英特爾正將焦點從其服務器CPU轉移到越來越多的相鄰芯片上，這些芯片正在推動計算向人工智能的根本性轉變，在這種轉變中，答案來自于數據中的關聯和模式。
GPU和AI芯片等加速器成為英特爾在達拉斯附近舉行的Vision活動的焦點。英特爾還將芯片設計轉向模塊化，這樣AI加速器就可以與其Xeon處理器緊密結合。
首席執行官Pat Gelsinger將人工智能列為推動公司未來產品線的基石。他援引英特爾前首席執行官安迪•格魯夫的預言稱，人工智能將成為推動英特爾戰略決策的關鍵拐點。人工智能需要更高的計算性能水平。
自從4004面世以來，計算已經發生了變化。4004是英特爾1971年銷售的第一個CPU。現在通過云計算和邊緣技術，通過機器學習和人工智能提供了更智能的見解。
“我們看到了這種爆炸性的用例。如果你不把人工智能應用到每一個業務流程中，你就會落后。”“我們需要確保人類利用人工智能，但人類也需要確保人工智能更好、更有道德。”
該公司嚴重依賴谷歌Cloud、亞馬遜(AWS)和微軟Azure來推動其人工智能硬件和軟件戰略。這家芯片制造商宣布了Gaudi-2人工智能芯片，以及與谷歌和微軟等云提供商合作設計的新型基礎設施處理單元(IPU)。Gaudi-2芯片基于以太網等標準，這使得它更容易部署在基礎設施中。
英特爾通過2019年收購habana實驗室，增加了Gaudi AI芯片系列。第一代Gaudi芯片現在可以通過亞馬遜AWS的實例獲得，這種關系為英特爾提供了設計Gaudi-2的基礎，幫助其支持超大規模的工作負載、安全性和可伸縮性需求。
“我們從與亞馬遜的合作中學到了很多，”habana實驗室的首席運營官Eitan Medina在Vision的新聞發布會上說。
英特爾也很清楚，它不能僅僅依靠銷售芯片，還需要一個軟件戰略來覆蓋其硬件產品。
“英特爾一直試圖在多個硬件平臺上統一軟件。它仍在發展，”Tirias Research分析師Kevin Krewell表示。
英特爾宣布了Project Amber計劃，這是一項創建安全保護的新服務，客戶可以安全地運行人工智能模型，而不必擔心數據泄露給未授權方。該技術對所有連接點進行身份驗證，并將在單云或多云服務中作為驗證服務提供，以保護數據。
Project Amber需要英特爾的硬件和軟件服務緊密合作，這項技術將允許企業在安全可信的云環境中運行機器學習模型。
“開發人工智能模型的成本從1萬美元到1千萬美元不等。保護數據是這些用戶和應用程序的首要任務。”
另外OpenVINO，這是一個AI推理工具包，與SGX(軟件保護擴展)和其他技術一起使用，以確保AI處于安全范圍內。SGX提供了一個額外的保護層，使未授權方無法訪問數據。
英特爾還舉例說明其人工智能軟件和硬件如何幫助企業跟上監管要求。英特爾宣布與BeeKeeperAI合作，為醫療保健提供商提供邊緣機器學習，而邊緣機器學習通常處于可信任的環境之外。這次聯合發行是在微軟的Azure云上進行的，幫助醫療保健提供商遵守數據隱私的監管要求。
英特爾的SGX技術使開發自動駕駛汽車技術的博世得以在私人環境中部署培訓模型。人工智能模型使用真實世界的數據和機器生成的合成數據，但模糊了面部數據等隱私信息。博世跨領域計算解決方案總裁Tim Frasier在大會上發言時表示，該公司還為自動駕駛領域的安全關鍵系統部署了人工智能模型，這也有監管要求。
英特爾還發布了Arctic Sound-M圖形處理器（GPU），該處理器專為人工智能、視頻流和云游戲的數據中心設計。
GPU每秒可以運行150萬億次運算，用于視頻和人工智能處理。因此，在進行流媒體播放時，人工智能可以理解視頻中的內容。”“我們也在視頻流上運行更多的人工智能分析，這些新的用例需要新的硬件加速，因為它們與人工智能是實時的。”
還有一個名為OneAPI的軟件開發平臺，該平臺支持包括TensorFlow和Caffe在內的廣泛的AI編程框架。業內人士表示，OneAPI是英特爾在人工智能領域取得成功的關鍵因素，不過“Nvidia CUDA仍然是供應商軟件堆棧的黃金標準。”
在英特爾試圖在人工智能處理方面趕上處于領先地位的英偉達(Nvidia)之際，這些新的人工智能芯片對英特爾的未來至關重要。為了適應新的加速器，英特爾正在采用模塊化的芯片設計方法，該公司可以將一系列本土的GPU、ASIC或FPGA與至強芯片一起封裝。
英特爾副總裁兼代工服務總經理Bob Brennan在Vision大會上表示:“首先需要的是模塊化方法，因為我們需要不同的人工智能解決方案。“
Brenna正在領導一項工作，通過引入基于RISC-V或Arm架構的人工智能加速器支持，使英特爾芯片多樣化。該公司已經為人工智能應用提供了FPGA，并正在研究受人類大腦功能啟發的神經形態芯片。
英特爾已經有了這樣一款代號為Ponte Vecchio的模塊化芯片，這是一款集圖形核心、向量處理器、I/O、網絡、矩陣引擎和其他處理核心于一體的加速器。
英特爾的人工智能硬件戰略也與標準接口有關。
“如果你比較Gaudi架構，我們承諾使用以太網，因為這是使用最廣泛的接口，允許客戶使用標準接口而不是專有接口進行擴展。”
英特爾還支持芯片封裝內部的UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)接口，用于連接分區AI加速器和CPU等協同處理器。
英特爾去年成立了一個新的業務部門，名為加速計算系統和圖形集團，由Koduri領導，專注于圖形處理器、加速器和人工智能芯片。英特爾的至強(Xeon)芯片仍然占據著數據中心基礎設施的主導地位(據英特爾估計，其市場份額為85%)，為該公司提供了一個龐大的安裝基礎，該公司希望在此基礎上銷售其人工智能芯片。
