Nnp，dlboost和keem bay，用于IA和神经网络的新型英特尔芯片

英特尔在11月12日举行的AI峰会上宣布了新的专用硬件，该产品已远离大众市场， NNP，DLBoost和Keem Bay。 自从2016年下半年收购Movidius和Nervana以及由Nervana联合创始人Naveen Rao领导的AI产品集团成立以来，这些产品无疑是三年多工作的结晶。

NNP，DLBoost和Keem Bay，用于AI和神经网络的新型英特尔芯片

Rao指出，英特尔已经在AI领域扮演重要角色，其AI收入在2019年将超过35亿美元 ，高于2017年的10亿美元。英特尔已经拥有适用于所有人的不同硬件。用于IOt，Agilex FPGA，PC上的Ice Lake，Cascade Lake的DLBoost的OpenVINO前沿，以及未来的离散图形。

处理器：DLBoost

英特尔在Cooper Lake 56内核上展示了与bfloat16的兼容性，该内核将于明年发布，作为其处理器中DLBoost AI功能的一部分 。 Bfloat16是一种数字格式，其精度与AI训练中的单精度浮点（FP32）相似。

英特尔没有提供性能提升的估计，但它确实指出，出于推论目的，库珀湖比Skylake-SP快30倍。在PC端，Ice Lake包含了与Cascade Lake中相同的DLBoost AVX-512_VNNI指令。

Movidius：Keem Bay VPU

作为其人工智能战略（例如智能相机，机器人，无人机和VR / AR）的一部分，英特尔于2016年收购了Movidius 。 Movidius称其低功耗芯片为“视觉处理单元”（VPU）。它们具有图像信号处理（ISP）功能，硬件加速器，MIPS处理器和称为SHAVE内核的128位可编程矢量处理器（VLIW）。

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英特尔现在详细介绍了代号为Keem Bay的所谓“第三代”英特尔Movidius VPU。据英特尔称，它的推理性能是Myriad X的十倍以上，并且消耗的能量相同。

Nervana神经网络处理器（NNP）

英特尔拥有用于训练和深度神经网络推理的NNP。 英特尔的NNP-I推理基于两个Ice Lake Sunny Cove内核和十二个ICE加速器内核。英特尔声称它将提供出色的每瓦性能和计算密度。如先前宣布的那样，在其M.2尺寸中，它在12W时能够达到50 TOPS，相当于4.8TOPS /W。英特尔透露，PCIe卡的外形尺寸消耗75W，并产生高达170 TOPS（具有INT8精度）。

英特尔重申其32卡的近线性缩放效率高达95％，而Nvidia为73％。

英特尔为AI，5G，神经网络，自动驾驶等各个领域准备了各种各样的芯片，该市场今年的收入估计为100亿美元。我们会及时通知您。

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