近期举办的国际超级计算大会上，英特尔展示了一套为人工智能技术的各个层面提供帮助的产品组合，其中包括即将推出的英特尔至强可扩展处理器以及英特尔现场可编程门阵列（FPGA），还有即将推出的代号为Knights Mill的英特尔至强融核处理器，将深度学习技术提升到了一个新高度。

这个英特尔至强融核系列的新成员专门针对深度学习训练进行了优化，预计在2017年第四季度投产。该处理器旨在满足数据科学家、工程师以及所有致力于机器学习技术应用领域的用户独特需求。Knights Mill尤其能够通过充分利用低精度计算优势而大大缩短训练深度学习模型的时间。

Knights Mill处理器不仅仅是为了加速深度学习负载，而且是在现有的基于英特尔技术的环境中获得新的处理功能。英特尔至强融核处理器平台二进制兼容英特尔至强处理器。几乎所有运行在英特尔至强处理器上的负载都能运行在英特尔至强融核处理器上，这就让用户可以轻松地在英特尔平台上共享软件投资。

和之前代号为Knights Landing的英特尔至强融核处理器相比，Knights Mill使用不同的指令集来改进低精度性能，但牺牲了对许多传统高性能计算负载非常重要的双精度性能。这意味着Knights Mill适用于处理深度学习负载，而Knights Landing则更适合高性能计算负载以及其他要求高精度的运算。

英特尔正在统一深度学习实践者在整个硬件平台上使用深度学习框架的前进道路。这些都是受益于英特尔Nervana Graph把先进的功能带到深度学习框架。这个面向神经网络的计算和执行图让开发者能够在多个硬件对象上自动进行优化，从而让用户能够在不同的英特尔平台上共享其软件投资。