Warum funktioniert mein Wi-Fi nicht?

Es gibt mehrere Dinge, die dazu führen können, dass eine Wi-Fi-Verbindung nicht mehr funktioniert, und Schritte, die Sie unternehmen können, um das Problem zu beheben. Nachfolgend finden Sie eine Liste der Schritte, in der Reihenfolge der häufigsten Schritte, die dieses Problem verursachen.

Wi-Fi ist nicht eingeschaltet.

Wenn Sie einen Keine Wlan Verbindung Laptop haben, haben die meisten modernen Laptops eine Taste, mit der Sie das Wi-Fi auf Ihrem Computer als Sicherheitsfunktion ein- und ausschalten können. Vergewissern Sie sich, dass Ihr Wi-Fi eingeschaltet ist, indem Sie auf eine beliebige Taste oder Statusanzeige schauen. Normalerweise ist das Licht entweder blau oder grün, wenn es aktiviert ist.

Überprüfen Sie, ob die drahtlose Verbindung aktiviert ist, hierfür können Sie  auch eine Wlan analyse App nutzen, diese zeigt alle Details und Parameter auf.

Stillen Sie unter Windows sicher, dass die Verbindung nicht deaktiviert ist, indem Sie auf Start klicken, die Netzwerkverbindung in das Textfeld Search eingeben und auf die Option View network connections klicken.

Wlan

Tipp

Geben Sie unter Windows 8 die Netzwerkverbindung an einer beliebigen Stelle auf dem Startbildschirm ein und wählen Sie in den Suchergebnissen die Option Netzwerkverbindungen anzeigen. Geben Sie unter Windows 10 die Netzwerkverbindung in das Suchfeld neben Start ein, und klicken Sie in den Suchergebnissen auf die Option Netzwerkverbindungen anzeigen.

Wenn im Fenster Netzwerkverbindungen Ihre drahtlose Verbindung aufgelistet ist, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Verbindung und wählen Sie „Aktivieren“. Wenn Sie „Deaktivieren“ sehen, ist die Netzwerkverbindung bereits aktiviert.

Überprüfen Sie, ob die SSID und der Sicherheitsschlüssel korrekt sind.

Liste der drahtlosen Verbindungen

Wenn Ihr drahtloses Netzwerk mehrere verfügbare drahtlose Netzwerke anzeigt, stellen Sie sicher, dass Sie sich mit der richtigen SSID (Routername) verbinden und dass Sie den richtigen Sicherheitsschlüssel eingegeben haben. Wenn Sie sich mit dem Router eines Nachbarn verbinden oder den falschen Sicherheitsschlüssel eingeben, kann der Laptop keine Verbindung zum Netzwerk herstellen.

Stellen Sie sicher, dass das Internet funktioniert.

Wenn Sie eine Verbindung zu Ihrem Wi-Fi-Gerät herstellen können, Ihr Internet aber nicht funktioniert, kann das Problem Ihr Internetdienst und nicht Ihr Computer sein. Vergewissern Sie sich, dass die Internetverbindung funktioniert und nicht das Problem darstellt, indem Sie sicherstellen, dass ein anderes Gerät, wie ein anderer Computer, ein Smartphone oder ein Tablett, eine Verbindung zum Internet herstellen kann. Wenn das Internet auf einem anderen Gerät funktioniert, kann man davon ausgehen, dass das Problem der Computer ist.

Modem und Router zurücksetzen

Es ist nicht ungewöhnlich, dass bei DSL-Modem, Kabelmodem oder Netzwerk-Router Probleme auftreten, die eine Verbindung eines oder mehrerer Geräte mit dem Netzwerk verhindern. Um zu überprüfen, ob dies nicht das Problem ist, trennen Sie die Stromversorgung von der Rückseite des Modems und Routers. Nach dem Trennen der Verbindung warten Sie 10-15 Sekunden und schließen Sie das Gerät wieder an. Warten Sie einige Minuten, bis sich das Modem und der Router wieder mit dem Internet verbinden, und testen Sie dann die Internetverbindung auf Ihrem Computer. Wenn Sie immer noch Probleme haben, versuchen Sie, den Computer erneut neu zu starten.

