英特尔和Altera在嵌入式展上发布专为AI打造的边缘和FPGA产品

全新的边缘优化处理器和FPGA在零售、工业和医疗保健等边缘计算市场中推动AI无处不在

今天，英特尔及其子公司Altera在嵌入式展（Embedded World）上，宣布推出全新边缘优化处理器、FPGA以及市场就绪的可编程解决方案，致力于将强大的AI功能扩展到边缘计算。这些产品将为适用于零售、医疗保健、工业、汽车等行业的人工智能边缘设备提供动力。

英特尔公司副总裁兼网络与边缘解决方案事业部总经理Dan Rodriguez表示，“下一代英特尔边缘优化处理器与独立GPU，可发挥强大AI功能，从而助力企业将AI与计算、媒体和图形工作负载更加无缝地结合。从制造业到医疗保健行业，英特尔凭借其丰富的边缘AI经验，及边缘就绪芯片与软件的广度和深度，帮助客户在其最需要的地方应用AI技术，以实现更佳业务成果。”

对于边缘和AI的重要意义：英特尔全新系列的边缘优化英特尔® 酷睿™ Ultra、英特尔® 酷睿™和英特尔凌动® 处理器，以及英特尔锐炫™ 独立显卡（GPU），将推动AI、视觉计算和媒体处理技术的创新，以支持本地边缘计算做出更快、更智能的决策。Agilex™ 5 FPGA专为中端市场应用打造，具备出色的每瓦性能，适用于包括视频、工业、机器人、医疗等广泛的应用领域。集成AI的Agilex 5 FPGA提供高度集成、低延迟和增强的计算能力，适用于智能边缘应用。

英特尔始终致力于推动AI无处不在，而今天发布的全新系列处理器亦利用内置的AI加速功能，为下一代边缘设备提供动力。

• 英特尔如何将AI扩展到嵌入式边缘设备：在其超过9万个边缘部署的广泛基础上，英特尔推出了一系列边缘优化处理器和GPU，为下一代支持AI的边缘设备提供动力。

  
  

• 面向边缘的英特尔酷睿Ultra处理器：与英特尔® 酷睿™ 第14代台式机处理器相比，英特尔酷睿Ultra处理器可提供高达5.02倍的图像分类推理性能1。该款处理器将英特尔锐炫显卡2、神经网络处理单元（NPU）3和LGA插槽的灵活性结合在一起，形成一款简化的系统芯片（SoC）。这款全新系统芯片旨在为零售、教育、智慧城市和工业客户，在边缘打开生成式AI（GenAI）和处理复杂图形工作负载的大门，其中包括实体零售商中支持GenAI的自助设备和智能销售终端、提升课堂体验的交互式白板，以及为制造业和路侧单元提供的AI视觉增强工业设备。

  
  

• 面向边缘的英特尔酷睿处理器：英特尔酷睿处理器结合了第13代英特尔®酷睿™移动式处理器的GPU能力与LGA插槽的灵活性，以优先考虑系统可扩展性和部署速度。与第13代英特尔®酷睿™台式机处理器相比，这一系列针对边缘进行优化的处理器可提供高达2.57倍的图形性能4。通过利用多达3倍的图形执行单元，以及配备英特尔®硬件线程调度器5的高性能混合架构和基于LGA插槽的设计，该系列处理器在不牺牲硬件设置灵活性的情况下，可为客户提供更多边缘AI和图形性能。

  
  

• 英特尔凌动®处理器x7000C系列：英特尔凌动处理器x7000C系列在多达8个能效核中提供增强的处理器基频，可为企业网络和电信设备带来卓越的数据包处理吞吐量。这使电信企业能够通过内置的深度学习推理功能来支持零日威胁的检测，利用原生指令集提高OpenSSL/IPSec的数据包和控制平面处理能力，并借助英特尔的安全功能来加固网络。

  
  

• 英特尔凌动®处理器x7000RE系列：英特尔凌动处理器x7000RE系列具备内置深度学习推理功能和多达32个图形执行单元，采用了坚固耐用、高能效的6W-12W BGA封装技术，主要面向工业和制造业终端用户而打造。与英特尔凌动处理器x6000RE系列相比，该系列处理器的图像分类性能提升高达9.83倍6。这款全新处理器支持无风扇设计，可实现工业4.0自动化，适用于AI自动理货、仓库AMR、质量控制在线视觉检测和加固型工业PC场景中的关键用例。

此外，面向边缘的英特尔® 锐炫™ 显卡还通过在传统的英特尔酷睿系统上提供加速的AI、媒体和图形处理能力，提升了性能和边缘AI能力。英特尔锐炫显卡还通过一个开放的、基于标准的软件堆栈消除了供应商锁定的问题，为构建高性能的AI应用程序和解决方案提供了选择和灵活性。

Altera的产品组合如何加速客户的AI创新：在今年3月的FPGA Vision网络研讨会之后，Altera再次更新了其FPGA产品组合，旨在为客户提供灵活的解决方案，助力其应对从云、网络到智能边缘的多元化挑战。

