ऐ रोम देशवासी वास्तुकला और प्रौद्योगिकी की भावना के बीच दृश्यों के बीच में, इंटेल की पतवार नवीन राव, ऐ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंटेल हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर संयोजन है, लेकिन जानकारी पोस्ट नोटिस Nervana तंत्रिका नेटवर्क चिप की तुलना में सबसे भारी बारे में बात कर योजना के अनुसार इंटेल की नवीनतम चिप ऐ Nervana एनएनपी एल 1000, 2019 में बाजार पर आधिकारिक तौर पर किया जाएगा, जो इंटेल का पहला वाणिज्यिक तंत्रिका नेटवर्क प्रोसेसर उत्पाद है।
दो साल पहले, नवीन राव और सीखने, सीईओ और स्टार्टअप Nervana सिस्टम के सह-संस्थापक की गहराई। के बाद कंपनी इंटेल ने अधिग्रहण किया, Nervana इंटेल जहाजों कृत्रिम बुद्धि, Nervana एनएनपी श्रृंखला के मूल में उभरे हैं हो जाते हैं, नवीन राव है कृत्रिम बुद्धि उत्पाद प्रभाग के प्रमुख नियुक्त किया गया।
इंटेल के उपाध्यक्ष कृत्रिम बुद्धि उत्पाद प्रभाग, Nervana टीम के सदस्य केरी Kloss व्यापार हेराल्ड संवाददाता के साथ एक साक्षात्कार में सड़क पर 21 वीं सदी का साक्षात्कार: 'हमारी शुरुआती दिनों झील क्रेस्ट का विकास शुरू किया (जल्दी पीढ़ी चिप के Nervana एनएनपी श्रृंखला, कोड-नाम) हमारी पूरी टीम के बारे में 45 था आदमी, सबसे बड़ा मरने (सिलिकॉन चिप) में से एक बनाने जा रहा है, हम नियॉन (पूर्ण अध्ययन सॉफ्टवेयर) का विकास किया है, यह भी बनाया बादल ढेर, इन छोटी टीम से पूरा कर रहे हैं। लेकिन यह वह जगह है जहाँ चुनौती, वहाँ एक छोटा सा दर्द बढ़ रही टीम हो जाएगा हम घंटे का एक बहुत खर्च पहला उत्पाद बाहर निकलने के लिए, Nervana, 2014 में स्थापित किया गया जब तक चिप्स वास्तव में पिछले साल बाहर आते हैं। '
हालांकि, इंटेल शामिल होने के बाद, Nervana इंटेल के विभिन्न संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं पाठ्यक्रम, 'फोन संसाधन एक आसान बात नहीं है, लेकिन इंटेल उत्पाद के विपणन पहलुओं में व्यापक अनुभव है। एक ही समय में, इंटेल अब तक मैंने देखा है है सबसे अच्छा के बाद सिलिकॉन संस्कृति (के बाद सिलिकॉन लाने-अप) और वास्तुकला विश्लेषण। 'केरी Kloss 21 वीं सदी में व्यापार हेराल्ड संवाददाता से कहा,' उत्पादन के चिप्स, हम, Nervana कर्मचारियों और 6 महीने के एक ही समय में चल रहे सिस्टम के सैकड़ों है पूर्व सदस्यों को भी सिर्फ काम दिन और रात नए उत्पादों के लिए उनके विचार, Nervana में अब एक उचित ताल में शामिल हो गए हैं। ", पहले से ही अगले साल सफलता के लिए सभी तत्व है।