Firewalls deaktivieren

Windows-Firewall

Wenn mehr als eine Software-Firewall auf dem Computer installiert ist, kann dies zu vielen Problemen mit Ihrer Netzwerkverbindung führen. Um sicherzustellen, dass dies kein Problem darstellt, empfehlen wir, die Firewalls auf dem Computer vorübergehend zu deaktivieren. Deaktivieren Sie die Windows-Firewall oder eine Firewall, die mit Sicherheitsprogrammen geliefert wird.

Wiederherstellen von Windows auf eine frühere Kopie

Wenn Sie Microsoft Windows verwenden und das Wi-Fi in der Vergangenheit funktioniert hat, versuchen Sie, Windows auf eine frühere Kopie wiederherzustellen. In einigen Fällen können schlechte Software oder Einstellungen zu Problemen mit Ihrem Wi-Fi-Adapter oder zu Problemen damit geführt haben, dass Windows auf die Internetverbindung zugreifen kann.

Neuinstallation von drahtlosen Geräten und Treibern

Korrupte Treiber oder Probleme mit den Wireless-Treibern sind eine der häufigsten Ursachen dafür, dass Sie möglicherweise keine Wi-Fi-Netzwerke sehen können oder Probleme haben, Ihre Wireless-Karte zu erkennen. Stellen Sie sicher, dass Sie keine Treiberprobleme haben, indem Sie die folgenden Schritte ausführen.

Entfernen Sie das Gerät und lassen Sie Windows die Wi-Fi-Karte erneut erkennen.

  1. Öffnen Sie den Windows Gerätemanager.
  2. erweitern Sie im Geräte-Manager den Abschnitt Netzwerkadapter, um alle Netzwerkgeräte anzuzeigen.

Markieren Sie Ihren Wi-Fi oder WLAN-Netzwerkadapter und drücken Sie die Entf-Taste auf der Tastatur, um das Gerät zu entfernen. Wenn es ein Kontrollkästchen zum Deinstallieren der Treiber gibt, lassen Sie es vorerst deaktiviert.

Sobald das Gerät entfernt wurde, schließen Sie alle Fenster, starten Sie den Computer neu und lassen Sie Windows die Netzwerkkarte neu erkennen und installieren.

Wenn das erneute Erkennen und Installieren der WLAN-Karte durch Windows Ihr Problem nicht löst, können es die Treiber selbst sein. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Netzwerkkarte und die Wireless-Treiber neu zu installieren.

Neuinstallation der neuesten Netzwerktreiber

  1. die Netzwerktreiber für Ihren Netzwerkadapter oder Computer gefunden und heruntergeladen haben. Wenn möglich, empfehlen wir, die Treiber direkt vom Netzwerkadapter oder Computerhersteller (z.B. Dell, HP, Linksys oder Netgear) zu beziehen.
  2. Windows Gerätemanager öffnen
  3. erweitern Sie im Geräte-Manager den Abschnitt Netzwerkadapter, um alle Netzwerkgeräte anzuzeigen.

Markieren Sie Ihren Wi-Fi oder WLAN-Netzwerkadapter und drücken Sie die Entf-Taste auf der Tastatur, um das Gerät zu entfernen. Wenn es ein Kontrollkästchen zum Deinstallieren der Treiber gibt, aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen.

Sobald das Gerät entfernt wurde, schließen Sie alle geöffneten Fenster und installieren Sie die heruntergeladenen Treiber. Wenn es eine Setup- oder ausführbare Datei für die Treiber gibt, führen Sie diese Datei aus.

  1. Starten Sie den Computer neu und testen Sie die Internetverbindung, um festzustellen, ob sie funktioniert.

Neuausrichtung des drahtlosen Routers oder Computers

Wenn Ihr Computer Schwierigkeiten hat, ein starkes Signal mit Ihrem Wireless Router aufrechtzuerhalten, kann dies zu Verbindungsproblemen führen. Stellen Sie sicher, dass dies kein Problem darstellt, indem Sie versuchen, den Router und seine Antennen neu zu positionieren. Wenn Sie einen Laptop haben, können Sie den Laptop auch näher an den Router heranbringen, um festzustellen, ob es sich um ein Signalstärkeproblem handelt.

Wenn Sie Probleme mit der Signalstärke haben, sollten Sie einen Range Extender (Repeater) für Ihr Zuhause oder Büro in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass alle Bereiche ein starkes Signal erhalten. Alternativ können Sie versuchen, die Frequenz des Routers zu ändern, um Signalstörungen durch drahtlose Geräte im Haus oder Büro zu reduzieren.

