回顾2019，英特尔在人工智能成绩有哪些？

人工智能是2019的最热话题，这个话题与毛衣战一起构成了2019年的主旋律。虽然整个行业大形势并不太好，但并不会对于人工智能发展的脚步造成任何阻碍。在近日召开的英特尔实践AI媒体分享会上，通过诸多产品和客户案例的分享，让我们看到了AI的前景和希望。

在所有产品中构建AI能力

“通过把AI内置到所有英特尔产品中，我们正在构建AI能力。从CPU到GPU到FPGA，再到给客户定制的ASIC，我们推动AI无处不在。”英特尔人工智能事业部副总裁Julie Choi如是分享到。

至强处理器是数据中心的基石，英特尔通过加入AI性能对其持续提升。比如Intel DL Boost用于推理, 而2020年，英特尔将首次提供BFLOAT 16 支持，会使得英特尔在推理方面有更多的性能提升，英特尔是唯一一家在多个产品上面支持BFLOAT的公司。 CPU和GPU作为通用处理器是人工智能必备的硬件产品之一，此外在所有硬件产品中，最为值得关注的是Nervana NNP。这是一款为云端和数据中心客户提供的，专门针对复杂深度学习应用的专用ASIC芯片。

近日英特尔也分享了下一代Movidius VPU，代号为KEEM BAY，将会在2020年上半年推出。KEEM BAY是一个低功耗的高性能边缘推理处理器，为深度学习视觉以及媒体来建造，它的架构是专用的，而且是高度优化的，针对边缘推理，在性能方面的巨大跃升。KEEM BAY提供了10倍与上一代Myraid X的通量。KEEM BAY有灵活的外形，比方说M.2到PCI-E和硅芯片，能够去满足英特尔的客户广泛的应用的需求,比如说一体机、机器人、全功能的PCI-E，运行多个VPU，并行高密度的AI应用。英特尔将会用KEEM BAY来支持全方位的边缘人工智能计算。

推动未来计算创新

据英特尔中国研究院的院长宋继强博士表示，英特尔将不仅仅在现有的架构上进行创新，还将关注量子计算、神经拟态计算等多种方式来实现计算力的突破式发展。

Loihi是英特尔推出的一个神经拟态计算芯片，是世界上第一个支持片上学习能力的神经拟态芯片。在Loihi这个芯片里有13万个神经元，放在128个计算内核里，每个核里有1024个神经元，乘起来是13万个。每个神经元可以和一千个神经元通过片上网络的方式连在一起，构成高度复杂的神经网络拓扑。而且这一块芯片还可以跟更多其他的芯片连在一起。这个芯片首先具备很好的模拟低功耗神经元工作的能力，还可以高度互联，还可以在片上支持用户一边工作，一边继续学习，改进它的模型参数。

它区别于原来的通用计算和像现在的深度学习、脑启发计算，它充分利用了人脑比较低功耗的工作方式，脉冲神经网络的方式，它更形象的把模拟神经元的计算硬件连接起来，形成异步的电路，通过脉冲的方式激活，只有用到的部分耗电，不用的部分是会休息的。另外，Loihi可以把时间的信息编码在里面，把人跟时间相关的感知能力接触在里面以后，这两块组合起来可以达到很好的效果，英特尔可以在完成同样的感知或者识别决策任务的时候，用少一千倍的功耗，同样的事情，原来深度学习或者处理器要一千瓦，现在可以一瓦做到。

在量子计算领域，出了行业上都在关注的低温超导量子位的方式外，英特尔还利用硅的加工工艺和测试工艺的独特优势，做了利用硅电子自旋表示出量子态，而且这个已经在英特尔自己的300毫米、12寸晶圆的生产线上可以生产了，英特尔有两个量子位的芯片已经在测试了，目前更多在这个方向上投入，未来可以规模化生产，可以从巨大的冰箱里拿出来，用在真实领域里的方式。

现在量子计算发展还是早期，英特尔量子位的数不够，另外量子位非常脆弱，只能毫秒级，通常需要更长才能完成任务。如何制作更多更可靠的量子位这是一个重点。另外如何让量子位的纠错能力更强，这是英特尔正在做的事情，为了达成这个事情，英特尔还做检测设备，上图是英特尔和合作伙伴一起制造了世界上第一台在很低温下还能探测晶圆里面量子位的状态的测试工具。其实量子计算不是一件容易的事情，特别是英特尔想把它用在大规模的商业计算，必须有很长的路去走。

展望2020，机遇和挑战还有很多，会不会成为AI应用的爆发之年？专用AI ASIC是否会成为2020年的主要增长驱动力？让我们拭目以待。