Nervana के अलावा, इंटेल का अधिग्रहण कृत्रिम बुद्धि प्रमुख उद्यम भी दृश्य प्रसंस्करण पर ध्यान केंद्रित Movidius भी शामिल है, FPGA (क्षेत्र प्रोग्राम गेट सरणी) विशाल Altera, संबंधित Mobileye बुद्धिमान ड्राइविंग, आदि वास्तव में, 2011 में शुरू, इंटेल निवेश करने के लिए जारी रखने के लिए शुरू किया एक ही समय में चीनी कैम्ब्रियन क्षितिज सहित ऐ से संबंधित कंपनियों, इंटेल के प्रतियोगियों के कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में NVIDIA GPU विजय बढ़ रहे हैं; .. गूगल ने हाल ही तीसरी पीढ़ी ऐ चिप जारी किया TPU, गूगल की गहरी सीखने वास्तुकला TensorFlow अनुकूलन के लिए चिप, और गूगल और एक TPU साथ डेवलपर्स अन्य अंतर्निहित सेवाएं प्रदान करने, पिछले साल, Baidu संयुक्त एआरएम, बैंगनी शो तेज और Hanfeng इलेक्ट्रॉनिक प्रकाशन DuerOS ज्ञान चिप्स, इंटरैक्टिव आवाज की मुख्य प्रदाता का समाधान कार्यक्रम; फेसबुक और अलीबाबा भी चिप्स, जो अलीबाबा धर्म संस्थान मुख्य रूप से छवि, वीडियो मान्यता और क्लाउड कंप्यूटिंग परिदृश्यों के लिए, अली-NPU कहा जाता है तंत्रिका नेटवर्क चिप विकसित कर रहा है में प्रवेश करने की है।
इस कृत्रिम बुद्धि चिप 'मुठभेड़' में, इंटेल कैसे जवाब देंगे?
तीन गुटों आधिपत्य कुल मिलाकर, कृत्रिम बुद्धि के मौजूदा वैश्विक पैटर्न अभी तक स्पष्ट नहीं है, अपने-अपने स्थानीय युद्ध प्रौद्योगिकी से संबंधित है पता लगाने के लिए, यह अभी तक नहीं किया है पूर्ण युद्ध भीड़। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक सामान्य अवधारणा, विशिष्ट अनुप्रयोग स्थितियों में काफी मतभेद, कंपनियों है फोकस अलग है, अगर तकनीकी और व्यावसायिक स्कूलों के आधार पर वर्गीकृत, वैश्विक कंपनियों तीन गुटों में विभाजित किया जा सकता है। एक स्कूल प्रणाली अनुप्रयोगों, गूगल और फेसबुक के सबसे विशिष्ट प्रतिनिधि है। न केवल वे कृत्रिम बुद्धि सिस्टम स्तर ढांचे का विकास करना जैसे गूगल प्रसिद्ध कृत्रिम बुद्धि ढांचे Tensorflow, फेसबुक के Pytorch, लेकिन यह भी बड़े पैमाने पर निवेश अनुप्रयोगों के रूप में। उदाहरण के लिए, गूगल अनुसंधान और विकास ऑटो-पायलट, अनुवाद 2C लांच व्यापार, में भारी निवेश किया फेसबुक भी कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी व्यापक रूप से सामाजिक नेटवर्क में प्रयोग किया जाता है, जबकि इमेज प्रोसेसिंग, प्राकृतिक भाषा संसाधन और अन्य क्षेत्रों।
दूसरी श्रेणी चिप गुट है, कुंजी ऑपरेटर समर्थन बल प्रदान करना है, सबसे बड़ी खिलाड़ी इंटेल और NVIDIA। NVIDIA के GPU कंप्यूटिंग कुंजी उपकरण की जरूरत को जब्त करने के अवसर, ग्राफिक्स प्रतिपादन में कंप्यूटिंग प्रदर्शन, कृत्रिम बुद्धि और ब्लॉक श्रृंखला के क्षेत्र है इन व्यवसायों में बहुत ही महत्वपूर्ण भी इंटेल पर दबाव पड़ता, एनवीडिया और इंटेल 'इंटेल के अंदर' अलग, यह एक वास्तविक बल मंच ऑपरेटर, और इसके CUDA मंच के सफल प्रक्षेपण के बनने के लिए पसंद करेंगे लगता है।
