英特尔发布最新AI芯片 把谷歌、台积电技术都用上了

近几年AI芯片火热，为了不让NVIDIA专美于前，英特尔在确定进入10纳米时代后更是积极追赶。

美国时间20日，英特尔公布首款神经网络处理器Nervana(代号Springhill)相关细节，包含训练芯片NNP-T与推论芯片NNP-I，加上原有的Xeon在AI芯片阵容越发坚强，技术也开始兼容了起来。

训练用的Nervana NNP-T，主打可编程与灵活性，并强调可从头建构大规模深度学习模型，且尽可能训练电脑在给定的能耗预算内快速完成任务，也无需传统技术的庞大开销。

NNP-T支援了Google TPU Tensorflow架构特有的运算格式“bfloat16”，bfloat16截断既有的32位元float32的前16位，仅留下后16位所组成，在许多机器学习模型可以容忍较低精确度计算、不需降低收敛准确率的情况下，许多模型使用bfloat16达到的收敛准确率结果与一般使用的32位元浮点（FP32）计算数值的结果一样。

降低精度能让存储器效率取得较佳的平衡，从而训练与部署更多的网络、降低训练所需的时间，有较好的效率与灵活性，而这是英特尔首次将bfloat16内建于处理器。

bfloat16浮点格式(Source:Google)

另外有趣的是NNP-T其实采用的是台积电16纳米CLN FF+制程，这与一般我们对英特尔自行生产芯片的认知有所差异，而在Nervana被英特尔收购前，第一代Lake Crest就是由台积电所代工。NNP-T采用台积电最新的CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）封装技术，将NNP-T的晶粒与四个8GB HBM2存储器异质整合堆叠2.5D，让其封装体积缩小成一个60X60 mm的芯片。

Nervana NNP-T采用台积电16nm CLN FF+制程(Source:Intel)

英特尔同时发表了推论芯片Nervana NNP-I，主要针对大型资料中心市场高效能深度学习推论而生，NNP-I主要基于英特尔10nm Ice Lake处理器，官方强调透过此芯片，可提高每瓦效能，让企业以更低的成本执行推论运算工作，降低推论大量部署的成本。英特尔指出，NNP-I在功率10瓦下每秒能处理3600张影像，而处理器本身亦拥有高度可编程性，且同时不影响性能与功效。

Nervana NNP-I架构（Source:Intel）

NNP-I已与Facebook合作并实际运用在其相关业务上，而NNP-T将于今年底以前针对尤其云端服务商相关的高端客户送样，并在2020年之前拓展市场。

来源：TechNews科技新报

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