GPU、CPU、加速器，英特尔终端侧AI的“三种武器”

原标题：GPU、CPU、加速器，英特尔终端侧AI的“三种武器” 来源：IT时报

IT时报记者 王昕

AI无处不在。从低至100mW以下的超低功耗应用，到望不到边际的计算机集群；从爱奇艺的4K、杜比电影频道到AI、虎牙直播时的实时美颜；从互联网游戏中的AI人物设定到短视频应用的AI换脸……英特尔的AI技术正渗透入互联网应用的方方面面，变得无处不在。

终端侧AI价值广阔

英特尔视觉计算软件合作部亚洲区总经理高源表示，相对云端AI，终端侧AI正在变得越来越重要，如电脑、手机、无人机、机器人等设备都开始具备承载AI的能力。

英特尔视觉计算软件合作部亚洲区总经理高源

高源认为，终端侧AI有四大驱动力，分别是低延时、无网络工作、隐私保护、节省服务器和带宽成本。

“例如无人机自动避障的应用，需要随时随地采集视觉信息，并能非常快速做出反应，我们不可能把视觉信息传到云端，再从云端做AI应用，这是来不及的。又如自动驾驶汽车开到了没有网络的森林，终端决策变得至关重要。”高源一一举例，家庭私人照片放到云端去之后怎样实现隐私保护，在终端侧做AI就可以很好地保护用户隐私；随着1080P、4K视频的流行，互联网服务商面临带宽和后端存储的压力，端能力的提升是环节源头压力的最好途径。

在英特尔紫竹科学园内，一台装备低电压版英特尔处理器的PC在仅数十兆带宽的网络环境下完美实现了4K视频的流畅播放。英特尔工程师告诉记者，“低电压版处理器加数十兆带宽就足够了，在性能、功耗、用户体验上都能满足要求。”

三层架构拥抱AI

当终端侧AI在蓬勃发展。多元化的应用场景又迅速定义了终端侧AI不同的特性。如终端侧AI需要长时间运行，对耗电敏感；偶尔运行、延时敏感；长时间运行，计算密集。

正是因为终端侧AI有这么多的使用场景以及非常不一样的特性，所以我们觉得单一的架构很难满足所有终端侧AI的需求，“特别是我觉得在业内，因为历史的原因，大家可能觉得一提到AI想到的就是需要一个独立显卡。”高源强调，这是一个很大的误区，AI不等于独立显卡，它需要不同平台来适应不同的AI应用。

对于英特尔来说，则从三类不同架构布局了终端侧AI的应用。

首先，GPU的硬件架构是高度并行化的，所以更适合一些很高性能的AI计算。但GPU也有自己的“短板”，计算启动延时比较大，适合大型数据处理带宽的应用。“其实，许多人不知道，英特尔是世界上最大的GPU供应商。”高源说，英特尔集成显卡占67%的市场份额，集成显卡是和CPU是共享系统内存的，所以在很多AI应用当中，集成显卡不需要在CPU、GPU之间来回拷贝内存的，这可以提升响应速度。