मंच DGX-2 कंप्यूटिंग शक्ति क्षेत्र के पीछे एक पारंपरिक ऑपरेटर के रूप में - 30 सकता है, NVIDIA कृत्रिम बुद्धि और उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग कंप्यूटिंग मंच --HGX -2 की दुनिया का पहला एकीकरण, जो वर्तमान में सबसे बड़ा GPU है का विमोचन किया। 'फील्ड प्रोग्राम गेट सरणी विशाल' के 2015 16.7 अरब $ प्राप्ति (क्षेत्र प्रोग्राम गेट सरणी, FPGA: इंटेल मालिक प्राकृतिक भी मात कर सकता, 50 साल व्यवसाय नहीं बल्कि हाल के वर्षों अक्सर फिल्म विलय और कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में अधिग्रहण का शुभारंभ में पुराने लोगों का मतलब ) Altera, भविष्य के विकास की प्रवृत्ति गणना सेना अड्डे के लिए नींव रखी, FPGA क्लाउड कंप्यूटिंग, नेटवर्किंग, और बढ़त कंप्यूटिंग के अन्य पहलुओं में काफी संभावना है, 2016 इंटेल Nervana हासिल कर ली, कंपनी लड़ने के लिए पूर्ण अध्ययन में इस क्षमता का उपयोग करने की योजना GPU, उसी वर्ष भी हासिल कर ली दृश्य प्रसंस्करण चिप स्टार्टअप Movidius; 2017 Nian इंटेल इजरायल मदद की 15.3 अरब $ अधिग्रहण के लिए कंपनी Mobileye, स्वत: पायलट के क्षेत्र में प्रवेश करने का इरादा ड्राइव।
चिप पाई और प्रणाली आवेदन भेजने के लिए करने के अलावा, तीसरी श्रेणी बाकी कंपनियों के सबसे भेजने के लिए इस श्रेणी में आते प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग है। हालांकि अलग अलग कंपनियों के लिए एक पूर्ण अध्ययन, कृत्रिम बुद्धि, यहां तक कि अद्वितीय, गहरी होने का दावा किया है प्रौद्योगिकी संचय, लेकिन वास्तव में ज्यादातर आधारित चिप पाई प्रौद्योगिकी मंच अनुप्रयोगों भेजने के लिए और। बस ऑटो-पायलट, छवि मान्यता, और अन्य उद्यम अनुप्रयोगों सहित अधिक प्रौद्योगिकी उन्मुख सी-टर्मिनल उपयोगकर्ताओं, भेजें। निष्पक्ष तौर पर, प्रौद्योगिकी 'बातें करने के सज्जनों अच्छा नकली' का हिस्सा भेजें।
देखने के मौजूदा बिंदु से प्रतियोगिता, प्रणाली लागू होता है गुट धीरे-धीरे पूरे लाभ पर कब्जा कर लिया गया है, कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में एक कोर क्षमता के साथ। पारंपरिक कंप्यूटर और मोबाइल फोन के युग, प्रणाली और चिप अधिक सहकारी संबंध, और भी अधिक चिप्स में पर हावी है। विशेष रूप से, उदाहरण के लिए, कंप्यूटर के बाजार में, इंटेल पीसी और एप्पल मैक मशीनों के लिए वर्चस्व की पूरी ताकत क्षेत्र प्रणाली में भरोसा रखते हैं। सिस्टम, Windows और आईओएस के लिए एक दूसरे से अलग है, को बदल नहीं सकते, लेकिन उनके आम इंटेल लेकिन यह जगह ले सकता है नहीं। फोन युग के लिए है, हालांकि माना बल नायक इंटेल क्वालकॉम से जाता है, लेकिन चिप ऑपरेटिंग सिस्टम और इसके महत्व बराबर शेयर की कोर की स्थिति में अब भी है।
