昨天，在 2020 年国际消费电子展上，英特尔预览了代号为 Tiger Lake 的下一代移动 CPU 产品线，它采用多种新外形，同时运行专为该平台设计的全新(且令人印象深刻)软件。
Tiger Lake 参与了英特尔正在进行的Project Athena计划，该计划旨在为移动计算带来具有具体、可测试指标的性能和可用性标准，其中包括至少 9 小时的电池续航时间，屏幕亮度为 250 尼特，超出开箱即用的显示和系统设置，以及运行的多个选项卡和应用程序。Project Athena 现在已经扩展到涵盖一些新的 Chromebook 型号以及传统的 Windows PC。
从相对传统的戴尔铰链式二合一设计到更奇特的设计，例如联想的 X1 Fold(由联想总裁克里斯蒂安·泰斯曼在舞台上展示)和英特尔概念设计原型，称为 Horseshoe Bend . 对于一直关注 Ron Amadeo 对三星和摩托罗拉可折叠智能手机的报道的任何人来说，X1 Fold 和 Horseshoe Bend 看起来都会很熟悉。在每个设计中，屏幕本身都向中间折叠。
由 Adobe“首席全球布道师”Jason Levine 进行的软件演示是英特尔移动演示中迄今为止最引人注目的部分。Levine 使用 Adobe Sensei 对 AI 赋能的工作进行了三个单独的演示，Vince Offer 的所有狂躁能量都在向您推销 Slap Chop。撇开莱文的滑稽动作不谈，这些演示令人印象深刻——在一张复杂照片的前景中自动选择一只鸟的边界，另一朵被显着光晕弄脏边缘的玫瑰，最后是一个从风景到肖像的自动视频短片转换一个极限滑雪者的剪辑。
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鸟和玫瑰的自动选择不是即时的，但它们每次只需要大约 5 秒钟——比最熟练的人类艺术家手动追踪照片边缘所需的时间要短得多——而且看起来质量非常高. 莱文将裁剪出来的图片在选中后迅速放入其他场景中，视觉效果极佳。
他还向观众展示了一个极限滑雪者的剪辑，在风景视频的整个领域来回回旋和翻转。谈到有多少社交媒体平台是为人像图像设计的，他随后在 Adobe Sensei 上进行了自动转换，它会自动将滑雪者识别为剪辑的“前景”，并根据需要自动前后平移人像框架以保持滑雪者在转换的中心框架中。
整个演示完成后，我们得知 Levine 一直在使用配备 Tiger-Lake 的 13 英寸超轻笔记本进行现场表演。显示的所有自动选择、裁剪和平移工作都使用英特尔的 OpenVINO AI 框架，并通过其 DLB x86 指令集扩展大大加速——因此，虽然相同的任务应该在非英特尔(和/或非 DLB 能力)上运行) 硬件，它们的运行速度可能会慢几倍。
当 Ars 亲自测试 Deep Learning Boost 的影响，对 i9-10980XE 与 AMD 更强大的 Threadripper 3970x 进行基准测试时，我们看到配备 DLB 的 i9-10980XE 执行图像分类任务的速度大约是Threadripper 或英特尔自己的非 DLB 配备的 i9-9980XE。随着 AI 驱动的任务在从 Office 到 Photoshop 的应用程序中变得越来越普遍，我们预计缩短推理工作负载的能力将变得几乎与一般 CPU 性能本身一样重要。
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