视频和人工智能处理。因此，在进行流媒体播放时，人工智能可以理解视频中的内容。”“我们也在视频流上运行更多的人工智能分析，这些新的用例需要新的硬件加速，因为它们与人工智能是实时的。”
还有一个名为OneAPI的软件开发平台，该平台支持包括TensorFlow和Caffe在内的广泛的AI编程框架。业内人士表示，OneAPI是英特尔在人工智能领域取得成功的关键因素，不过“Nvidia CUDA仍然是供应商软件堆栈的黄金标准。”
在英特尔试图在人工智能处理方面赶上处于领先地位的英伟达(Nvidia)之际，这些新的人工智能芯片对英特尔的未来至关重要。为了适应新的加速器，英特尔正在采用模块化的芯片设计方法，该公司可以将一系列本土的GPU、ASIC或FPGA与至强芯片一起封装。
英特尔副总裁兼代工服务总经理Bob Brennan在Vision大会上表示:“首先需要的是模块化方法，因为我们需要不同的人工智能解决方案。“
Brenna正在领导一项工作，通过引入基于RISC-V或Arm架构的人工智能加速器支持，使英特尔芯片多样化。该公司已经为人工智能应用提供了FPGA，并正在研究受人类大脑功能启发的神经形态芯片。
英特尔已经有了这样一款代号为Ponte Vecchio的模块化芯片，这是一款集图形核心、向量处理器、I/O、网络、矩阵引擎和其他处理核心于一体的加速器。
英特尔的人工智能硬件战略也与标准接口有关。
“如果你比较Gaudi架构，我们承诺使用以太网，因为这是使用最广泛的接口，允许客户使用标准接口而不是专有接口进行扩展。”
英特尔还支持芯片封装内部的UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)接口，用于连接分区AI加速器和CPU等协同处理器。
英特尔去年成立了一个新的业务部门，名为加速计算系统和图形集团，由Koduri领导，专注于图形处理器、加速器和人工智能芯片。英特尔的至强(Xeon)芯片仍然占据着数据中心基础设施的主导地位(据英特尔估计，其市场份额为85%)，为该公司提供了一个庞大的安装基础，该公司希望在此基础上销售其人工智能芯片。