हाल ही में 1--2 वर्ष, स्थिति तेजी से बदल रहा है, एप्पल अपने स्वयं के अनुसंधान और विकास जारी है और मैक चिप मुंह खोलने को राजी करने के लिए उत्पादन, इंटेल के शेयरों एक बार कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में पकड़ा गिर, इस प्रवृत्ति, और अधिक स्पष्ट है, क्योंकि अलग-अलग कंप्यूटिंग परिदृश्यों ध्रुव के लिए मांग। बड़े, गूगल जो इंटेल का मतलब है पूरी तरह से 2 बी क्षेत्रों स्थानांतरित कर दिया जाएगा तकनीकी रूप से और अधिक व्यावहारिक। इंटेल आवश्यक चिप्स, विकसित करने के लिए एक अलग दृश्य कस्टम चिप्स चाहते हैं उनकी जरूरत के अनुसार, परिपक्व हो गया है, और शुद्ध की तुलना में 2B2C मोड से पहले 2 बी व्यवसाय स्पष्ट रूप से उद्योग में अक्सर खो कोर प्रभुत्व की वजह से 2 बी 2C मोड़ कुल मिलाकर, से एक कंपनी है, और अधिक एक पार्टी, व्यावसायिक लाइन में नाटकीय रूप से वृद्धि होगी की जटिलता की तरह हो जाएगा। और ऐतिहासिक दृष्टि से और पीछे हटना पड़ा बार चाहते हैं।
सट्टेबाजी Nervana एनएनपी तो, भयंकर प्रतियोगिता, इंटेल चिप अधिक वजन और कैसे कारण आगे बढ़ाने के लिए में?
बाद नवीन राव इंटेल में शामिल हो गए, इंटेल एआईडीसी हार्डवेयर में डेवलपर्स सम्मेलन के उपाध्यक्ष हैं, ऐ प्रभाग (AIPG) प्रभारी व्यक्ति, इंटेल तंत्रिका नेटवर्क प्रोसेसर (Nervana एनएनपी) श्रृंखला चिप की शुरूआत अग्रणी बन गया। प्रस्तावित उपलब्ध कराने के सॉफ्टवेयर उपकरण उद्योग में पारिस्थितिकी इंटेल तकनीकी शक्ति, सॉफ्टवेयर उपकरण करने लगता है और हार्डवेयर एक समस्या नहीं है, लेकिन पारिस्थितिकी सवाल करने के लिए खुला था। पीसी युग में, पर्यावरण के चिप के मूल है, तो आप का निर्माण कर सकते पर्यावरण के चारों ओर चिप इंटेल अभेद्य बनाने के लिए, है, लेकिन कृत्रिम बुद्धि के युग में, कृत्रिम बुद्धि प्रदान करने की शक्ति चिप गिनती पारिस्थितिकी का हिस्सा है, सीपीयू गिनती बिजली, GPU भी प्रदान की जा सकती है प्रदान कर सकते हैं, इंटेल उत्पादन कर सकते हैं, एनवीडिया उत्पादन कर सकते हैं, यहां तक कि गूगल, खुद को एप्पल, पारिस्थितिक प्रणाली के मूल है उत्पादन अब गहराई डेटा और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग, इंटेल की चिप लेआउट मुख्य रूप से जिऑन (जिऑन) चिप श्रृंखला, Movidius दृष्टि चिप VPU, Nervana एनएनपी श्रृंखला है, साथ ही FPGA (क्षेत्र प्रोग्राम गेट सरणी)। इन लेखों में सीख सकते हैं उत्पाद लाइन क्षेत्रों क्रमशः कई अलग अलग आवेदन परिदृश्यों के लिए इसी।
