【.com原稿】当我们还在为英特尔担心，对AMD在消费市场的反弹显得有些措手不及时，英特尔却从容不迫地与各大商业合作伙伴召开了合作发布会云计算和人工智能领域。据统计，2017年第三季度，英特尔在人工智能领域新增合作伙伴超过10家。2016年下半年，英特尔宣布将推出人工智能专用芯片。这个时候，我们终于看到，英特尔早在2015年就斥巨资收购的FPGA技术巨头Altera，终于开始变现了。由于人工智能的炒作，GPU凭借其出色的并行计算能力成为人工智能领域计算芯片的抢手货。知名GPU芯片制造商英伟达的股价也飙升。与GPU相比，FPGA芯片的优势更为明显。不仅性能更强，功耗也更低。业界普遍认为，FPGA将是未来人工智能服务器市场的主流计算芯片。英特尔2017年第二季度的财报似乎也佐证了这一点——营收猛增110%，主要得益于企业市场的贡献。现在回过头来看锐龙在消费市场看似绝地反击的胜利，很难说英特尔是不是太谦虚了。与当前趋于饱和和平庸的消费市场相比，企业市场由于云计算和人工智能的兴起，无疑成为了一块更大的蛋糕值得去争夺。2017年7月20日，英特尔与美团召开战略合作发布会。双方在会上签署了战略合作协议，将携手拓展人工智能产品、应用、生态等领域的合作。这是英特尔FPGA技术与国内大型互联网企业合作的首次大规模应用。此外，据双方透露，通过与英特尔的合作，美团云推出了一系列基于英特尔?至强融核?处理器等技术的产品：FPGA（现场可编程阵列）云服务器：可以轻松获取和部署FPGA计算实例，具有强大的加速性能和出色的可编程性，成本远低于同等性能的GPU云服务器。同时，FPGA云服务器无需购买FPGA板卡，按需付费降低投入成本。Intel?XeonPhi?处理器云主机：可以像CPU一样运行x86应用程序，拥有与Xeon相同的编程环境、工具和语言，集成16GB高速片上内存，带宽高达到490GB/s，这大约是DDR4的带宽。它还具有出色的系统扩展性，同时实现了更低的网络延迟、更低的成本和更低的功耗。深度学习平台：是一个基于Tensorflow的任务训练SAAS平台，支持运行原生Tensorflow程序，通过Web界面创建、管理、监控任务，让任务训练更便捷，任务管理更高效。培训需求。以上是英特尔新技术应用的官方参数解析，也是英特尔在企业市场人工智能领域布局的一个缩影。面对AMD的追赶，英特尔先人一步，敏锐而精准的布局和完备的服务体系，让其在企业级市场抢占了先机。AMD虽然发布了“骁龙”，但在出货上市后，各大数据中心的服务器中几乎没有“骁龙”的空间。对于AMD来说，这可能是眼下不得不考虑的现实。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
