英特爾宣布AI：In Production項目，將人工智慧原型全面推向市場

本文由人工智慧觀察編譯

譯者：Sandy

今天，英特爾宣布推出「AI:In Production」，該項目使開發人員能夠將其人工智慧原型推向市場。目前，英特爾已選擇研揚科技（AAEON Technologies）作為第一個AI:In Production項目的合作夥伴。

首先，英特爾和研揚科技聯合推出了名為AI Core的全新電路板，可以讓硬體公司在其產品中輕鬆構建機器學習加速器。據了解，這塊電路板中包含的Movidius Myriad 2視覺處理單元可以加速AI演算法的執行速度，同時僅消耗約1瓦的功率。

硬體製造商從Movidius神經計算棒（Movidius Neural Compute Stick）中也可以獲得這種能力。Movidius神經計算棒看起來有點像一個體積較大、能進行AI加速的U盤。實際上，這是一款基於USB的深度學習套件和獨立的AI加速器，可為邊緣的一系列主機設備提供專用的深度神經網路處理功能。自從英特爾去年推出這款硬體產品以來，許多硬體初創公司、硬體製造商和開發商都躍躍欲試地用它進行AI實驗。

Movidius神經計算棒專為產品開發人員，研究人員以及製造商而設計，採用了Myriad 2 VPU並支持Caffe框架，以減少開發、優化和部署人工智慧應用程序的障礙，通過小形式的高性能深神經網路處理來實現。

在優化後，它可以提升不同類型的機器學習演算法的執行速度，包括圖像識別系統所依賴的卷積神經網路。許多公司都在加大建立和部署AI硬體的力度，從而降低智能軟體對計算和功率的要求。

把較大的U盤用作機器人的組成部分的缺點是它有可能被撞到或被拔出來。這也是研究開發AI Core的原因。如果各大公司想把AI硬體投入量產，它們可以在不改變代碼的情況下直接從神經計算棒轉到AI Core。

如果消費者想使用Myriad 2的其他功能，如編碼加速器等，仍需要從英特爾直接獲得晶元，而不是通過AI Core。

所有這些作為英特爾整體戰略的一部分，旨在打造出更專業的AI專用硬體。英特爾此前收購了一系列業界主要公司，比如Movidius、Altera、Mobileye和Nervana。這一領域已然成為了各大晶元製造商和初創公司的「戰場」，因為機器學習演算法需要大量計算能力，而專業硅晶元可以從很大程度上提高這一能力。

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