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英特尔:我们在10纳米制程上取得了良好进展

2018-11-01
关键词: 英特尔

  据国外媒体Apple Insider报道,此前有报道称,在经历了过去几年的多次延迟和量产问题后,英特尔将放弃10纳米制造工艺。但现在英特尔澄清,这一报道“不真实”,并且表示该公司在这一工艺上已取得“良好进展”。此前,英特尔内部消息称,该公司已经有效终止了苦苦挣扎的10纳米制造工艺的生产。不过,关于这份内部消息没有提供更多的细节,唯一的消息是“英特尔10纳米工艺确实已经死亡”。

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  这篇报道遭到了英特尔的反驳,该公司官方推特发文称,媒体关于其10纳米工艺失败的报道是错误的,并表示“我们在10纳米制程上取得了良好的进展”。在英特尔周四公布财报时,这一传言可能会得到坚定的证实或否认。

  SemiAccurate报道称,对于英特尔来说,终止目前正在研发的10纳米工艺是件好事。考虑到迄今为止英特尔在10纳米工艺的开发过程中耗费了大量的精力和资源,因此突然改变产品时间表、放弃现有的项目似乎不太可能。而且这也是一项重大举措,不太可能在英特尔临时首席执行官(CEO)鲍勃·斯旺(Bob Swan)的监督下执行,很可能会在一位成熟CEO的领导下执行。

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  虽然英特尔近期因为CPU缺货传出供应吃紧,不过,似乎并不影响它布局未来产品的野心,除了继续推出新款Core CPU外,过去两年更持续投入视觉运算处理芯片(Vision Processing Unit,VPU)这个新运算领域,一连推出3款VPU产品,分别是Myriad、Myriad 2,以及最新一代Myriad X,以满足企业对于IoT边缘运算的应用需求。这也成为明年IoT战略的重要发展方向。

  因为AI爆红,越来越多的AI应用需求的产生,英特尔资深副总裁暨物联网事业群总经理Tom Lantzsch表示,这也使得不同于传统云计算运算架构,以本地端就近运算为主的边缘运算(Edge computing)这两年迅速崛起,因而掀起新一波IoT运算需求。他说,这是全新的运算领域,让传统只能在云计算上处理的IoT运算工作,未来也可以就近在IoT设备上来执行,甚至能将AI带来设备端,在IoT设备上就能够执行AI推论任务,反应可以更迅速。

  Tom Lantzsch披露未来英特尔IoT战略将聚焦3大面向,包括推出更高性能IoT芯片,还有要将更多运算能力带来IoT设备端,以及明年将有更多计算机视觉相关应用产品推出。

  英特尔日前在台发布最新一个结合自家MovidiusVPU与Arria FPGA芯片的全新视觉加速器设计解决方法,称为视觉加速器设计系列(vision accelerator designs)锁定IoT边缘运算需求,要让企业以后在IoT设备或设备上开发计算机视觉深度学习应用更容易。

  该视觉加速器设计系列主要提供了两种加速视觉运算方案,其中一个VPU视觉加速卡产品,内饰有8个采用Myriad X架构的VPU芯片,每个VPU在执行深度学习推论时,运算性能可达到4TOPS (trillion operations per second),并且具备有低功耗特性,功耗不到2瓦;另一款性能更高的视觉加速卡产品,则采用可编程Arria 10 FPGA加速视觉芯片设计。

  英特尔表示,通过这个视觉加速器设计解决方案,让开发者或厂商可以更容易利用它搭建自己边缘运算环境,用于开发各种视觉分析应用,例如当用于深度学习摄影机时,可以用于更高端的分析处理,包括场景分析、物体分类、侦测及关注,以及人脸识别等应用。目前已有多家台湾IoT厂商利用此平台,来开发自己的边缘运算应用,包括凌华、研华、研扬、威强电及新汉等。

  英特尔宣称,在执行同一个深度学习推论时,采用8颗Myriad X VPU组成的AI加速卡,比起竞争对手Nvidia同款Tesla P4性能还高出3倍,至于采用Arria 10 FPGA芯片的另一款AI加速卡,也多出1.9倍之多。

  不只是推出全新视觉加速器产品,英特尔不久前也正式开源OpenVINO开发工具包,它是英特尔今年6月推出可用于计算机视觉深度学习应用的开发工具包,可以帮助开发者或企业缩短AI或深度学习应用的开发时间。此工具包兼容于市场上主流的AI框架,像是TensorFlow、MXNet、Caffe等,并也能结合自家硬件应用,像是视觉处理芯片VPU与FPGA等。英特尔的视觉加速器设计解决方法目前已正式推出。