英特尔再露锋芒，Nervana NNP芯片开始投产
2019年，intel并不好过。遇半导体市场周期性下滑、主营业务营收下降、生态被产业变化撼动、被市场看衰，几乎所有的困难都在这一年集中涌向了这家巨头。
到了知天命的年纪，没有过多慌乱，intel还在不经意间露出了锋芒——如期发布了面向训练 （nnp-t1000） 和面向推理 （nnp-i1000） 的nervana神经网络处理器 （nnp） 和全新架构的movidius vpu（视觉处理单元）。
从现场“叫板”友商的架势和公布的具体细节来看，这一次intel无疑提前拉开了新一代ai芯片产品之战。
nervana nnp芯片系列商用，intel正式进军推理芯片市场
2019年接近尾声，在一次次铺垫之后，intel终于在自家的人工智能峰会（intel ai summit 2019）上正式公布了nervana nnp芯片投产的消息，没有太多意外，但无疑它是重磅的。
2016年宣布启动项目，到从去年五月份对外发布nnp训练芯片，再到今年八月透露推理芯片更多具体细节，intel在nervana nnp芯片系列上“死磕”了整整三年，在此期间，谷歌、英伟达、亚马逊，包括阿里都陆续发布了自己的首款推理芯片，在巨头之中，intel可以说是姗姗来迟。
此次宣布投产的nervana nnp芯片系列包含两个部分，即面向深度学习训练的nnp-t1000和面向推理环节的nnp-i1000，一次包揽训练和推理两大模块，虽然姗姗来迟，intel无疑稳中有进，它已经一脚踏入了训练的存量市场，另一只脚也踏入了推理的增量市场。
统计数据显示，到2021年，训练市场规模将增长到82亿美元，而推理市场规模将达到118亿美元，超出前者近四十亿美元，各家也是纷纷布局，intel显然已经圈下了自己的一块地。
据了解，nervana nnp-t代号 spring crest，采用了台积电的 16nm ff+ 制程工艺，拥有 270 亿个晶体管，硅片面积680平方毫米，能够支持 tensorflow、paddlepaddle、pytorch 训练框架，也支持 c++ 深度学习软件库和编译器 ngraph。
而 nervana nnp-i，代号为spring hill，是一款专门用于大型数据中心的推理芯片。这款芯片是基于 10nm 技术和 ice lake 内核打造的，打造地点是以色列的haifa，intel 号称它能够利用最小的能量来处理高负载的工作，它在 resnet50 的效率可达4.8tops/w，功率范围在10w到50w之间。
对intel来说，nervana nnp是它在神经网络处理器方面的标杆产品，也是它的第一款ai商用芯片，虽然这款产品从发布、测试、量产到应用经历了一个漫长的产品周期，但它的进入无疑给英伟达们和寄希望抢占未来推理市场的初创公司都施加了不小的压力。
用全新架构杀出重围，向下渗透进端侧市场
一边站稳未来云端市场的脚跟，intel一边还打入了端侧市场。
在现场，intel正式发布了代号为keem bay的下一代 movidius myriad vpu，它针对边缘推理任务进行了优化，据称在推理性能上提升到上一代产品的10倍，能效达到了竞品的6倍。
想要做到低功耗容易，但在低功耗的条件下，intel做出了超出顶级竞品的性能，这不是一件容易的事情，一向镇守在云端市场的intel决定进入物联网市场看来也不是说说而已了。
据悉， keem bay是专门为边缘 ai 打造的一款产品，它拥有新的片上存储器架构，并采用了全新的高效能架构，同时通过英特尔的openvino来加速，可以应用于深度学习推理、计算机视觉和媒体处理等方面。
intel此次发布的新一代vpu，其全新架构格外引人注意。此前，intel也曾透露将打造全新架构的gpu，其中它也特别提出将改进现有英伟达gpu的高功耗问题，通过架构设计来平衡性能与功耗之间的微妙关系，用一款产品全覆盖数据中心高性能计算和消费级游戏的低算力需求。
两者之间颇有异曲同工之妙，由此可见，intel的全新架构设计能力已然初露锋芒。
在现场，intel特别提到，keem bay的功耗约为英伟达tx2的1/4，后者功耗约为30w；而在同等功耗条件下，它比华为海思的昇腾310快1.25倍，不难发现，因为全新架构的设计，intel在功耗和性能之间已经取得了更好的平衡，而这很有可能将会成为它未来全面进入云-边-端市场的“杀手锏”。
intel豪赌ai
据idc最近发布的预测，经过连续三年的业务增长后，目前半导体的市场总额已经下滑了逾7%，预计今年全年将会下滑超过两位数，而这是自2009年以来都没有过的下跌幅度。在这样的大背景下，nand等存储产品价格暴跌，自动驾驶等新业务的需求增长也在放缓。
受市场整体收缩，尤其是存储市场缩水的影响，intel的主营业务受到了不同程度的影响。而在这样的外患之下，intel卖掉5g基带芯片部门、10nm工艺pc端cpu难产等自身弱点频繁出现，业内唱衰intel已经成为主流。
包揽了pc和服务器端的cpu，intel在逻辑计算市场上的能力是毋庸置疑的，但是由于未来对多种并行计算的需求日益增长，只单纯具备一种芯片的设计能力显然已经不足以应付市场的变化。
从这场大会发布的产品来看，intel已然实现“弯道超车”，逐步进入云-边-端市场，而它也将押注ai。
小家电的未来会是什么样的
软件无线电所引起的设计问题
一个功放显示屏的电路原理图分析
人工智能是企业发展的必经之路吗
中国新材料帮战机主动隐身
英特尔再露锋芒，Nervana NNP芯片开始投产
如何分辨电机质量的优劣
汽车消费刺激政策信号频频 国际车企巨头将把中国作为今年主战场
小岛秀夫认为现在的VR游戏都是“垃圾” 打算亲自上阵
电动阀门控制器怎么安装
