米Intel社Data Center GroupでExecutive Vice President and General Managerを務めるDiane Bryant氏は、人工知能向けプロセッサーに関する同社の戦略を米国時間の8月17日に明らかにした。同社が米国サンフランシスコで開催した開発者会議「IDF16 San Francisco」の二日目の基調講演での一幕である（基調講演のビデオ）。
同氏は、現在の人工知能技術を支える機械学習、とりわけディープラーニング（深層学習）が今後ますます重要になるとの認識を示した。現在、同社はこの市場で主導的な役割を果たしているとし、機械学習用に使われているサーバーの97%がIntel社製プロセッサーを用いていると主張した（同社の資料）。今後出荷が本格化する同社のメニーコアプロセッサー「Xeon Phi」の第二世代品（開発コード名「Kights Landing」）で、深層学習用のアクセラレータとして幅広く使われているGPUに対抗していく意向も滲ませた（関連記事1）。
同氏は2017年の出荷を目指す次世代Xeon Phi（開発コード名「Kights Mill」）を開発中であることも表明（図1）。深層学習技術を使ったニューラルネットワークの学習を高速化するために、命令セットに様々な浮動小数点数演算命令を追加するとした。深層学習では浮動小数点演算の精度が低くて良い場合があり、例えば米NVIDIA社の最新GPUでは64ビットの演算に対して32ビットの演算性能が2倍、16ビットの演算性能が4倍になる（関連記事2）。
これらのGPUに対する開発中のチップの利点としては、第二世代品と同様にホストCPUとして使えるため、アクセラレーターに処理を依頼するオフロード形式のプログラミングが必要ないことを強調した。なお、Intel社はこれまでXeon Phiの将来版として開発コード名「Knights Hill」と呼ぶチップを明らかにしており（関連記事3）、2018～2019年に米Argonne National Laboratoryに設置・運用開始予定のスパコン「Aurora」への採用が決まっている（関連記事4）。
