其实因特尔人工智能芯片的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解英特尔人工智能芯片，因此呢，今天小编就来为大家分享因特尔人工智能芯片的一些知识，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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柳叶刀的芯片哪来的
1.柳叶刀的芯片是由专业的芯片制造公司生产的。2.这是因为制造芯片需要高度精密的技术和设备，只有专业的芯片制造公司才能满足这样的要求。他们拥有先进的生产线和专业的工程师团队，能够生产出高质量的芯片。3.此外，柳叶刀作为一种医疗设备，其芯片需要具备高度的稳定性和可靠性，以确保设备的正常运行和准确性。专业的芯片制造公司能够提供经过严格测试和质量控制的芯片，满足柳叶刀的要求。
从阿里到谷歌，为何科技公司竞相制造自家人工智能芯片？
1492年哥伦布从西班牙巴罗斯港出发，一路西行发现了美洲。葡萄牙人达伽马南下非洲，绕过好望角到达了印度。不久之后，麦哲伦用了整整三年时间，完成了人类史上第一次环球航行，开启了人类历史上的大航海时代。大航海时代的到来，拉近了人类社会各文明之间的距离，对人类社会产生了深远的影响。
人工智能进入“大航海时代”
（图片来源：https://tech.fpt.com.vn/language/en/chinas-engineers-create-thinker-universal-ai-chip-2/）
从深蓝到AlphaGo，人工智能逐渐走进人们的生活。人工智能也从一场技术革命，逐渐走向了产业落地。智能手机、智能家居设备、智能音箱……等设备，已经完全进入到人们的生活中。指纹识别、人脸识别、画面增强等实用人工智能的技术，也成为了人们日常使用电子设备必不可少的技术。
基于面部识别的emoji表情
（图片来源：https://www.engadget.com/2017/12/22/artificial-intelligence-2017-2018/）
这些在我们日常生活中“见怪不怪”的人工智能技术越来越普遍，代表了人工智能产业在近年来的爆炸式发展，2018年更是被称为人工智能技术规模应用的拐点。而作为人工智能技术的核心，人工智能芯片也备受关注，引得国内外科技巨头纷纷布局。谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高通、英伟达、AMD、阿里巴巴等巨头纷纷开始自主研发人工智能芯片。
国产寒武纪芯片（图片来源：http://military.china.com/important/11132797/20171107/31640388_all.html）
并且人工智能芯片的应用场景细分市场越来越多，专门为某些人工智能应用场景定制的芯片适用性明显高于通用芯片。这样的形势，给一些人工智能芯片的初创公司带来了机会。寒武纪芯片和地平线的人工智能视觉芯片、自动驾驶芯片等，就是初创公司在人工智能芯片领域取得成功的代表。
人工智能芯片大火的同时，已经呈现出三分天下的态势。FPGA、GPU和TPU芯片，已经在人工智能领域大规模应用。这三种人工智能芯片有何不同？人工智能企业又是怎样看待这三种芯片的？下文将为您详述。
FPGA并不是新鲜的事物，而因为AI的火热的应用需求不断增强，FPGA正是作为一种AI芯片呈现在人们的面前。准确的说，不仅仅是芯片，因为它能够通过软件的方式定义，所以，更像是AI芯片领域的变形金刚。
FPGA是现场可编程逻辑阵列的首字母缩写，即Field－ProgrammableGateArray。过去曾与可编程逻辑器件CPLD进行过较量，如今已经在PAL、GAL、CPLD等可程式逻辑装置的基础上进一步发展，成为英特尔进军AI市场的一个重要法宝。
全球FPGA市场的年均增长率会达到7%（图片来自：gartner.com）
为了更好地了解FPGA和其对AI芯片的未来看法，ZOL企业站对英特尔可编程解决方案事业部亚太区市场拓展经理刘斌(RobinLiu)进行了书面采访。面对目前市场上出现的，CPU、GPU、FPGA、TPU等多种技术处理方式，英特尔又有哪些判断。
FPGA三大特点
刘斌表示：“实际上今天绝大多数人工智能系统是部署在通用处理器上的，原因是在很多应用领域中人工智能部分只是完成某个环节的系统任务，还有大量其它任务一起构成系统处理的完整单元。”在此基础上，出现了很多种选项，比如FPGA、TPU2或者NNP等专用处理器。这种专用处理器，往往向深度学习和神经网络领域延伸，拥有更高效的存储器访问调度结构。
FPGA具有很强的灵活性（图片来自：ruggedpcreview.com）
FPGA被称为大型数据中心和计算机群众的“加速多面手”也有其技术生态背景。FPGA的开发社区规模相对较小，也具有一定的门槛，但是，FPGA具备良好的存储器访问能力，并且可以非常灵活高效的处理各种不同位宽的数据类型，其有效计算力接近专用处理器的水平，FPGA还可以在线重编程成为其它非人工智能任务的硬件加速器，这也是其有别于GPU和TPU的关键因素。
