ob欧宝在旧金山IDF16上除了核心亮点融合现实（MR）Alloy项目之外，新一代至强融核（XEON PHI）
借着IDF16的余温还未褪去，我们在文章中将首先谈一谈错失移动互联网红利的英特尔在人工智能方面做了哪些努力，接下来将会通过英特尔、英伟达、AMD在2016年最新发布的XEON PHI、NVIDIATesla、AMD FirePro S处理器来探究究竟谁能够成为人工智能领域的霸主。
数据显示ob欧宝，2015年全球人工智能市场规模到达1683.9亿元ob欧宝，预计2020年将达到近3700亿元，年复合增长率达到17%。谷歌、Facebook、微软等科技巨头纷纷押注人工智能领域，PC芯片霸主英特尔在错过移动互联网的红利之后也开始了在人工智能领域的布局。
2015年，Intel以167亿美元收购了年收入不足20亿美元的全球第二大。由于FPGA 是具有一定的可编程性，介于专用芯片和通用芯片之间，可同时进行数据并行和任务并行计算，在图像识别、信号处理等特定场景中具有比GPUCPU更高的性价比。因此此举被认为是这是英特尔布局人工智能的一个重要战略。
IDF16之前，英特尔宣布收购深度学习创业公司Nervana System，该公司是一家在芯片领域具有自主知识产权的公司，旗下的 Engine 芯片在深度学习训练时有着比传统 GPU 的能耗和性能优势ob欧宝。
凭借着两大收购，英特尔基本补齐了在人工智能，尤其是机器学习领域的两大短板，同时也进一步延伸了处理器的业务体系。更重要的是，英特尔旗下的风险投资机构过去几年在人工智能领域也十分活跃。
Knights Mill架构是第三代，目前只知道它会在2017年问世，制程工艺升级到10nm，同时会支持Intel第二代Omni-path网络架构，但是Intel并没有公布太多细节，具体的性能等级也未知。不过Knights Mill除了继续提高能效、优化并行性能、增强各种运行精度、搭配高弹性大容量内存之外，DL深度学习也会是重点。
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的主要优势在于它们的高效能力、低功耗和低延迟。与基于CPU或GPU的通用
是无法通用的，安装孔距什么的截然不同，甚至同一家的不同平台也往往不兼容，但是德国大神Der8auer玩儿了一把大的，硬是把
能够像锐龙5000系列这样彻底地战胜对手，不论是单核性能、多核性能、游戏性能还是功耗，新一代的Zen3
提到最NB的科技公司，蓝色巨人IBM应该是实至名归吧，有谁反对？IBM不仅造了世界首台电子计算机，在PC领域也是先驱——
，如果是在7nm制作工艺上没什么对比性，当然实际性能就不一定了，因此我们可以主要来谈谈
的同时，高效运算（high-performance computing;HPC）市场的竞争也同时激化起来。超微（
放在一个die里面，意味着整个芯片是在同一个光刻机下蚀刻制造。然而多核心
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