Nervana एनएनपी श्रृंखला एक तंत्रिका नेटवर्क प्रोसेसर, अनुमान चरण गहन प्रशिक्षण और सीखने है, Nervana एनएनपी मुख्य रूप से प्रशिक्षण चरण कंप्यूटिंग, इंटेल की योजना, 2020 सीखने और प्रशिक्षण (दीप लर्निंग की गहराई के लिए के अनुसार के लिए, करने के लिए 'डीएल' के रूप में संदर्भित ) 100 बार का प्रभाव। इंटेल द्वारा इस तंत्रिका नेटवर्क प्रोसेसर और फेसबुक के सहयोग से तैयार है, तो आप अनुमान लगा सकते हैं कि चिप काफी हद तक मशीन सीखने रूपरेखा Pytorch फेसबुक एक अच्छा समर्थन किया जाना चाहिए, फेसबुक की आकांक्षाओं के सभी Pytorch के बाद गूगल Tensorflow की एक तसलीम लेकिन 2019 में आधिकारिक तौर पर शुरू किया जाएगा के क्षेत्र में नवीनतम चिप व्यापार होना निश्चित है, कैसे अप्रत्याशित गहरी सीखने के पैटर्न बदल जाएगा।
नवीन राव ने अपने ब्लॉग में लिखा है: 'हम पहली व्यावसायिक तंत्रिका नेटवर्क प्रोसेसर इंटेल Nervana एनएनपी-L1000 विकसित कर रहे हैं (कोड नाम स्प्रिंग क्रेस्ट), 2019 में रिलीज़ करने की योजना झील क्रेस्ट उत्पाद की पहली पीढ़ी की तुलना में, हम। इंटेल Nervana एनएनपी-L1000 होने की उम्मीद है 3-4 बार प्रशिक्षण प्रदर्शन प्राप्त होगा। इंटेल Nervana एनएनपी-L1000 भी bfloat16, जो व्यापक रूप से उद्योग में प्रयोग किया जाता है का समर्थन करेंगे भविष्य के तंत्रिका नेटवर्क के लिए सांख्यिक डेटा स्वरूप, इंटेल कृत्रिम बुद्धि में होगा उत्पाद लाइन वास्तव में bfloat16 के लिए समर्थन का विस्तार, इंटेल और इंटेल जिऑन प्रोसेसर FPGA भी शामिल है। ', स्प्रिंग क्रेस्ट 2018 के अंत में लंबे समय अफवाह कर दिया गया है में शुरू, लेकिन अब यह 2019 में लगता है, समय सरकारी रणनीति में इस बिंदु इस संबंध में विलंब होना है में, केरी Kloss संवाददाताओं को बताया: 'अधिक आधुनिक प्रक्रिया नोड में, हम और अधिक मरने (सिलिकॉन चिप्स) एकीकृत तेजी से प्रसंस्करण गति प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन यह सिलिकॉन वेफर्स निर्माण करने के लिए समय लगता है , यह समय लगता है नए सिलिकॉन तंत्रिका नेटवर्क प्रोसेसर है, जो देरी का कारण है बन जाते हैं। '
चिप्स के दो पीढ़ियों के बीच अंतर के लिए, ने कहा कि उनकी विश्लेषण: 'पहली पीढ़ी के रूप में झील क्रेस्ट प्रोसेसर, GEMM में (मैट्रिक्स गणना) और एक convolutional तंत्रिका कंप्यूटिंग एक बहुत अच्छा उपयोग हासिल किया की न केवल 96% प्रवाह क्षमता को दर्शाता है। उपयोग की राशि, लेकिन पूर्ण अनुकूलन के अभाव में, हम भी 80% GEMM कंप्यूटिंग के उपयोग पर अधिक से अधिक प्राप्त करने के लिए स्थिति का सबसे बना दिया है। जब हम, अगली पीढ़ी चिप का विकास करता है, तो हम प्रयोग कर बनाए रखने के लिए एक उच्च गणना में सक्षम हैं दर, नए उत्पादों के प्रदर्शन में तीन चार बार प्रदर्शन में सुधार कर रहे हैं। '
प्रतियोगिता की ओर मुड़ते, केरी Kloss ने कहा: 'मैं नहीं जानता कि क्या रोड मैप हमारे प्रतिद्वंद्वियों के कि है, लेकिन हमारी प्रतिक्रिया की गति अपेक्षाकृत तेज है, इसलिए मुझे लगता है कि हम तंत्रिका नेटवर्क प्रसंस्करण में एक नुकसान जैसे bfloat16 कुछ समय के लिए किया गया है पर नहीं होगा। , और यह हाल ही में अधिक लोकप्रिय हो गया है, कई ग्राहकों की आवश्यकताओं bfloat16 के समर्थन में आगे, हम धीरे-धीरे bfloat16 के पक्ष में स्थानांतरित कर दिया है। 'TPU और देखने के विपरीत गूगल के बिंदु, उनका मानना है कि दूसरी पीढ़ी के TPU झील क्रेस्ट, TPU के समान तीन पीढ़ियों वसंत के समान क्रेस्ट।
