Intel ha cancelado silenciosamente su sistema en chip (SoC) híbrido Thunder Bay que integra núcleos de CPU de uso general y hardware Movidius orientado a la visión por computadora. El fabricante de chips no revela las razones detrás de sus decisiones, pero parece que las CPU y las unidades de procesamiento de visión (VPU) de Intel permanecerán separadas por ahora.
«Elimine el código específico de Thunder Bay ya que el producto se canceló y no hay clientes ni usuarios finales», dice un parche de Linux descubierto por Phoronix.
Intel mantuvo en secreto los detalles sobre su Thunder Bay SoC. Basado en los parches de Linux descubiertos por Phoronix, el SoC Thunder Bay estaba destinado a ser un diseño de bajo consumo que incluía núcleos de CPU Arm Cortex-A53 y hardware de VPU Movidius (que Intel adquirió al hacerse cargo de Movidius en 2016). Aún así, se desconocía la configuración exacta del producto.
El SoC Thunder Bay de Intel fue diseñado para aplicaciones comerciales y de Internet de las cosas que requieren aceleración de visión por computadora y capacidades de procesamiento de propósito general. Se espera que tales aplicaciones informáticas de borde sean cada vez más comunes en las ciudades inteligentes.
Mientras tanto, parece que los usuarios de aplicaciones que necesitan CPU y VPU quizás estén satisfechos con sus servidores perimetrales que ejecutan silicio Xeon y Movidius, como la tarjeta aceleradora Keem Bay presentada en 2019.
Además, a medida que la aceleración del aprendizaje automático se vuelve omnipresente, muchas aplicaciones pueden adoptar un hardware diferente, incluido el Habana Gaudi de Intel, las GPU de Nvidia o los SoC Jetson (con núcleos de GPU integrados). Como resultado, queda por ver si Intel decide ofrecer un SoC similar a Thunder Bay en el futuro y cómo se configurará este producto potencial.
Si bien las VPU de Movidius no se mencionan regularmente, tienen sus beneficios. La unidad de procesamiento de visión Movidius incluye núcleos MIPS de uso general con procesamiento vectorial programable de 128 bits (llamados núcleos SHAVE), varios aceleradores de hardware y capacidades de procesamiento de señales de imagen. Por lo tanto, las VPU están un poco más adaptadas a las aplicaciones informáticas de borde desde el punto de vista del consumo de energía y la huella que los aceleradores de IA/ML de alto rendimiento.