都想吞下人工智能这个蛋糕，CPU/GPU/FPGA有何高招？

往往无法达到高效的设计。因此，研究人员和应用科学家倾向于选择软件设计，因其已经非常成熟，拥有大量抽象和便利的分类来提高程序员的效率。

部署环节需要定制复杂套件

FPGA需要有一个完善的复杂生态系统才能保证其使用，不只体现在软件与硬件编程平台上，更体现在部署环节中。FPGA在安装过程中需要针对不同的IP核定制一系列复杂的工具套件，相比之下，GPU通过PCI-e接口可以直接部署在服务器中，方便而快速。因此，嵌入式FPGA概念虽好，想要发展起来仍将面临十分严峻的挑战。

8.Intel的优势

目前在深度学习市场FPGA尚未成气候，谷歌这样的超级大厂又喜欢自己研发专用芯片，因此可以说对于深度学习芯片来说，个人开发者及中小型企业内还有相当大的市场。这个市场目前几乎只有英伟达一家独大，英特尔想要强势进入未必没有机会。而相比于英伟达来说，英特尔有两个明显的优势：

更熟悉CPU

尽管目前的人工智能市场几乎只有英伟达一家独大，但英伟达的芯片也不是能够自己完成深度学习训练的。或者说，英伟达的GPU芯片还不足以取代那些英特尔的CPU，大多数环境下它们暂时只能加速这些处理器。所以，GPGPU暂时只是概念上的，GPU还不足以在大多数复杂运算环境下代替CPU，而随着人工智能技术的进步，对硬件的逻辑运算能力只会更高不会降低，所以搭载强大CPU核心的多核异构处理器才是更长期的发展方向。而论对CPU的熟悉，没有一家芯片厂商能过胜过英特尔，英特尔是最有可能让搭载了FPGA与CPU的异构处理器真正实现多核心相辅相成的芯片公司。

曾涉足云计算

算法的训练应该是贯穿整个应用过程的，这样可以随时为消费者提供最好体验的服务。但是如果要将所有算法都集中于本地训练，不仅会面临计算瓶颈的问题，也容易面临从单个用户处收集到的数据量太少的尴尬。我们暂时不考虑很久以后可能出现的基于小样本的无监督学习的AI，毕竟那其实已经跟人差不多了，在目前AI的发展状况下，将所有数据集中于云端进行计算显然是更理性且有效的做法。这就对通信提出了极高的要求，而英特尔恰巧在这个领域有着相当多的积累。虽然英特尔的通信部门连年亏损，但在现在的形势下，它却意外地有了新的价值与潜力。