英特爾資深副總裁暨物聯網事業群總經理Tom Lantzsch表示,英特爾明年物聯網一大戰略,將聚焦發展IoT邊緣運算,其中針對視覺處理晶片應用部分,日前也在臺推出有相關產品解決方案。

雖然英特爾近期因為CPU缺貨傳出供應吃緊,不過,似乎並不影響它布局下一代運算產品的野心,除了繼續推出更高效Core CPU外,過去兩年更持續投入視覺運算處理晶片(Vision Processing Unit,VPU)這個新運算領域,一連推出3款VPU產品,分別是Myriad、Myriad 2,以及最新一代Myriad X,以滿足企業對於IoT邊緣運算的應用需求。這也成為明年IoT戰略的重要發展方向

因為AI爆紅,越來越多的AI應用需求的產生,英特爾資深副總裁暨物聯網事業群總經理Tom Lantzsch表示,這也使得不同於傳統雲端運算架構,以本地端就近運算為主的邊緣運算(Edge Computing)這兩年迅速崛起,因而掀起新一波IoT運算需求。他說,這是全新的運算領域,讓傳統只能在雲端上處理的IoT運算工作,未來也可以就近在IoT裝置上來執行,甚至能將AI帶進裝置端,在IoT裝置上就能夠執行AI推論任務,反應可以更迅速。

Tom Lantzsch揭露未來英特爾IoT戰略將聚焦3大面向,包括推出更高效能IoT晶片,並且還要將更多運算能力帶進IoT裝置端,以及明年將有更多電腦視覺相關應用產品推出。

英特爾日前在臺發布最新一個結合自家MovidiusVPU與Arria FPGA晶片的全新視覺加速器設計解決方法,稱為視覺加速器設計系列(vision accelerator design)鎖定IoT邊緣運算需求,要讓企業以後在IoT裝置或設備上開發電腦視覺深度學習應用更容易。

該視覺加速器設計系列主要提供了兩種加速視覺運算方案,其中一個VPU視覺加速卡產品,內裝有8個採用Myriad X架構的VPU晶片,每個VPU在執行深度學習推論時,運算效能可達到4TOPS (trillion operations per second),並且具備有低功耗特性,功耗不到2瓦;另一款效能更高的FPGA視覺加速卡產品,則採用可編程Arria 10 FPGA加速視覺晶片設計。

英特爾表示,透過這個視覺加速器設計解決方案,讓開發者或廠商可以更容易利用它搭建自己邊緣運算環境,用於開發各種視覺分析應用,例如當用於深度學習攝影機時,可以用於更進階的分析處理,包括場景分析、物體分類、偵測及追蹤,以及人臉辨識等應用。目前已有多家臺灣IoT廠商利用此平臺,來開發自己的邊緣運算應用,包括凌華、研華、研揚、威強電及新漢等。

英特爾宣稱,在執行同一個深度學習推論時,採用8顆Myriad X VPU組成的AI加速卡,比起競爭對手Nvidia同類型產品Tesla P4效能還高出3倍,若是與採用Arria 10 FPGA晶片的另一款AI加速卡相比,也多出1.9倍之多。

不只推出全新視覺加速器產品,英特爾不久前也正式開源OpenVINO開發工具包,它是英特爾今年6月推出可用於電腦視覺深度學習應用的開發工具包,可以幫助開發者或企業縮短AI或DNN應用的開發時間。此工具相容於市場上主流的AI框架,像是TensorFlow、MXNet、Caffe等,並也能結合自家硬體應用,像是視覺處理晶片VPU與FPGA等。

英特爾的視覺加速器設計解決方法目前已正式推出。


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