具体而言有三大特点：FPGA器件家族的广泛覆盖可以适配从云到端的应用需求；FPGA具有处理时延小并且时延可控的特点，更适合某些实时性要求高的业务场景；FPGA可以灵活处理不同的数据位宽，使得系统可以在计算精度、计算力、成本和功耗上进行折衷和优化，更适合某些制约因素非常严格的工程化应用。相比于ASIC则FPGA更加灵活，可以适配的市场领域更加广泛。
自定义功能芯片
以微软为例，在微软必应搜索业务和Azure云计算服务中，均应用了英特尔FPGA技术，在其发布的“脑波项目”(ProjectBrainwave)中特别阐述了英特尔FPGA技术如何帮助Azure云和必应搜索取得“实时人工智能”(real-timeAI)的效果。
英特尔FPGA支持必应快速处理网页中的数百万篇文章，从而为您提供基于上下文的答案。借助机器学习和阅读理解，必应现在可提供智能答案，帮助用户更快速找到所需答案，而非手动点击各个链接结果。在微软脑波计划中，同样选择了英特尔现场可编程门阵列的计算晶片，以具有竞争力的成本和业界最低延迟进行人工智能计算。
如果说在AI芯片领域各家有各家的拿手绝学，那么身为“变形金刚”FPGA的拿手绝学就是自定义功能了。作为特殊应用积体电路领域中的一种半定制电路的FPGA，既解决了全定制电路的不足，又克服了原有可编程逻辑器件门电路数有限的缺点。也就是说，尽管FPGA不是辐射范围最广的，但是一旦匹配后，输出惊人，所以也是良好的芯片选择。
不止FPGA
随着人工智能的发展，芯片的设计不仅要能够满足人工智能对计算力的需求，还要能够适应不断变化的产业需要。在不同的应用领域和不同的位置，前端还是数据中心，甚至边缘计算等应用场景。刘斌表示：一种芯片是没办法解决所有问题的。从移动设备，到服务器，再到云服务、机器学习和人工智能的加速，需要不同种类的技术支持，需要能够支持从毫瓦级到千瓦级的多种架构。
在英特尔人工智能领域，除了FPGA之外，还提供了ASIC方案下的NNP神经网络计算加速器、Movidius专注前端智能摄像头领域和Mobieye加速芯片，在无人车领域做视觉相关的物体、道路、异常情况的监测。
过去30多年，摩尔定律几乎每年都会推动微处理器的性能提升50%，而半导体的物理学限制却让其放慢了脚步。如今，CPU的性能每年只能提升10%左右。事实上，英伟达CEO黄仁勋在每年的GTC上都会提到同一件事——摩尔定律失灵了。也就是说，人们要获得更强的计算力，需要花费更多的成本。与此同时，GPU的崛起速度令人咂舌，看看英伟达近两年的股价就知道了。
微处理器趋势图（图片来自NVIDIA）
随着人工智能、深度学习等技术的兴起与成熟，起初为图像渲染而生的GPU找到了新的用武之地，以GPU驱动的计算环境随处可见，从HPC到AI训练。站在数字世界、高性能计算、人工智能的交叉口，GPU悄然成为了计算机的大脑。将性能从10倍提升至100倍，GPU的加速能力远超以X86架构构建的CPU系统，将时间压缩至分钟级别，功耗也相对较低。
2006年，借助CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture，通用计算架构）和TeslaGPU平台，英伟达将通用型计算带入了GPU并行处理时代，这也为其在HPC领域的应用奠定了基础。作为并行处理器，GPU擅长处理大量相似的数据，可以将任务分解为数百或数千块同时处理，而传统CPU则是为串行任务所设计，在X86架构下进行多核编程是很困难的，并且从单核到四核、再到16核有时会导致边际性能增益。同时，内存带宽也会成为进一步提高性能的瓶颈。
传统CPU计算架构难以支撑快速成长的HPC（图片来自NVIDIA）
与以往的通用算法相比，深度学习对计算性能的要求则到了另一个量级上。尽管在GPU中运行并行核心时处理的应用数量相同，但在系统中单个内核的使用效率却更高。此外，经过重写的并行函数在应用程序关键部分运行时，在GPU上跑的速度更快。
更重要的是，英伟达在利用GPU构建训练环境时还考虑到了生态的重要性，这也是一直以来困扰人工智能发展的难题。首先，英伟达的NVIDIAGPUCloud上线了AWS、阿里云等云平台，触及到了更多云平台上的开发者，预集成的高性能AI容器包括TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流DL框架，降低了开发门槛、确保了多平台的兼容性。
其次，英伟达也与研究机构、大学院校，以及向Facebook、YouTube这样的科技巨头合作，部署GPU服务器的数据中心。同时，还为全球数千家创业公司推出了Inception项目，除了提供技术和营销的支持，还会帮助这些公司在进入不同国家或地区的市场时，寻找潜在的投资机会。
可以说，英伟达之于GPU领域的成功除了归功于Tesla加速器、NVIDIADGX、NVIDIAHGX-2这些专属的工作站或云服务器平台，更依托于构建了完整的产业链通路，让新技术和产品有的放矢，从而形成了自己的生态圈，这也是英特尔难以去打破的。
