英特尔坐不住了。
现在人工智能领域可谓热火朝天，许多巨头都加入了战场，积极进行着未来的布局。
很难确切地说人工智能（AI）究竟会沿着哪条路继续往下走，但是随着像Google、Facebook以及谷歌大举进军该领域，还有霍金（Stephen Hawking）与Elon Musk一直在呼吁对AI研究进行规范与监控，有关它的话题绝必将持续激烈地争论下去。
甚至连壳牌（Shell）这样的传统石油公司也开始使用人工智能客服进行服务了。这其中的市场，想想都觉得很大吧。
可英特尔欧偏偏是一家擅长制造CPU的公司，而CPU在深度学习的开发和训练中相比GPU有着巨大的天生劣势，这是业内的共识，可怎么能白白放过这么大的，甚至是一个代表未来的市场？
英特尔默默舒了一口气，还好哥有钱。
收购Altera的事已经是去年的新闻了，那时候AlphaGo这档子事还没出来，可是要说Intel收购Altera和AI一点关系也没有，我是不信的。不过，最近英特尔又收购了几家公司，更加加大了在AI领域的投入。
英特尔买下了 Nervana，然而 DPU 的魔力何在？
Intel收购了深度学习芯片公司 Nervana Systems ，以及移动和嵌入式机器学习公司 Movidius，给未来的深度学习下了重注。而Intel所做的这一切，正是在为未来适应深度学习的数据流（DPU）架构升级布局。
不仅这家公司，英特尔还买了另一家计算机视觉公司Movidius。
Movidius由 Sean Mitchell 和 David Moloney 创立于2006年，早期做的是将旧电影转为3D电影的业务，为3D电视市场做内容。后期开始研发应用于3D渲染的芯片，并开始应用于计算机视觉应用领域。不少科技公司都与Movidius有过合作，其中包括谷歌、大疆、联想这样的巨头公司。
AI门槛高、难度大，是一项需要长期投入的事业，但英特尔的实力让它们较快的适应了AI领域研究的节奏，除了买买买，英特尔也已经开始发布一些自己的研究成果，比如这个：
英特尔中国研究院于近期提出了一种名为“动态外科手术”的神经网络压缩算法，有效地解决了处理大型网络时重训练时间长，误剪枝率高的问题。该算法可以轻易地将LeNet和AlexNet这两个经典网络的参数总量分别压缩108倍和17.7倍。获得了业内的广泛关注以及国内外专家的高度评价。
一路买买买，英特尔总算在人工智能领域杀出了一条血路，然而面对早已在并行计算、深度学习等领域深耕多年的NVIDIA，以及喜欢自研芯片的谷歌、微软等巨头，英特尔有多少胜算？且让我们祝福它能延续过去数十年来引领计算机发展潮流的辉煌吧。
本文作者：陈圳
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