सभी तरफ हमला Nervana एनएनपी, जैसे कि हमारे सुपर कंप्यूटर Tianhe-मैं और द्वितीय इंटेल जिऑन छह-कोर प्रोसेसर के उपयोग पर के रूप में सर्वर और बड़े मुख्य कंप्यूटिंग उपकरणों, के लिए इंटेल की जिऑन चिप्स चिंता का विषय के अलावा।
दृश्य चिप के संदर्भ में, इंटेल के व्यापार तेजी से वृद्धि हुई। Movidius VPU चिप्स पहले से ही इस तरह के Dajiang मानव रहित हवाई वाहन, टेस्ला, और गूगल क्लिप्स कैमरों को अपनाया है Movidius के रूप में उभरते बाजारों, में मोटर वाहन, मानव रहित हवाई वाहन और अन्य हार्डवेयर में सामना करना पड़ दृश्य चिप
Movidius बाजार के नेता गैरी ब्राउन 21 वीं सदी व्यापार हेराल्ड संवाददाता से कहा: 'Movidius में, हम चिप दृश्य प्रसंस्करण इकाई VPU VPU कहा जाता है विकसित किया है कंप्यूटर दृष्टि और स्मार्ट कैमरा प्रोसेसर तो हम दोनों चिप्स के एक चिप है। तीन प्रकार के प्रसंस्करण किए गए हैं: आईएसपी प्रसंस्करण, जो छवि सिग्नल प्रोसेसिंग, कैमरा कैप्चर प्रौद्योगिकी के आधार पर प्रसंस्करण, और कंप्यूटर दृष्टि और गहरी शिक्षा है।
उन्होंने कहा कि सड़क का हवाला दिया, विशिष्ट उपयोग परिदृश्यों वी.आर. उत्पादों और रोबोटिक्स, बुद्धिमान घर, औद्योगिक कैमरा, ऐ कैमरा, साथ ही निगरानी और सुरक्षा। जहाँ 'निगरानी और सुरक्षा एक बहुत बड़ा बाजार है, विशेष रूप से चीन, निगरानी, और सुरक्षा कैमरे में शामिल बाजार विशेष रूप से बड़ा है, और कुछ बड़ी कंपनियां निगरानी कैमरे जैसे कि हिकविजन और दाहुआ विकसित कर रही हैं।
गैरी ब्राउन यह भी कहा कि बुद्धिमान घर की वर्तमान क्षेत्र तेजी से बढ़ रहा है, हालांकि बाजार छोटा है, लेकिन तेजी से विकसित। 'इस तरह के स्मार्ट घर सुरक्षा, घर निजी सहायक, बुद्धिमान घंटी, और उपयोग अपार्टमेंट और परिवार के रूप में बुद्धिमान उपकरणों के विकास में कई कंपनियों रहे हैं नियंत्रण। लेकिन घर के क्षेत्र में, कम लागत, कम शक्ति, लंबी बैटरी जीवन प्राप्त करने के लिए, और एक बहुत ही सटीक बहुत कम काफी चुनौतीपूर्ण है। क्योंकि इस तरह मोबाइल में एक घर के बाहर छाया के रूप में, यह बर्गलर अलार्म को गति प्रदान करने के लिए संभव है, और इसलिए झूठी सकारात्मक दर अच्छी सटीकता के लिए बहुत महत्वपूर्ण है। '
