2020年将深度学习成绩提升百倍的目标。
最后，在一个单独的播客节目中，Rao表示，随着产品的成熟，该公司还与Facebook在NNP上展开了合作，更多细节可留意该他们的后续报道。
英特尔Lioihi神经形态计算芯片是如何识别气体中的有害物质的？
英特尔实验室和康奈尔大学的研究人员，刚刚展示了英特尔神经形态研究芯片Loihi的独特能力——仅通过气味来识别多种有害的化学物质。
研究人员称：Loihi可分析识别测试样品中的每种化学物质，而不会破坏先前学习到的有关气味的记忆。
与传统识别系统（包括深度学习）相比，Loihi还显示出了更高的准确性。
【图自：IntelLabs】
作为对比，深度学习系统需要大约3000倍的样本训练量，才能达到与Loihi相当的水平。英特尔实验室高级研究科学家NabilImam表示：
我们正在Loihi上开发神经算法，以模仿闻到气味后，大脑中发生的相关反应。
这项工作是当代神经科学与人工智能交叉路口的一个典范，证明了Loihi具有提供重要传感功能的潜力，可使各个行业都获益。
据悉，作为一款硬件，英特尔Loihi芯片旨在模仿人脑是如何处理和解决问题的。其于2017年9月首次公布，当时英特尔称其具有“令人难以置信的学习速度”。
该芯片的独特之处，在于能够利用已知的知识来推断新数据，从而随着时间推移、以指数方式加速其学习过程。
Loihi芯片采用了基于‘神经形态计算’的架构设计，受到了科学家对人脑及其解决问题的最新研究理解的启发。
根据今日发表在《自然机器智能》（NatureMachineIntelligence）杂志上的研究描述，可知英特尔实验室和康奈尔大学的研究团队是如何基于人脑嗅觉回路的结构和动力学，从头开始构建相关神经算法的。
目前这款芯片可以学习并识别10种不同的危险化学品的气味，背后原理与人脑感知不同气味的方式相同。
比如，当一个人拿起葡萄柚并闻到气味时，水果的分子会刺激鼻子中的嗅觉细胞，然后将相关讯号发送道大脑。
然后，在相互连接的神经元组中的电脉冲，可以产生有关该气味的独特感受。
英特尔研究人员解释称：“无论您闻到的是葡萄柚、玫瑰、还是有害的气体，大脑中的神经元网络都会产生特定于该物体的感觉”。
视觉和听觉上的感受与之类似，人脑的记忆、兴趣、决策，都具有各自的神经网络，并以特定的方式展开计算。
在最新研究中，英特尔团队使用了一个数据集，其中包含了大脑中72种已知化学感受器的活动、以及它们是如何响应每种物质的化学气味的。
研究团队将该数据用于Loihi上所谓的‘生物嗅觉电路’，以使Loihi能够识别每种气味的神经回路。
MoorInsights＆Strategy分析师PatrickMoorhead告诉在接受SiliconANGLE采访时称，这项研究是确定各种有害化学物质气味的神经形态计算的一个绝佳案例。
展望未来，这项技术可作为‘电子鼻系统’，帮助医生在各种疾病种展开诊断。其它用途包括开发更有效的烟雾/一氧化碳报警器，或者机场的爆炸物生物探测系统。
下一步，研究团队还希望将相关技术推广到更多的问题解决方案中，从感官场景分析（理解观察到的物体之间的联系）、到抽象的问题（例如计划和决策）等。
英特尔将推出AI专用芯片吗？
目前英特尔正在做AI的相关布局，今天刚投了一家AI创业公司。
投资界（微信ID：pedaily2012）10月20日消息，人工智能初创企业“地平线”宣布完成近亿美元A+轮融资，本轮融资由英特尔投资领投，嘉实投资联合投资，其余参投方还包括晨兴资本、高瓴资本、双湖投资和线性资本。
据悉，“地平线”本轮融资金额将用于加速技术研发和商业落地，打造以AI处理器、算法为核心的关键技术，推出“自动驾驶、智能城市”场景下的系统级嵌入式AI解决方案。
值得一提的是，在此前“地平线”曾先后获得过三轮融资，分别在2015年9月完成天使轮，其投资方包括晨兴资本、高瓴资本、红杉资本、金沙江创投、线性资本、创新工场及真格基金……机构。2016年4月，获得投资家YuriMilnerA轮融资，2016年7月，获得来自双湖投资、青云创投和祥峰投资，晨兴、高瓴、金沙江、线性资本和真格基金等种子轮投资机构继续跟投。
地平线成立于2015年的7月，由原百度研究院副院长余凯创办。公司主要定位于嵌入式人工智能核心技术和系统级解决方案提供商，致力于为自动驾驶汽车、智能摄像头等终端设备安装“大脑”，从而使设备具有从感知、交互、理解到决策的智能。
