英特尔宣布AI:In Production项目，将人工智能原型全面推向市场

本文由人工智能观察编译译者：Sandy今天，英特尔宣布推出“AI:In Production”，该项目使开发人员能够将其人工智能原型推向市场。目前，英特尔已选择研扬科技（AAEON Technologies）作为第一个AI:In Production项目的合作伙伴。
 首先，英特尔和研扬科技联合推出了名为AI Core的全新电路板，可以让硬件公司在其产品中轻松构建机器学习加速器。据了解，这块电路板中包含的Movidius Myriad 2视觉处理单元可以加速AI算法的执行速度，同时仅消耗约1瓦的功率。
 硬件制造商从Movidius神经计算棒（Movidius Neural Compute Stick）中也可以获得这种能力。Movidius神经计算棒看起来有点像一个体积较大、能进行AI加速的U盘。实际上，这是一款基于USB的深度学习套件和独立的AI加速器，可为边缘的一系列主机设备提供专用的深度神经网络处理功能。自从英特尔去年推出这款硬件产品以来，许多硬件初创公司、硬件制造商和开发商都跃跃欲试地用它进行AI实验。
 Movidius神经计算棒专为产品开发人员，研究人员以及制造商而设计，采用了Myriad 2 VPU并支持Caffe框架，以减少开发、优化和部署人工智能应用程序的障碍，通过小形式的高性能深神经网络处理来实现。

在优化后，它可以提升不同类型的机器学习算法的执行速度，包括图像识别系统所依赖的卷积神经网络。许多公司都在加大建立和部署AI硬件的力度，从而降低智能软件对计算和功率的要求。

把较大的U盘用作机器人的组成部分的缺点是它有可能被撞到或被拔出来。这也是研究开发AI Core的原因。如果各大公司想把AI硬件投入量产，它们可以在不改变代码的情况下直接从神经计算棒转到AI Core。
 如果消费者想使用Myriad 2的其他功能，如编码加速器等，仍需要从英特尔直接获得芯片，而不是通过AI Core。
 所有这些作为英特尔整体战略的一部分，旨在打造出更专业的AI专用硬件。英特尔此前收购了一系列业界主要公司，比如Movidius、Altera、Mobileye和Nervana。这一领域已然成为了各大芯片制造商和初创公司的“战场”，因为机器学习算法需要大量计算能力，而专业硅芯片可以从很大程度上提高这一能力。