巴黎-英特尔公司建立了其作为硬件公司的权威，凭借其处理器架构的速度和功能在市场上有一定影响力，并提供更精细的几何节点，使公司能够利用摩尔定律。
业界通常使用一个可信赖的清单来确定CPU公司的规模。
但是，如果世界确实在接受，应用和实施越来越多的基于人工智能（AI）的算法来处理数据，那么处理器和开发者的成功标准将不可避免地发生变化。
至少有一位专家，以前是英特尔实验室的研究员，现任谷歌的平台架构师Sheng Li说：“用于将软件与硬件架构分离的抽象层已经开始在人工智能世界中崩溃”。
如果是这样，硬件性能将不再是判断公司AI策略的唯一考虑因素。 更重要的是，该公司是否提供软件（AI）感知硬件，是否提供了了解不同类型硬件的软件？
Tirias Research的首席分析师Keven Krewell告诉我们，人工智能正在“为行业带来一种新的范例，”。 它正在“改变整个计算机系统。”他说，CPU需要“一个学习过程”，或者说是“机器学习路线图”。
英特尔AI产品集团首席运营官Remi El-Ouazzane最近接受EE Times电话采访时，花了一点时间推销英特尔的特定硬件架构-例如Myriad X.
Myriad X于一年前由英特尔的Movidius集团推出，它是一个视觉处理单元，具有专用的神经计算引擎，可加速边缘深度学习推理。它能够提供令人印象深刻的超过4 TOPS的能力。
但在我们的讨论中，El-Ouazzane迅速通过了Movidius最新的VPU。相反，他依靠英特尔的AI工作“留言”，包括nGraph，一个独立于框架的深度神经网络（DNN）模型编译器，以及一个专为应用程序开发人员设计的名为“OpenVINO”（开放视觉推理和神经网络优化）的新工具包。
英特尔有充分的理由强调其软件产品的重要性。
在过去的几年里，英特尔已经收购了四家公司：Nervana，Movidius，MobileEye和Altera。 英特尔现在拥有广泛的AI硬件产品组合，从CPU和GPU到VPU（Movidius）和FPGA（Altera）
英特尔将这种AI组合多样性作为其优势。 El-Ouazzane在采访中指出，“在英特尔，我们得出的结论是:人工智能并没有一刀切的解决方案。”
虽然这可能是真的，但除非英特尔开发出统一其所有硬件产品并帮助客户选择和实施所需产品的软件战略，否则这种多样性不会变成黄金。
在El-Ouazzane看来，这就是nGraph和OpenVINO的用武之地。
例如，nGraph是一个“框架中立”的DNN模型编译器。 通过使用nGraph编译器，数据科学家可以使用他们最喜欢的深度学习框架，编译并在最优化的深度学习计算设备上运行它。 换句话说，英特尔设计的nGraph提供“框架抽象”。
据推测，这样的编译器可以让数据科学家创建深度学习模型，而无需考虑如何在不同框架之间调整该模型。
通过OpenVINO，英特尔更上一层楼。 El-Ouazzane将其描述为解决“应用程序域”的工具包.OpenVINO的目标是帮助客户更快地开发计算机视觉应用程序。 该工具包基于卷积神经网络（CNN），可扩展英特尔硬件的工作负载并最大限度地提高性能。
这些客户可能正在开发无人机，视频监控系统或机器人技术。 通过利用OpenVINO，他们可以在边缘迅速开发基于CNN的深度学习推理。
原文链接：https://www.embedded.com/electronics-news/4460950/Hardware-abstraction-moves-to-framework-abstraction-in-AI-aware-hardware