Hard Reset des Laptops

Wenn Sie einen Laptop haben, versuchen Sie, den Laptop zurückzusetzen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen. Das Durchführen eines Hard-Resets kann verschiedene zufällige Probleme beheben, bei denen die Hardware ordnungsgemäß erkannt wird.

  1. alle Fenster schließen und den Laptop herunterfahren.
  2. wenn der Laptop ausgeschaltet ist, trennen Sie das Netzteil (Netzteil) und entnehmen Sie den Akku.
  3. nachdem Sie den Akku entnommen und das Netzkabel abgezogen haben, lassen Sie den Computer für 30 Sekunden ausgeschaltet und halten Sie den Netzschalter in Abständen von 5-10 Sekunden gedrückt.
  4. Legen Sie nach 30 Sekunden den Akku wieder in den Computer ein und schließen Sie das Netzkabel an.

Schalten Sie den Laptop ein und geben Sie während des Bootvorgangs des Computers das CMOS-Setup ein.

  1. setzen Sie im CMOS-Setup die CMOS-Einstellungen auf die Standardeinstellungen zurück, speichern Sie die Einstellungen und beenden Sie das Setup.

Wenn Ihr WLAN immer noch nicht funktioniert, versuchen Sie, den WLAN-Adapter aus dem Geräte-Manager zu entfernen, und starten Sie Ihren Laptop neu, um zu sehen, ob Windows den WLAN-Adapter erneut erkennt.

Aktualisierung der Router-Firmware

Wenn Sie nie Erfolg damit hatten, dass der Computer mit dem Router verbunden ist, versuchen Sie, die Firmware des Routers zu aktualisieren. Aktualisierte Firmware kann helfen, Probleme mit dem Router zu beheben, einschließlich Verbindungsprobleme.

Beschädigung des Betriebssystems

Wenn nach Durchführung aller oben genannten Schritte Ihre Wi-Fi-Verbindung immer noch nicht funktioniert und sie bereits funktioniert hat, kann das Problem mit der Beschädigung von Dateien im Betriebssystem zusammenhängen. Als letztes Mittel, um zu überprüfen, ob Sie schlechte Hardware haben, empfehlen wir, alles zu löschen und Ihr Betriebssystem neu zu installieren. Dies kann helfen, zu überprüfen, ob alles sauber auf dem Computer ist und keine Probleme auftreten.

-Schritte, wie Sie Ihre Festplatte löschen und von vorne anfangen können.

Schlechte Hardware

Wenn Sie alle oben genannten Vorschläge ausprobiert haben und immer noch nicht in der Lage waren, die Wi-Fi-Verbindung zum Laufen zu bringen, ist es wahrscheinlich, dass der Wi-Fi-Adapter oder die zugehörige Hardware defekt ist. Wenn Sie einen Desktop mit einer drahtlosen Erweiterungskarte haben, empfehlen wir, die Erweiterungskarte auszutauschen. Wenn Sie einen Desktop mit integriertem Wi-Fi im Motherboard (On-Board) haben, empfehlen wir Ihnen, jedes Antennenkabel zu überprüfen und, wenn es sich als in Ordnung erwiesen hat, das Motherboard austauschen zu lassen. Wenn Sie einen Laptop haben, empfehlen wir Ihnen, den Laptop warten zu lassen.

Wenn Ihr WLAN nicht für mehrere Geräte funktioniert und Sie alle oben genannten Schritte durchgeführt haben, ist es eher ein Problem mit Ihrem Router. Wir empfehlen Ihnen, den Router auszutauschen.

Workaround

Wenn der Austausch von Hardware nicht im Budget liegt oder Sie eine schnellere Lösung benötigen, wäre ein Workaround, einen USB-Netzwerkadapter an den Computer anzuschließen. Diese Adapter sind relativ preiswert und können schnell in den Computer eingebaut werden, vorausgesetzt, dass nichts anderes mit dem Computer nicht stimmt. Nach der Installation können Sie den USB-Netzwerkadapter für Ihre Wi-Fi-Verbindung verwenden.