Altera首席执行官Sandra Rivera表示，“我们成立全新Altera公司的初衷是将领先的技术和创新更快地推向FPGA市场。我们在该领域已经持续耕耘了十余年，现在，我们即将迈入下一阶段——提供灵活的AI解决方案，这让人感到无比兴奋。Altera正在引领一个全新的FPGAi时代，我们将可编程性与张量功能紧密结合，并融合FPGA和AI开发工具，为开发者提供卓越体验。作为英特尔首款在整个架构中融入AI的FPGA，Agilex 5现已可广泛提交客户。”

Altera引领全新的FPGAi时代：Altera通过新的AI功能来支持基于FPGA的高性能和中端解决方案，不仅如此，它还兼顾了开发者易用性和工作负载灵活性，这将有助于客户实现商业目标。FPGA的AI套件增加了对Agilex™ 5 SoC FPGA的支持。AI工具流程让开发者能够使用现有和主流的AI框架，并结合英特尔® OpenVINO™ 工具包和FPGA AI套件，轻松创建AI知识产权（IP）模块，并将其嵌入FPGA设计中。更多信息可查询FPGA AI套件网站。

每瓦性能领先的Agilex 5 SoC FPGA现已可广泛提供：Agilex 5具备业界领先的AI性能，并可与先进的SoC子系统相结合，能够在提供高性能的同时保持较低功耗，提供小尺寸封装选项，使客户和开发者能够在其产品中添加AI功能，而无需专用加速器。面向广泛的嵌入式应用，Agilex 5以及开发套件现已广泛上市，并具备Quartus® Prime软件支持。其广泛的可应用性亦得益于由越来越多生态伙伴提供的支持，其中包括更多额外的板卡、模块化系统（SOMs）、IP及各种增值服务。包括技术细节在内的更多Agilex 5相关信息，请访问Agilex 5 SoC FPGA网站。

通过Quartus Prime Pro Edition 软件24.1版本，释放Agilex 5 E系列的强大性能：Altera最新版本的先进软件现已可供下载，并免费提供对最新的Agilex 5 E系列SoC FPGA和选定的互补IP核的访问。Quartus为以IP为中心的设计流程提供了简化的体验、可配置的示例设计和卓越的功能，其中包括功能强大的全新Agilex 5 SoC子系统（其硬核处理器系统，具有双核Arm Cortex A76、双核Arm Cortex A55处理器和各种外设）。近期已经更新并能够支持Agilex 5的第三方工具亦支持这个新的SoC子系统。更多相关信息，请访问Quartus Prime Pro网站。

丰富的产品组合与业界领先的耐用性：Altera持续提供丰富的产品组合，其中包括将特定的MAX®和Cyclone®成本和功耗优化产品系列的生命周期延长至2040年之后，以进一步提高供应链韧性。未来即将推出的Agilex™ 3将进一步扩展Agilex的产品组合，为客户提供更广泛的选择。

对于Altera FPGA的重要意义：在一个技术进步对于保持竞争力至关重要的时代，英特尔全新的边缘优化处理器和解决方案提供了企业所需的创新性、高效性，并缩短了面市时间。Altera通过提供易于设计和部署的领先可编程解决方案，为创新者提供了灵活性和可重编程性，加速创新发展。

上述处理器、FPGA及相关解决方案使企业能够利用在边缘产生的海量数据，并将复杂的嵌入式AI设备部署到各行各业中，以简化操作流程，提高客户满意度，并处理高级的视觉工作负载。

Tiami Networks首席执行官Amitav Mukherjee表示，“Altera公司的FPGA AI套件能够让Tiami团队快速将我们的IP纳入复杂的数字信号处理（DSP）流程中。这显著缩短了将AI与5G信号处理集成所需的时间，即从原本预计的六个月缩短到仅仅八周。我们的工程团队地认识到了FPGA在天线接收无线信号的预处理和实时推理方面所提供的价值，而正是得益于此才有了本次的成功演示。”

注释：

Altera、Altera logo及其它Altera标识，是Altera的商标。

文中涉及的其它名称及品牌属于各自所有者资产。

1. 性能因使用、配置和其他因素而异。了解更多信息，请访问intel.com/processorclaims：Intel® Core™ Ultra处理器，Edge。结果可能会有所不同。

2. 英特尔® 锐炫™ 显卡仅适用于选定的H系列、由英特尔® 酷睿™ Ultra处理器驱动的系统，需配置至少16GB的系统内存，并采用双通道配置。需要OEM支持；请与OEM咨询系统配置详细信息。

3. 英特尔® AI Boost在发布时的启用受限。

4. 性能因使用、配置和其他因素而异。了解更多信息，请访问intel.com/processorclaims：Intel® Core™处理器，Edge。结果可能会有所不同。

5. 预计在Windows 11 IoT Enterprise LTSC和Linux中支持Intel® Thread Director。

6. 性能因使用、配置和其他因素而异。了解更多信息，请访问intel.com/processorclaims：Intel Atom®处理器。结果可能会有所不同。

7. FPGA每瓦性能，可查阅。结果可能会有所不同。