और चुनौतियों कंपनी उच्च प्रदर्शन चिप्स बनाने के लिए जारी रखने के लिए कैसे, 'हम, इस तरह के एक सामने के अंत एल्गोरिथ्म के साथ कम बिजली खपत के रूप में रणनीति, की एक संख्या है, ताकि हम, केवल चेहरे का पता लगाने समारोह के आपरेशन के अनुकूलन के एक छोटे से हिस्से चिप के सबसे शट डाउन कर सकते हैं में से एक जब एक चेहरा दिखाई दिया, अन्य चिप्स शुरू किया जाएगा। इस चेहरे निगरानी प्रणाली के चालू होने पर रखेंगे। हम अभी भी ऊर्जा की बचत प्रौद्योगिकी के गणना की एक बहुत कुछ है, लगभग छह महीने के बुद्धिमान घर कैमरा जीवन का समय है। 'गैरी ब्राउन की व्याख्या की।
इसके अलावा, FPGA Altera स्थिति से इस लाइन के प्रभारी। लहर के आगमन के साथ 5G, डेटा विश्लेषण और हालात IoT मांग की गणना एक मोबाइल फोन के आकार की तुलना उछाल होगा, नेटवर्किंग और पहुँच नोड या कम से कम वर्ग के आकार के अरबों के दसियों परिमाण बातें लचीलेपन प्रयोग की जाने वाली एल्गोरिथ्म, जो FPGA की ताकत है बदलने की जरूरत है कि के विशिष्ट मांग की तुलना में अधिक के 1-2 के आदेश को, FPGA अपनी ही संरचना है, जो भी भविष्य में इंटेल बनाता बदलकर कंप्यूटिंग परिदृश्यों की आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलित किया जा सकता प्रदान कुशल चिप उपकरणों के अधिक विभिन्न प्रकार अमेरिका 16.7 अरब $ के अधिग्रहण से देखा जा सकता है प्रदान करने के लिए संभव हो जाता है, इंटेल स्पष्ट रूप से सिर्फ तत्काल मूल्य खरीद नहीं है।
एंटरप्राइज़-श्रेणी की तेजी से हमले दृश्य इंटेल एक ताजा सर्वेक्षण से पता चलता है कि संयुक्त राज्य अमेरिका में कॉर्पोरेट ग्राहकों, 50% से अधिक, मौजूदा इंटेल जिऑन प्रोसेसर कृत्रिम बुद्धि के लिए अपने शुरुआती जरूरतों को पूरा करने के आधार पर बादल समाधान की ओर बढ़ रहे हैं, जबकि इंटेल के अधिकारियों की संख्या संवाददाताओं से एक साक्षात्कार में कहा है, वहाँ कृत्रिम बुद्धि परिदृश्यों के सभी के लिए कोई भी समाधान, इंटेल ग्राहकों की मांग के अनुसार तकनीकी और व्यावसायिक के साथ संचालन करेंगे है। उदाहरण के लिए, इंटेल जिऑन और FPGA, या जिऑन और Movidius एक साथ कॉन्फ़िगर किया गया होगा, आदेश उच्च प्रदर्शन कृत्रिम बुद्धि को प्राप्त करने के।
इंटेल के लिए, इन बढ़ाया कृत्रिम बुद्धि व्यापक रूप से उद्यम वर्ग के दृश्य नवीन राव में उपयोग किया जाएगा कहते हैं: 'जब कंप्यूटिंग त्वरित कृत्रिम बुद्धि संक्रमण के भविष्य ड्राइव करने के लिए, हम उद्यम समाधान की एक पूरी श्रृंखला उपलब्ध कराने के लिए की जरूरत है। इसका मतलब है कि हमारे समाधान सबसे व्यापक कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान करने के लिए, और किलोवाट स्तर तक milliwatts से कई आर्किटेक्चर का समर्थन कर सकते हैं। '
केरी Kloss आगे संवाददाताओं से 21 वीं सदी व्यापार हेराल्ड परिदृश्य कृत्रिम बुद्धि चिप को समझाया: 'स्प्रिंग क्रेस्ट, कहा जा सकता है कि Nervana न्यूरॉन प्रोसेसर आर्किटेक्चर के उच्चतम स्तर इतना अपने ग्राहकों बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग सेंटर शामिल पहले से ही एक बहुत मजबूत डेटा है। बड़े उद्यमों, सरकार, आदि के वैज्ञानिक काम करते हैं कि कम देरी और छोटे मॉडल की जरूरत है, जिऑन, आप मदद करने के लिए सक्षम हो जाएगा यह अंत करने के लिए बादल से डेटा के माध्यम से प्राप्त कर सकते हैं। '