Intels gegenwärtiges und zukünftiges KI-Chip-Geschäft

Die Zukunft von Intel ist die KI. Seine Bücher implizieren das. Die KI-Chipsegmente des Santa Clara-Konzerns erzielten im vergangenen Jahr einen Umsatz von 1 Milliarde US-Dollar, und Intel erwartet, dass die Marktchancen jährlich um 30% von 2,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2017 auf 10 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 steigen werden. In diesem Zusammenhang macht der datenzentrierte Umsatz heute rund die Hälfte des gesamten Geschäfts in allen Divisionen aus, gegenüber rund einem Drittel vor fünf Jahren.

Dennoch droht der zunehmende Wettbewerb mit etablierten Unternehmen wie Nvidia, Qualcomm, Marvell und AMD, Start-ups wie Hailo Technologies, Graphcore, Wave Computing, Esperanto und Quadric und sogar Amazon die Gewinne von Intel zu verlangsamen, weshalb sich das Unternehmen nicht auf seinen Lorbeeren ausruht. Intel kaufte 2015 den FPGA-Hersteller Altera und ein Jahr später Nervana, füllte seine Hardware-Plattformangebote aus und schuf die Voraussetzungen für eine völlig neue Generation von KI-Beschleuniger-Chipsätzen. Im vergangenen August schnappte sich Intel Vertex.ai, ein Startup, das eine plattformunabhängige KI-Modellreihe entwickelt.

Intel hat natürlich viel auf dem Frontbrenner – so viel, dass es schwierig ist, den Überblick zu behalten. Aber Vizepräsident und Architektur-Generaldirektor Gadi Singer freute sich, uns in einem kürzlich geführten Interview zu unterstützen. Ebenso Casimir Wierzynski, Senior Director in Intels Produktgruppe Künstliche Intelligenz, der einen Einblick in Intels Arbeit mit lichtbasierten, KI-beschleunigenden photonischen Schaltungen und optischen Chips gab.

„KI-Hardware ist eine Multimilliarden-Dollar-Gelegenheit. Die Tatsache, dass wir in mehrere Produktlinien investieren können und werden, liegt daran, dass die Bedürfnisse[breit] reichen werden – einige werden sich auf Dinge wie Beschleunigung mit viel Energieeffizienz-Empfindlichkeit konzentrieren, die sich von anderen unterscheiden“, sagte Singer. „Das ist also ein Bereich, der es wert ist, in ein sich ergänzendes Portfolio zu investieren.“

Intel

Software

Hardware ist nichts, wenn sie nicht leicht zu entwickeln ist, betonte Singer zu Recht. Deshalb hat Intel darauf geachtet, den Teil des Software-Ökosystems des KI-Puzzles nicht zu vernachlässigen, sagte er.

Im vergangenen April kündigte das Unternehmen an, dass es nGraph, einen neuronalen Netzwerkmodell-Compiler, der Assembler-Code über mehrere Prozessorarchitekturen hinweg optimiert, als Open-Source-Lösung einsetzen wird. Etwa zur gleichen Zeit nahm Intel die Wraps von One API, einer Suite von Tools zum Abbilden von Rechenmaschinen auf eine Reihe von Prozessoren, Grafikchips, FPGAs und anderen Beschleunigern. Und im Mai stellte das neu gegründete KI-Labor des Unternehmens eine plattformübergreifende Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache – NLP Architect – zur Verfügung, die darauf ausgelegt ist, Gesprächsassistenten mit Namensentitätserkennung, Intent Extraktion und semantischem Parsing zu versorgen und zu bewerten.

Singer bemerkte, dass dies nicht die einzigen Toolkits sind, die Intel im Open-Source-Bereich hat. Es bietet jetzt seine neuronale Netzwerk-Destillationsbibliothek an, mit der Teile von KI-Modellen, die für eine Zielaufgabe irrelevant sind, entfernt werden können, um die Größe dieser Modelle zu verringern. Sie können auch net Framework löschen, oder Sie nutzen es als ein Verstärkungs-Lernframework, mit dem Benutzer KI-Agenten in Trainingsumgebungen für Robotik und selbstfahrende Fahrzeugszenarien einbetten können.

Im Frühjahr 2018 wurde OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) vorgestellt, ein Toolset für die Entwicklung von AI Edge Computing, das vorgefertigte AI-Modelle für die Objekterkennung, Gesichtserkennung und Objektverfolgung enthält. Es arbeitet mit traditionellen CPUs oder Chips, die speziell für die Inferenzierung (dem Zeitpunkt, zu dem ein trainiertes KI-Modell Vorhersagen macht) wie FPGAs entwickelt wurden, und es wurde bereits von Unternehmen wie GE Healthcare für medizinische Bildgebung und Dahua für Smart City Services eingesetzt.