在不久前举行的谷歌I/O2018开发者大会上，TPU3.0正式亮相。根据官方介绍，TPU3.0的计算能力最高可达100PFlops，是TPU2.0的8倍多。TPU的英文全名是TensorProcessorUnit，它是谷歌自主研发的针对深度学习加速的专用人工智能芯片。TPU是专为谷歌深度学习框架TensorFlow设计的人工智能芯片。著名的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。
谷歌TPU3.0芯片
（图片来源：https://techcrunch.com/2018/05/08/google-announces-a-new-generation-for-its-tpu-machine-learning-hardware/）
目前大多数人工智能企业青睐于GPU芯片，而TPU相对于GPU而言，采用8位低精度计算节省晶体管，对精度影响很小但是却可以大幅节约功耗。尤其是当大面积集成系统时，TPU不仅性能更强，功耗也会大幅低于GPU集成系统。由于芯片能力非常强大，谷歌使用了液冷散热技术，可以帮助TPU更好的为数据中心服务。
谷歌TPU架构
（图片来源：http://www.electronicdesign.com/industrial/cpus-gpus-and-now-ai-chips）
除了强大的性能外，谷歌在生态系统的建设上做了大量的工作。在TPU1.0和2.0的初期，谷歌并没有大规模推进其商业化，而是围绕生态做文章。这就意味着要投入巨额的成本，而且冒着极大的市场风险。当然，背后的潜在市场也是巨大的。在人工智能市场竞争激烈的形势下，吸引到更多的开发者到谷歌的生态系统中，将会比对手有更强的竞争优势。
TPU计算集群
（图片来源：https://www.nextplatform.com/2017/05/17/first-depth-look-googles-new-second-generation-tpu/）
目前谷歌正快速扩张自己的云计算业务，TPU也依托于云平台运行。通过更低的售价让人工智能开发企业抛弃GPU，转投成本更低的TPU服务，是谷歌目前正在大力发展的业务。如果TPU无法获得巨大的市场份额从而降低单颗TPU的成本，那么谷歌将很难在人工智能市场盈利。不过，TPU强劲的计算性能和集群计算阵列可以让人工智能开发企业更快的开展业务。TPU的强大，让谷歌在人工智能芯片领域已称霸一方。
上游厂商喊得再欢，落地到千人千面的行业场景中也要由解决方案商来帮忙，无论是GPU、FPGA还是TPU，最终还是要听听客户的使用感受。为此，我们采访了人工智能产品和行业解决方案提供商旷视科技。旷视科技利用自主研发的深度学习算法引擎Brain++，服务于金融安全、城市安防、手机AR、商业物联、工业机器人等五大核心行业。
在旷视科技看来，GPU、FPGA、TPU在通用性和能效比之间的取舍不同。其中，GPU最成熟，但也最耗资源，常用于训练神经网络和服务端；FPGA最灵活，能支持应用中出现的特殊操作，但要考虑灵活度和效率之间的trade-off；TPU相对最不灵活，但如果场景合适则能发挥出最大功用。
如果拿汽车类比，GPU是大巴车，适合多人同目标；FPGA是小轿车，能到任何地方，但得自己会开；而TPU是火车，只能在比公路少的多的铁轨上开，但开的飞快。人工智能还在快速发展，还处于在各个行业落地的过程中。这个阶段对GPU，FPGA和TPU都有需求。
目前，旷视科技选择的是T型技术方案，即在维持一定广度的同时，深耕某些应用场景，因此在算法实际落地的过程中，自然而然地产生了从GPU/CPU到FPGA的需求。GPU主要用于训练，而FPGA能在端上能提供比GPU更好的性能功耗比。CPU则是无处不在的“默认"选择。未来，不排除采用TPU的方案来进一步提高端上的能力。
从行业来看，当前IoT领域对AI芯片的需求最为迫切，原因是IoT领域要求在有限的功耗下完成相应的AI任务，最需要性能功耗比高的AI芯片。至于未来要借助AI赋能各个行业，旷视科技认为，最初阶段可能都会先用GPU的AI方案，因为和源头（即神经网络训练阶段）衔接最好。另外对于中心化的应用，只要GPU按现在的“黄定律”的速度迭代前进，基于GPU在大批量处理数据的场景下仍然经常是公开可得的最佳方案。
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。
英特尔的人工智能可以解决哪些实际问题？
英特尔的人工智能是基于芯片的AⅠ，能从根本上提高运算速度和运算效率这一实际问题。传统的芯片称为CPU，而英特尔正在研发的人工智能芯片是NPU，神经网络芯片，是真正的人工智能，而不仅仅是人工智能程式。通过超大规模集成电路来提高运算速度，和指令集来提高运算效率，一直是传统芯片设计的瓶颈，NPU的结构不同于CPU，釆用了可编译数字逻辑电路和多层并行计算等尖端科技，从物理结构上实现人工智能的功能，NPU不仅能运行人工智能程序，还可以编译成最好的数字逻辑电路结构，多核心协同并行，大幅提升运行速度和运行效率，生成更强大更聪明的人工智能。
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