虽然英特尔近期因为CPU缺货传出供应吃紧，不过，似乎并不影响它布局未来产品的野心，除了继续推出新款Core CPU外，过去两年更持续投入视觉运算处理芯片（Vision Processing Unit，VPU）这个新运算领域，一连推出3款VPU产品，分别是Myriad、Myriad 2，以及最新一代Myriad X，以满足企业对于IoT边缘运算的应用需求。这也成为明年IoT战略的重要发展方向。
因为AI爆红，越来越多的AI应用需求的产生，英特尔资深副总裁暨物联网事业群总经理Tom Lantzsch表示，这也使得不同于传统云计算运算架构，以本地端就近运算为主的边缘运算（Edge computing）这两年迅速崛起，因而掀起新一波IoT运算需求。他说，这是全新的运算领域，让传统只能在云计算上处理的IoT运算工作，未来也可以就近在IoT设备上来执行，甚至能将AI带来设备端，在IoT设备上就能够执行AI推论任务，反应可以更迅速。
Tom Lantzsch披露未来英特尔IoT战略将聚焦3大面向，包括推出更高性能IoT芯片，还有要将更多运算能力带来IoT设备端，以及明年将有更多计算机视觉相关应用产品推出。
英特尔日前在台发布最新一个结合自家MovidiusVPU与Arria FPGA芯片的全新视觉加速器设计解决方法，称为视觉加速器设计系列（vision accelerator designs）锁定IoT边缘运算需求，要让企业以后在IoT设备或设备上开发计算机视觉深度学习应用更容易。
该视觉加速器设计系列主要提供了两种加速视觉运算方案，其中一个VPU视觉加速卡产品，内饰有8个采用Myriad X架构的VPU芯片，每个VPU在执行深度学习推论时，运算性能可达到4TOPS (trillion operations per second)，并且具备有低功耗特性，功耗不到2瓦；另一款性能更高的视觉加速卡产品，则采用可编程Arria 10 FPGA加速视觉芯片设计。
英特尔表示，通过这个视觉加速器设计解决方案，让开发者或厂商可以更容易利用它搭建自己边缘运算环境，用于开发各种视觉分析应用，例如当用于深度学习摄影机时，可以用于更高端的分析处理，包括场景分析、物体分类、侦测及关注，以及人脸识别等应用。目前已有多家台湾IoT厂商利用此平台，来开发自己的边缘运算应用，包括凌华、研华、研扬、威强电及新汉等。
英特尔宣称，在执行同一个深度学习推论时，采用8颗Myriad X VPU组成的AI加速卡，比起竞争对手Nvidia同款Tesla P4性能还高出3倍，至于采用Arria 10 FPGA芯片的另一款AI加速卡，也多出1.9倍之多。
不只是推出全新视觉加速器产品，英特尔不久前也正式开源OpenVINO开发工具包，它是英特尔今年6月推出可用于计算机视觉深度学习应用的开发工具包，可以帮助开发者或企业缩短AI或深度学习应用的开发时间。此工具包兼容于市场上主流的AI框架，像是TensorFlow、MXNet、Caffe等，并也能结合自家硬件应用，像是视觉处理芯片VPU与FPGA等。英特尔的视觉加速器设计解决方法目前已正式推出。