Singer sagte, dass OpenVINO dazu bestimmt ist, Intels Computer Vision Software Development Kit (SDK), das Videoverarbeitung, Computer Vision, Machine Learning und Pipeline-Optimierung in einem einzigen Paket kombiniert, mit Movidius Neural Compute SDK zu ergänzen, das eine Reihe von Software zum Kompilieren, Profilieren und Überprüfen von Modellen für Machine Learning beinhaltet. Sie gehören zur gleichen Familie wie Intels Movidius Neural Compute API, die darauf abzielt, die App-Entwicklung in Programmiersprachen wie C, C++ und Python zu vereinfachen.

Viele dieser Suiten laufen in Intels KI DevCloud, einer von der Cloud gehosteten KI-Modell-Trainings- und Inferencing-Plattform auf Basis von Xeon Scalable-Prozessoren. DevCloud bietet skalierbare Speicher- und Rechenressourcen und ermöglicht es Entwicklern, Modelle aus der Ferne auf Hardware zu testen, zu optimieren und zu validieren, wie beispielsweise Mini-PCIe-Entwicklungsboards von Herstellern wie Aaeon Technologies.

Datenschutz

Intel ist sich des Trends zum privatwirtschaftlichen KI-Training und Inferencing bewusst, sagte Singer, der auf das Open-Sourcing Ende letzten Jahres von HE-Transformer als wichtigen ersten Schritt hinwies. Auf hohem Niveau ist der HE-Transformer ein nGraph Backend, das auf der Simple Encrypted Arithmetic Library (SEAL) von Microsoft Research basiert, die es KI-Modellen ermöglicht, mit verschlüsselten Daten zu arbeiten.

Das „HE“ im HE-Transformer ist die Abkürzung für „homomorphe Verschlüsselung“, eine Form der Kryptographie, die die Berechnung von Chiffriertexten ermöglicht – Klartext (Dateiinhalt), der mit einem Algorithmus verschlüsselt wird. Es erzeugt ein verschlüsseltes Ergebnis, das bei der Entschlüsselung genau dem Ergebnis von Operationen entspricht, die mit unverschlüsseltem Text durchgeführt worden wären.

HE-Transformer fügt effektiv eine Abstraktionsschicht hinzu, die auf neuronale Netzwerke in Open-Source-Frameworks wie Google’s TensorFlow, Facebook’s PyTorch und MXNet angewendet werden kann.

„Wir glauben, dass sowohl Sicherheit als auch Privatsphäre eine wichtige Rolle spielen werden. Es ist eigentlich ein grundlegender Faktor für maschinelles Lernen im großen Maßstab“, sagte er. „Datenschutzfragen werden immer wichtiger, wenn Sie z.B. Informationen für viele Patienten in vielen Krankenhäusern erhalten wollen. Wenn Sie mehr über das Verhalten und die Bewegungen dieser Personen erfahren möchten, wenn Sie nicht in der Lage sind, ihre Privatsphäre zu schützen, dann erhalten Sie keinen Zugriff auf diese Daten.

Auf die Frage, ob Intel die Entwicklung einer maschinellen Lernbibliothek wie Googles TensorFlow Privacy verfolgen würde, die eine Reihe von statistischen Techniken einsetzt, um den Datenschutz im KI-Modelltraining zu gewährleisten, sagte Singer, dass an verwandten Tools gearbeitet wird. „Wir sprechen zum jetzigen Zeitpunkt nicht darüber, denn es ist sehr früh für unsere Fähigkeiten im Bereich des tiefen Lernens“, sagte er. „Aber es gibt ein hohes Interesse und eine Menge Investitionen zu diesem Zeitpunkt.“

Beschleuniger und FPGAs

Die neuronalen Netze, die das Herzstück der meisten KI-Systeme bilden, bestehen aus Neuronen, oder mathematischen Funktionen, die lose nach biologischen Neuronen modelliert sind. Diese sind durch „Synapsen“ verbunden, die Signale an andere Neuronen übertragen, und sie sind in Schichten angeordnet. Diese Signale – das Produkt von Daten oder Eingaben, die in das neuronale Netzwerk eingespeist werden – wandern von Schicht zu Schicht und stimmen das Netzwerk langsam ab, indem sie die synaptische Stärke (Gewichte) jeder Verbindung anpassen. Im Laufe der Zeit extrahiert das Netzwerk Merkmale aus dem Datensatz, identifiziert stichprobenübergreifende Trends und lernt schließlich, Vorhersagen zu treffen.

