英特尔与100多家软件开发商合作开发300多项人工智能加速功能的原因很简单：英特尔在其用于笔记本电脑的第14代“流星湖”酷睿超芯片中引入了人工智能功能，它需要它们做一些事情。
这不是在开玩笑。人工智能已经成为必应聊天、Google Bard、Windows Copilot和ChatGPT的代名词–所有这些人工智能工具都生活在云中。英特尔新推出的人工智能加速计划，预计米特湖将于12月14日正式推出，将试图说服消费者，人工智能应该在他们的电脑上本地运行。
这可能很难向消费者兜售，因为他们可能不知道–或者不关心–这些功能是在哪里处理的。然而，英特尔却不顾一切地这样做–并试图在其英特尔创新大会、收益报告和其他方面传达这一信息。英特尔正试图鼓励开发人员要么为英特尔的人工智能引擎NPU编写原生代码，要么使用英特尔帮助编写但已作为开源发布的OpenVINO开发工具包。
这些开发人员不一定会公开宣扬他们软件的所有人工智能功能。但英特尔确实强调了几个未来的开发人员：Adobe、Audacity、BlackMagic、BufferZone、CyberLink、DeepRender、MAGIX、倒带人工智能、Sk目、托帕兹、视频通信、Webex、WonderShare Filmora、XSplit和Zoom。
然而，只有少数开发人员呼吁提供特定的人工智能功能。深度渲染公司使用人工智能来压缩文件大小，该公司联合创始人兼首席执行官克里·贝森布吕赫在一份声明中表示，人工智能将允许他们的算法处理比平时多五倍的视频压缩。使用人工智能来升级照片的黄玉实验室表示，它可以利用NPU来加速其深度学习模型。
XSplit开发了一款用于移除和操纵网络摄像头背景的VCAM应用程序，该公司还声称可以利用NPU来获得更好的性能。XSplit首席执行官安德烈亚斯·霍伊表示：“通过利用在英特尔和NPU上运行的更大的人工智能模型，我们能够将现场视频的背景去除误差降低高达30%，同时显著降低CPU和GPU的整体负载。”
然而，其他许多人表示，他们只是将NPU视为另一种可以利用的资源。事实上，这与英特尔在这个问题上的观点是一致的：虽然NPU可能是加速特定AI功能的最省电的手段，但NPU、GPU和CPU的组合可能是尽可能快地完成任务的最佳组合。
一些开发人员可能也会将本地处理和基于云的人工智能结合起来。例如，Adobe的生成性填充使用云根据用户输入的文本描述来建议新场景，但将这些场景应用到图像上是在PC上执行的。尽管如此，英特尔最大的利益是让你同时开始思考“Intel Inside”和“AI Inside”。
– – END – –
– – 转载请声明来源：www.lanpanpan.com – –
编译：盼盼云笔记
