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雖然說，英特爾處理器仍是通用運算的領導廠商，近年多種運算架構興起，最明顯是顯示卡，GPU 擁有數千個核心，能有效處理平行運算，可用於訓練機器學習模型，FPGA則利用空間運算（Spatial computing），並且可靈活編程，並極低延遲，AI運算則利用大量矩陣（ Matrix），市場也陸續出現專門AI芯片。
隨著運算對於處理器速度，要求愈來愈高，市場上興起不同的處理器。英特爾仍領導通用處理器的市場， Nvidia及Xilinx則成為GPU和FPGA品牌。近年英特爾亦作出收購和開發，推動旗下FPGA和GPU產品。
明年初，英特爾公佈會推出Xe架構GPU，作為專業顯示和AI運算之用，以抗衡AMD及Nvidia。
上星期，英特爾公佈了oneAPI軟件開發架構詳情，發佈oneAPI 的beta 版本。oneAPI為開放而統一程式設計模型，以簡化跨多架構開發過程（如CPU、GPU、FPGA、AI加速器）為目標。
oneAPI 計畫的跨架構開發模型基於行業標準和開放規範，支援行業生態系統採納oneAPI技術，推動應用開發的演進。oneAPI 遵從開源標凖，包括了Kronos Group 的 SYCL，支援跨 CPU 和加速器上數據並行和異構程式設計，簡化程式設計，源碼亦在不同硬體上共用，根據特定加速器而優化演算。
英特爾oneAPI beta 產品包括 oneAPI 標準元件，如直接程式設計工具(Data Parallel C++)、含有一系列函式庫，以API發佈設計工具，以及分析、調試工具等元件。Codeplay公佈了oneAPI 及SYCL / Data Parallel C++編寫的程式，可在CUDA平台支援NVIDIA的GPU上執行。
開發人員從現在開始就可在英特爾的 DevCloud for oneAPI 上，對多種英特爾架構（包括英特爾 Xeon可擴展處理器、整合了顯示卡英特爾Core處理器、英特爾 FPGA 如英特爾Arria、Stratix等）的源碼作應用測試。
DPC++ 是基於 C 和 C++ 語言，專門為 oneAPI 設計的程式語言。融合了來自跨架構（CPU、GPU、FPGA及其他加速器）開發能力，對於處理資料密集型工作負載，，類似AI等極為重要。上述工作負載需多種架構，也將成為未來的常態。今天，每一個硬體平台，往往需要開發人員維護獨立的源碼庫，源碼庫又使用不同語言、函式庫和工具設計。
oneAPI 是英特爾體現「軟件先行」的戰略，英特爾相信會引領人工智能融合，而異構及多架構程式設計時代亦將開始。
oneAPI 提供通用、開放程式設計體驗，開發者可自由選擇架構，無需在性能上作出妥協，降低不同源碼庫、程式設計語言、程式設計工具和工作流程所帶來的複雜性。相對今天基於單個廠商封閉式程式設計環境，oneAPI 為開發者提供替代方案。
英特爾表示，該公司深入開發者生態領域超過 20 年，擁有 15000 多名軟件工程師和 10000 項與客戶緊密合作的軟件部署，也是 Linux kernel 最大的貢獻者，每年修改源碼超過 50 萬行，優化100 多個作業系統，擁有超過兩千萬活躍開發者，上述均為英特爾軟件實力一部分。