Neuronale Netzwerke nehmen keine Rohdaten von Bildern, Videos, Audio oder Text auf. Vielmehr werden Proben aus Trainingskorpora algebraisch in multidimensionale Arrays wie Skalare (einzelne Zahlen), Vektoren (geordnete Arrays von Skalaren) und Matrizen (in einer oder mehreren Spalten und einer oder mehreren Zeilen angeordnete Skalare) umgewandelt. Ein vierter Entitätstyp, der Skalare, Vektoren und Matrizen kapselt – Tensoren – fügt Beschreibungen gültiger linearer Transformationen (oder Beziehungen) hinzu.

Ein einzelnes Bild mit Millionen von Pixeln zum Beispiel kann in eine große Matrix von Zahlen umgewandelt werden, während Wörter und Phrasen aus Äußerungen in einer Audioaufzeichnung auf Vektoren abgebildet werden, eine Technik, die als Einbettung bezeichnet wird.

Einige Hardwaregeräte wickeln diese statistischen Vorgänge effizienter ab als andere, was wenig überraschend ist. Prozessoren sind im Allgemeinen ausreichend für die Inferenzierung und einige Schulungen mit komplexen sequentiellen Berechnungen – insbesondere solche wie Intels Xeon Scalable CPUs der zweiten Generation, die eine Kombination aus neuronalen Vektor-Netzwerkanweisungen und Deep-Learning-Software-Optimierungen namens DL Boost AI aufweisen. Zu diesem Zweck behauptet Intel, dass seine Xeon Scalable CPUs der zweiten Generation bis zu 2,4-fache Leistung bei KI-Workloads bieten, die 60% der Inferenzierung im Rechenzentrum ausmachen, und bis zu 14-fache Leistung bei der Inferenzierung von Workloads, einschließlich Bilderkennung, Objekterkennung und Bildsegmentierung. Das Unternehmen behauptet auch, dass die bevorstehende 10-Nanometer-Architektur von Ice Lake eine bis zu 8,8-mal höhere Spitzen-KI bieten wird, die den Durchsatz beeinflusst als vergleichbare Produkte auf dem Markt.

Aber einige der anspruchsvollsten Deep-Learning-Aufgaben beinhalten Tensoroperationen, und Grafikkarten und speziell entwickelte Chips, die als anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) bezeichnet werden, sind für diese Operationen günstiger. Das liegt daran, dass sie Tausende von Kernen enthalten, die in der Lage sind, Millionen von mathematischen Berechnungen parallel durchzuführen.

„Auch wenn die CPU für die Inferenzierung sehr effektiv ist, gibt es Fälle, in denen Sie Tensoroperationen durchführen müssen. Die anspruchsvollsten Aufgaben im Bereich des tiefen Lernens sind die Arbeit mit multidimensionalen Arrays und die Durchführung der gesamten Arithmetik auf Tensoren“, sagte er. „[Aus] einer Sicht der Lösungsarchitektur ist es sinnvoll, die CPUs kontinuierlich zu verbessern, sowohl im Hinblick auf die Optimierung von Software- als auch zusätzlicher Hardware-Features….[aber] CPUs allein werden nicht ausreichen, um alle diese Arten von[Use Cases] abzudecken.“

Betrachten Sie einen Vision-Prozessor wie Intels 16nm Myriad X VPU. Es ist optimiert für die Bildsignalverarbeitung und die Inferenzierung auf dem Gerät, mit einem Stereoblock, der Dual 720p Feeds mit bis zu 180Hz verarbeiten kann, und einer abstimmbaren Signalprozessor-Pipeline mit hardwarebasierter Codierung für bis zu 4K Videoauflösung über acht Sensoren. Es verfügt auch über Intels Neural Compute Engine, einen dedizierten Hardwarebeschleuniger mit nativer FP16-Unterstützung und Festkomma 8-Bit-Unterstützung.

Intel behauptet, dass der Chip 4 Teraflops Rechenleistung und 1 Billion Operationen pro Sekunde erreichen kann.