Intel强调GPU加速仅为其中一环本身人工智能策略更具布署弹性

今年在日本地区展开AI Day活动后，Intel稍早也在地区展开AI Day活动，并且强调旗下拥有诸多可对应FPGA可程化架构的各类处理器资源，以及诸如后续接连收购的Nervana、Movidius等技术资源，同时也借由持续对外投资建构更大规模的人工技术应用成长。

就Intel人工智能产品事业群副总裁暨技术长Amir Khosrowshahi看法，确实目前有越来越多人智慧技术发展建立在以GPU加速学习的基础上，但以Intel的立场认为人工智能并仅局限在基于类神经网络学习，更包含诸多硬件架构的运作模式，同时以GPU加速学习也仅为诸多人工智能架构设计一环，未来将以旗下处理器技术对应更多元的人工智能应用需求。

而针对目前Intel对于人工智能技术发展看法，Amir Khosrowshahi强调结合FPGA可程化架构，并且能补足多数以GPU架构加速学习在不同需求调度时显得弹性不足情况，透过指令集即可随时对应不同运算需求，进而可对应不同规模与建置成本的人工智能发展。此外，Intel除接连收购Nervana、Movidius等技术资源，本身也持续投资各个人工智能新创团队，同时也计划将Nervana人工智能技术学院引进，协助更多在地团队发展人工智能技术。

除此之外，为了进一步扩大人工智能技术成长，Intel也强调与各个学习框架广泛合作，并且透过旗下包含Xeon、Xeon Phi、Atom、FPGA架构处理器，以及Nervana平台等资源让人工智能有更多元发展，同时也能满足更多技术应用需求。

对于Intel稍早提出具备自我学习能力的运算处理器Loihi，Amir Khosrowshahi说明此款处理器直接整合学习能力，因此相比现有借助云端运算、深度学习的人工智能技术应用模式有些不同，将使装置端能以更快学习效率进行运算，并且可对应在更短时间内完成大量数据分析，在接下来资料量持续蓬勃成长趋势之下将能提供更大运算需求。但未来Loihi设计是否成为Intel未来处理器架构发展方向，目前似乎尚未有此规划，主要还是以不同处理器架构设计满足各类市场需求。