英特尔更新人工智能产品线,新品性能达到竞品6倍

英特尔发布代号为KeemBay的下一代Movidius视觉处理单元,承诺效能超越竞争对手6倍。新产品计划于2020年上半年上市,拥有全新架构,推理性能是上一代产品的10倍以上。同时,英特尔展示了Nervana神经网络处理器,为百度、Facebook等客户定制开发。英特尔预计人工智能将带来35亿美元年收入。

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新京报讯(记者 梁辰)美国时间11月12日,英特尔发布了代号为Keem Bay的下一代Movidius视觉处理单元(VPU),并承诺其效能将达到竞争对手产品的6倍。在旧金山举办的人工智能峰会期间,英特尔还展示了Nervana神经网络训练处理器(NNP-T)和推理处理器(NNP)。

随着专用于人工智能的硬件产品组合的丰富,以及相关工具包的发布,英特尔声称其将从云端到边缘提供完整的人工智能解决方案,而这将是其新的机遇。该公司副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao表示,人工智能将为英特尔带来了35亿美元的年收入。

Naveen Rao称,随着人工智能的进一步发展,计算硬件和内存都将达到临界点。如果要在该领域继续取得巨大进展,需要专用型硬件。

2017年英特尔对外发布了Movidius VPU。对于Keem Bay的下一代产品,英特尔计划将于2020年上半年上市。该芯片拥有全新的架构,使得其推理性能是上一代产品的10倍以上。英特尔公司物联网事业部副总裁Jonathan Ballon表示,其将提供比GPU更好的性能,而且功率、尺寸和成本都将降低。

早些时候的测试结果显示,Keem Bay的功率是英伟达嵌入式计算平台TX2的五分之一,并且比其快4倍,比华为海思的Ascend 310人工智能加速器快1.25倍。此外,是英伟达Xavier每秒推理能力的4倍。Jonathan Ballon表示,如果“充分利用”英特尔的OpenVINO工具包还可以获得大约50%的额外性能。

英特尔还首次现场演示了用于云和数据中心环境的训练和推理的专用ASIC的Nervana神经网络处理器。英特尔曾在2018年8月的Hop Chips会议上披露过这些产品。这两款产品面向百度、Facebook等客户,针对其人工高智能处理需求进行了定制开发。

这一切在三年前无法想象,英特尔曾承认人工智能是其产品部署的盲区。机器学习需要的计算、分析能力和算法与以往不一样,于是,收购成为短期内可以快速增强实力的最好防御市场竞争的手段。2016年8月、9月,英特尔陆续收购了创业公司Nervana和计算机视觉领域初创公司Movidius。这两个公司的解决方案直接威胁了主流芯片厂商。

尽管不断推出新品,但是对于芯片厂商来说,跟上不断增长的训练和推理处理需求仍然面临着巨大的压力。Naveen Rao表示,下一波人工智能将极大增加数据和模型的复杂性,其中一些将具有数万一个潜在参数,而训练这些算法对性能的要求将大约是每3.5个月提升一倍,而这对现在的芯片架构,是无法有效完成的,而是需要专门为其设计新的架构。

10月底公布的第三季度财报显示,该公司收获历史上新的季度营收纪录。该公司首席执行官司睿博(Bob Swan)在电话分析师会议上表示,其有比以往更大的野心。该公司将全年营收预期目标向上提高了15亿美元。

新京报记者 梁辰

内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
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