为此，英特尔于2016年9月份收购了爱尔兰芯片公司 Movidius，这家公司目前成立将近10年，主要产品是自主研制的低功耗视觉处理器：VPU (Vision Processing Unit)，为谷歌Tango平板电脑和大疆无人机等产品都提供过视觉解决方案。

　　被英特尔收入囊中的 Movidius 被完全收购已经与英特尔的原有的 RealSense实感技术进行整合，探索计算机视觉方面的芯片方案。

　　FPGA 和 ASIC 这两种方式在实现深度学习加速器方面各有所长，在一定程度上存在替代关系，FPGA 的可配置性更适合企业、军工等应用，而ASIC的高性能和低成本则适合消费电子领域。

　　“对于复杂的场景其实是希望使用一个通用的CPU，看你的负载要求可以使用酷睿系列的CPU，或者至强系列CPU去搭配硬件加速模块，硬件加速模块可以选择FPGA还是Nervana，这是看具体的应用具体分析”，英特尔研究院院长宋继强表示。

　　准备所有可能，应对芯片大战

　　对于英特尔来说，寻找处理下一代计算任务的芯片架构迫在眉睫，英特尔在这场芯片大战中，几乎准备了所有可能存在的处理器架构来应对挑战，群雄逐鹿的精彩对决已经拉开了帷幕。

　　与我们熟悉的互联网行业不同，芯片产业的变化周期要长很多，90年代的个人PC是芯片厂商主战场，随着智能手机爆发开始转向移动端也就是智能手机，尽管此役高通和ARM大败英特尔，但在PC领域始终没有任何人能撼动的英特尔的垄断地位，长达25年的时间几乎碾压对手。

　　如今的人工智能时代无疑也将迎来一个芯片行业的拐点，只是曾经强者恒强的规律可能并不适用，在这个新旧时代交替的节点，各种架构的计算处理器正处在混合过渡的阶段，尚未形成一家独大的局面。