其业务涉及AI芯片+底层算法、智能驾驶、智能物联网和智能城市四大板块，其中AI芯片和底层算法是核心。这部分包括图像识别、语音识别、自动驾驶和深度学习平台等。
而作为本轮领投方英特尔投资地平线的主要是因为看中自家的FPGA技术与地平线技术相融合的可能。英特尔方面表示，投资地平线出于其全球自动驾驶战略布局的考虑。该公司在年初完成了对以色列ADAS公司Mobileye的收购，再加上本次对地平线的投资，将增强其在自动驾驶领域的竞争力与地位。
早在2016年11月，地平线便与英特尔公司展开深入合作，双方于2017年1月在美国拉斯维加斯国际消费电子展（CES2017）上展出了基于地平线BPU架构联合开发的高级辅助驾驶系统解决方案。
余凯表示，英特尔在计算和AI领域的技术与资源，将为地平线的自动驾驶方案落地提供重要支持，地平线将借助英特尔在CPU、FPGA、5G等方面的经验与资源，加快嵌入式人工智能硬件架构的研发，与英特尔共同推动自动驾驶产业发展。
目前都有哪些公司做人工智能芯片？
据永生联众科技所知的，目前人工智能芯片的公司有苹果、高通、谷歌、亚马逊、微软、英伟达以及中国人工智能芯片公司寒武纪科技公司。当然，华为也在人工智能上发力。
一、苹果公司
苹果公司最早在2011年推出语音助手Siri时，就开始了人工智能的尝试，但在那以后它在人工智能领域一直鲜有大动作，但是最近，根据彭博社的报道，这家电子消费品巨头也要像Google和高通一样开发专业的人工智能芯片了。
苹果正在研发一款专门处理人工智能相关任务的芯片，他们内部将其称为「苹果神经引擎」（AppleNeuralEngine）。据彭博社的消息，这块芯片将能够改进苹果设备在处理需要人工智能的任务时的表现，比如面部识别和语音识别等。
同时，有了这块芯片，苹果就可以全力布局以设备为中心的人工智能。苹果在人工智能领域的反应一直比较迟钝，这使得亚马逊的智能助手Alexa捷足先登，占据了智能家居的市场，但像人工智能芯片这样的产品极有可能会让苹果再一次重演后来居上的戏码。
二、高通
QualcommTechnologies,Inc.工程技术执行副总裁，MattGrob在一次采访中说到：
在Qualcomm，创新是的企业文化。我们为研发出大规模改变世界的基础技术而深感自豪。在人工智能方面也不例外。我们于十年前就开始了基础研究，目前我们的现有产品支持了许多人工智能用例：从计算机视觉和自然语言处理，到各种终端，如智能手机和汽车上的恶意软件侦测。同时，我们正在研究更广泛的课题，例如面向无线连接、电源管理和摄影的人工智能。
自2007年，Qualcomm开始探索面向计算机视觉和运动控制应用的机器学习脉冲神经方法，随后还将其研究范围从仿生方法拓展到了人工神经网络——主要是深度学习领域（这是机器学习的一个子范畴），并展现出一流的成果。一个令人瞩目的例子就是，2012年AlexNet利用深度学习技术（而非传统手作计算机视觉）赢得ImageNet比赛。
Qualcomm骁龙移动平台是最高性能移动终端的首选系统级芯片（SoC）。人工智能工作负载在这方面提出了另一个挑战。通过在适宜的计算引擎上运行各种机器学习任务（如CPU、GPU和DSP等），我们能提供最高效的解决方案。这已经集成在了我们的SoC中。QualcommHexagonDSP就是一个典型范例。
三、谷歌
谷歌公司在2017年度创新大会上（GoogleI/O2017）展示了第二代人工智能专用处理器（TPU），其强大性能引起军方和军工企业高度关注。
第二代TPU主要以云端方式提供服务，即客户通过购买权限的方式接入谷歌云环境，使用TPU资源进行在线运算和处理。
GoogleI/O上发布的新一代云端TPU
美国防部对TPU在人工智能和机器学习领域的突出性能表现出极大兴趣，已与谷歌探讨未来使用TPU部署“军事云2.0”，以增强美军无人系统的协同作战能力。美空军研究实验室就TPU在军用无人机智能化组网、协同行动等方面的应用与谷歌进行了研讨。
亚马逊
亚马逊一直在开发一项先进的语音识别功能，该功能可让其Echo智能音箱内置的Alexa语音助手能够根据声音识别用户的身份。
