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英特尔通常会在 核心和时钟速度方面展示它是芯片世界中的一条大鱼，但芯片创造商的最新威胁来自深度学习表现。

英特尔声称在使用ResNet-50神经网络模型进行人工智能(AI)图像分类时，已经制造了新的深度学习记录。

这家芯片巨头指出，在其最新一代可扩展Xeon处理器上公布了深度学习图像分类任务，它每秒可以咀嚼7,878个图像。

这显然胜过Nvidia的Tesla V100得分为7,844，这对于Team Green来说将是一个很大的冲击，由于其GPU的并行处理能力，它在AI工作负载方面相当不错。

英特尔正在宣传这一新的ResNet-50记录，作为其Xeon处理器在处理不同工作负载时的灵便性的一个例子，这应该吸引那些不想为机器学习设置专用硬件的企业和开辟人员，因为成本和其他狡猾的位。

“加速器适用于某些用户场景，其中专用硬件在经济上是合理的。英特尔还在开辟用于推理和培训的深度学习加速器，” 英特尔表示。

“但是，拥有高深度学习功能的CPU可以让AI客户灵便地统一治理他们的计算基础架构并且具有成本效益。”

值得注意的是，这个Nvidia击败的结果只是在ResNet-50中，并且鉴于Nvidia的技术用于各种机器学习应用，例如支持许多自动驾驶汽车，Team Green仍然有足够的后袋使其数据中心级GPU更具吸引力。

但是，让更多的公司更快地完成AI工作负载的运行只是一件好事，因为一旦技术涓涓细流，这意味着Jeremiah，就像你和我们一样，可以看到更聪慧，更有效的功能蔓延到我们的日常小工具中