大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下上市人工智能处理器的问题，以及和人工智能 处理器的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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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
处理器芯片和AI人工智能芯片的区别
处理器芯片和AI人工智能芯片在设计目标、应用场景和性能要求等方面存在较大差异。以下是它们之间的主要区别：
1.设计目标：处理器芯片（如CPU、GPU等）主要用于执行通用计算任务，处理各种数据和指令。而AI人工智能芯片专门为AI应用优化设计，专注于大规模并行计算和矩阵运算，以提高AI处理性能。
2.应用场景：处理器芯片广泛应用于个人电脑、服务器、移动设备等，用于运行各种操作系统、应用程序和游戏。AI人工智能芯片主要应用于AI领域，如机器学习、深度学习、计算机视觉等，用于训练和推理任务。
3.性能要求：处理器芯片在执行通用计算任务时，需要具备较高的时钟频率、缓存容量和指令吞吐量等性能指标。而AI人工智能芯片在执行大规模并行计算时，需要具备高并行计算能力、低功耗和低延迟等特点。
4.优化方向：处理器芯片通常采用多核心、多线程等技术来提高计算性能。而AI人工智能芯片通过优化矩阵运算单元、神经网络加速器等模块，以适应AI应用的高并行计算需求。
5.集成度：处理器芯片通常集成了多种功能单元，如内存控制器、显卡、输入输出接口等，以满足不同场景的需求。AI人工智能芯片则更专注于AI计算任务，集成度相对较低。
总之，处理器芯片和AI人工智能芯片在设计、应用和性能等方面有明显差异，它们各自针对不同的计算需求进行优化，以满足各种应用场景的发展。
人工智能吃显卡还是cpu
显卡
人工智能需要显卡来加速深度学习的过程1。GPU拥有更多的运算单元和更高的带宽来执行这些并行化和向量化的运算，而CPU有更少的核心和更低的带宽来执行这些运算，效率会比较低。因此，在人工智能中，GPU通常比CPU更适合用于加速模型的训练和推理2。
中国第一人工智能处理器
寒武纪科技2016年才刚刚成立，由在处理器架构和AI领域深耕十余年的陈天石教授创立，迅速成为AI芯片领域的第一家独角兽公司，估值超过百亿元，并在2017年完成A轮1亿美元融资。
其中，科大讯飞是寒武纪科技的天使轮投资方，中科曙光、中科创达则都是战略合作方。
2016年，寒武纪成立当年就发布了世界首款终端AI处理器、首款商用深度学习专用处理器“寒武纪1A”(Cambricon-1A)，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备，主流智能算法能耗比全面超越传统CPU、GPU。
此后，寒武纪又陆续推出了多款新品，比如面向视觉领域的深度学习处理器“寒武纪1H8”，功耗更低，体积更小，比如寒武纪1A的升级版“寒武纪1H16”，能效比数倍提升，通用性更广泛，比如面向智能驾驶领域的“寒武纪1M”，性能十倍于寒武纪1A.
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