超声波在调整频率后可以选择性地损坏癌细胞
这样设置iPhone可将续航能力最佳化
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fpga开发板原理图
工程师技术分享：电池组的热分析
OpenHarmony技术论坛：ArkUI新增能力概览
用seaborn与pandas包绘制可视化图形带你玩转股市数据
到了知天命的年纪，没有过多慌乱，intel还在不经意间露出了锋芒——如期发布了面向训练 （nnp-t1000） 和面向推理 （nnp-i1000） 的nervana神经网络处理器 （nnp） 和全新架构的movidius vpu（视觉处理单元）。
从现场“叫板”友商的架势和公布的具体细节来看，这一次intel无疑提前拉开了新一代ai芯片产品之战。
nervana nnp芯片系列商用，intel正式进军推理芯片市场
2019年接近尾声，在一次次铺垫之后，intel终于在自家的人工智能峰会（intel ai summit 2019）上正式公布了nervana nnp芯片投产的消息，没有太多意外，但无疑它是重磅的。
2016年宣布启动项目，到从去年五月份对外发布nnp训练芯片，再到今年八月透露推理芯片更多具体细节，intel在nervana nnp芯片系列上“死磕”了整整三年，在此期间，谷歌、英伟达、亚马逊，包括阿里都陆续发布了自己的首款推理芯片，在巨头之中，intel可以说是姗姗来迟。
此次宣布投产的nervana nnp芯片系列包含两个部分，即面向深度学习训练的nnp-t1000和面向推理环节的nnp-i1000，一次包揽训练和推理两大模块，虽然姗姗来迟，intel无疑稳中有进，它已经一脚踏入了训练的存量市场，另一只脚也踏入了推理的增量市场。
统计数据显示，到2021年，训练市场规模将增长到82亿美元，而推理市场规模将达到118亿美元，超出前者近四十亿美元，各家也是纷纷布局，intel显然已经圈下了自己的一块地。
据了解，nervana nnp-t代号 spring crest，采用了台积电的 16nm ff+ 制程工艺，拥有 270 亿个晶体管，硅片面积680平方毫米，能够支持 tensorflow、paddlepaddle、pytorch 训练框架，也支持 c++ 深度学习软件库和编译器 ngraph。
而 nervana nnp-i，代号为spring hill，是一款专门用于大型数据中心的推理芯片。这款芯片是基于 10nm 技术和 ice lake 内核打造的，打造地点是以色列的haifa，intel 号称它能够利用最小的能量来处理高负载的工作，它在 resnet50 的效率可达4.8tops/w，功率范围在10w到50w之间。
对intel来说，nervana nnp是它在神经网络处理器方面的标杆产品，也是它的第一款ai商用芯片，虽然这款产品从发布、测试、量产到应用经历了一个漫长的产品周期，但它的进入无疑给英伟达们和寄希望抢占未来推理市场的初创公司都施加了不小的压力。
用全新架构杀出重围，向下渗透进端侧市场
一边站稳未来云端市场的脚跟，intel一边还打入了端侧市场。
在现场，intel正式发布了代号为keem bay的下一代 movidius myriad vpu，它针对边缘推理任务进行了优化，据称在推理性能上提升到上一代产品的10倍，能效达到了竞品的6倍。
想要做到低功耗容易，但在低功耗的条件下，intel做出了超出顶级竞品的性能，这不是一件容易的事情，一向镇守在云端市场的intel决定进入物联网市场看来也不是说说而已了。
据悉， keem bay是专门为边缘 ai 打造的一款产品，它拥有新的片上存储器架构，并采用了全新的高效能架构，同时通过英特尔的openvino来加速，可以应用于深度学习推理、计算机视觉和媒体处理等方面。
intel此次发布的新一代vpu，其全新架构格外引人注意。此前，intel也曾透露将打造全新架构的gpu，其中它也特别提出将改进现有英伟达gpu的高功耗问题，通过架构设计来平衡性能与功耗之间的微妙关系，用一款产品全覆盖数据中心高性能计算和消费级游戏的低算力需求。
两者之间颇有异曲同工之妙，由此可见，intel的全新架构设计能力已然初露锋芒。
在现场，intel特别提到，keem bay的功耗约为英伟达tx2的1/4，后者功耗约为30w；而在同等功耗条件下，它比华为海思的昇腾310快1.25倍，不难发现，因为全新架构的设计，intel在功耗和性能之间已经取得了更好的平衡，而这很有可能将会成为它未来全面进入云-边-端市场的“杀手锏”。
intel豪赌ai
据idc最近发布的预测，经过连续三年的业务增长后，目前半导体的市场总额已经下滑了逾7%，预计今年全年将会下滑超过两位数，而这是自2009年以来都没有过的下跌幅度。在这样的大背景下，nand等存储产品价格暴跌，自动驾驶等新业务的需求增长也在放缓。
受市场整体收缩，尤其是存储市场缩水的影响，intel的主营业务受到了不同程度的影响。而在这样的外患之下，intel卖掉5g基带芯片部门、10nm工艺pc端cpu难产等自身弱点频繁出现，业内唱衰intel已经成为主流。
包揽了pc和服务器端的cpu，intel在逻辑计算市场上的能力是毋庸置疑的，但是由于未来对多种并行计算的需求日益增长，只单纯具备一种芯片的设计能力显然已经不足以应付市场的变化。
从这场大会发布的产品来看，intel已然实现“弯道超车”，逐步进入云-边-端市场，而它也将押注ai。
小家电的未来会是什么样的
软件无线电所引起的设计问题
一个功放显示屏的电路原理图分析
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