亚马逊的新功能会匹配发出指令的人和语音样本（或者说“声波纹”），以确认他的身份。主要账号所有者可要求提供特定的声波纹才能访问特定的指令。例如，通过设置，用户能够使得诸如信用卡支付和通过Echo打开咖啡机的操作要提供家长的语音。
亚马逊至少是从2015年夏季开始开发该项内部名称为VoiceID的功能。直到去年夏末，该功能仍然在Alexa的发展路线图上，但目前还不清楚它将于什么时候推出，是否真的推出。据其中一位消息人士透露，它的底层技术已经完成开发，现在就只剩下将该功能整合到Echo产品的问题了。多个因素可能会推迟或者阻碍该功能的推出，其中包括隐私担忧。
亚马逊已经允许Echo用户设置不同的个人档案，以及在它们之间切换，但用户必须要先说“切换账号”或者使用Alexa应用才能切换。Alexa应用也有设置要求用户大声说出四位数的验证码来确认信用卡支付。
微软
8月23日，微软在HotChips大会上正式揭晓了Brainwave系统，该产品是微软加入人工智能硬件竞赛的首发产品。微软表示这款高速度、低延迟的AI专用芯片系统可以为机器学习开发者们提供超越GPU的性能。
微软的研究人员现场展示了Brainwave的威力：在使用英特尔最新的Stratix10FPGA（现场可编程门阵列）芯片的情况下，Brainwave运行GatedRecurrentUnit（LSTM的变种）的浮点运算速度可高达39.5TFLOPS，并且不需要任何批量处理，即芯片可以即时处理每一项提交上去的请求，为机器学习系统提供实时的见解。
微软的展示的Stratix10是一款全新芯片，还有与英特尔合作优化的空间。据Burger计算，使用Stratix10的Brainwave的运算速度最高应该可以实现90TFLOPS。
目前，Brainwave只支持在微软CNTK框架和谷歌TensorFlow框架下的模型。其团队正开发兼容Caffe等其他框架的Brainwave版本。微软表示，未来，第三方客户将可以在Brainwave上运行任何模型，不过并未给出Brainwave全面上市的时间表。
英伟达为了抢占人工智能市场的庞大商机，英伟达及其芯片业的同行，乃至一些IT巨头，都在加快投资和研发脚步。去年8月，芯片巨头英特尔收购了专注于人工智能解决方案的初创企业Nervana系统公司，并计划集成Nervana技术芯片的首个人工智能专用硬件，能够使深度学习系统运行速度提升100倍。今年3月，英特尔还宣布成立专门的人工智能产品事业组，将横跨英特尔所有部门展开合作，旨在降低人工智能成本并开发各种标准。
另据10月24日消息，近日华尔街投资银行杰富瑞的分析师在接受采访时表示，英伟达公司最近在人工智能领域获得了极大的成功。凭借人工智能领域的成功，英伟达的股价在近期实现了连续上涨的成绩。
中国人工智能芯片公司寒武纪
寒武纪科技有“全球AI芯片界首个独角兽”之称，寒武纪科技便源自中科院计算所——中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的国立学术机构，被誉为“中国计算机事业的摇篮”，曾自主研发了中国首台数字电子计算机、首个通用CPU，为中国计算机产业界和学术界培养了大量高技术人才，创办了联想、曙光等一批高技术企业，中科院计算所也是寒武纪科技的重要股东和产学研长期合作伙伴。
寒武纪的芯片，图片来源中科院计算所
有强大科研支撑的寒武纪，成绩灰常耀眼。它是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司，拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线。
2016年发布的寒武纪1A处理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备、智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器，入选了第三届世界互联网大会（乌镇）评选的十五项“世界互联网领先科技成果”，国内外主流媒体纷纷报道。
以上就是大家比较熟知的科技公司，当然，也可能还有没整理到的，如果有，欢迎大家补充！
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