विशेष रूप से, इंटेल भी चिकित्सा, मानव रहित, नए खुदरा, नेटवर्किंग और इस तरह के स्वास्थ्य की देखभाल में के रूप में अन्य परिदृश्यों, पता लगाने के लिए, रिपोर्टों के अनुसार किया जाता है, इंटेल नोवार्टिस के साथ सहयोग में (नोवार्टिस), तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के उच्च सामग्री की गहराई में तेजी लाना है स्क्रीनिंग - 20 से अधिक बार और अधिक कुशल - यह एक प्रारंभिक दवा के विकास दोनों पक्षों ने समय प्रशिक्षित करने के लिए चित्र विश्लेषण मॉडल के बीच सहयोग का एक प्रमुख तत्व 11 घंटे से 31 मिनट के लिए कम हो गया था है।
दुकान में कोई भी, इंटेल, कोई सुविधा की दुकान Jingdong 'कंप्यूटिंग मस्तिष्क', वर्तमान में अधिक बुद्धिमान भंडार (सिनोपेक एक्सप्रेस सुविधा स्टोर, Jingdong घर) और स्मार्ट वेंडिंग मशीन परियोजना। एल्गोरिदम रूप में तैनात प्रदान करता है Jingdong पक्ष ने कहा कि मशीन सीखने एल्गोरिथ्म, तीन दिशाओं में जाना जाता है मुख्य रूप से जानने में मानव रहित दुकानें, जाना जाता सामान, खेलों में इस्तेमाल के बाद से ऑनलाइन और ऑफलाइन डेटा डेटा संरचनाओं, आदि, की जरूरत में खोलने के लिए, वीडियो और अन्य असंरचित डेटा संबंधित है पारंपरिक मशीन सीखने एल्गोरिदम मशीन दृष्टि सीएनएन ऐसे SVM, सांख्यिकीय रेखीय प्रतीपगमन, रसद प्रतिगमन और अन्य नेटवर्क की स्थिति के रूप में (घुमाव के तंत्रिका नेटवर्क) एल्गोरिदम, बुद्धिमान की आपूर्ति के लिए इस्तेमाल किया चेन, बेहतर स्थिति में करने के लिए अब और अधिक लोकप्रिय में , वीडियो डेटा की एक बड़ी संख्या इस तरह के एक मोबाइल टर्मिनल टर्मिनल करके की जाती है के रूप में बादल में मॉडल पूरा करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। खराब नेटवर्क, के मामले में, धार नेटवर्क एक छोटे से पूरा हार्डवेयर इंटेल किनारे सर्वरों सहित का उपयोग कर का उपयोग कर गणना की जाती है।
हालांकि इंटेल चक्कर दुश्मन, परिवर्तन, विस्तार की गति को केवल दृष्टि से बहुत फर्म है। अनुसंधान एवं विकास मूल्य, आईसी इनसाइट्स के आंकड़ों के अनुसार, 2017 से पहले 35.9 अरब $ की कुल अनुसंधान एवं विकास व्यय में शीर्ष 10 अर्धचालक कंपनियों, इंटेल पहले स्थान पर रिपोर्ट से पता चलता है कि 2017 में इंटेल की अनुसंधान एवं विकास खर्च 13.1 अरब $, समूह, इंटेल की 2017 की बिक्री के बारे में पांचवां हिस्सा के कुल खर्च का 36% के लिए लेखांकन, ऐ चिप भी होगा की विभिन्न लड़ाइयों में भारी निवेश के साथ। था तेज हो गया।