Intel 发布首款商用 AI 芯片 NNP-T：采用台积电 16nm 工艺

Intel 发布首款商用 AI 芯片 NNP-T：采用台积电 16nm 工艺

Nervana NNP-T，代号为 Spring Crest，它是一款从头打造的神经网络处理器，它主要用于深度学习训练。它采用了台积电的 16nm FF+ 制程工艺，拥有 270 亿个晶体管，硅片面积 680 平方毫米，能够支持 TensorFlow、PaddlePaddle、PYTORCH 训练框架，也支持 C++ 深度学习软件库和编译器 nGraph。

ntel 方面表示，NNP-T 在构建时充分考虑到灵活性，并在计算、通信和内存之间取得平衡；它具备可编程性，可以进行定制以便加速各种负载，无论是现有负载还是新兴负载。

Nervana NNP-I，代号为 Spring Hill，是一款专门用于大型数据中心的推理芯片。这款芯片是基于 10nm 技术和 Ice Lake 内核打造的，打造地点是以色列的 Haifa ，Intel 号称它能够利用最小的能量来处理高负载的工作，它在 ResNet50 的效率可达 4.8TOPs/W，功率范围在 10W 到 50W 之间。

针对这款推理芯片，Intel 同样强调了它的灵活性，并表示 Nervana NNP-I 能够在不影响性能或者功耗效率的前提下实现高度可编程。另外，Intel 方面还透露，Facebook 已经开始使用这款产品了。

除了这两款 AI 芯片，英特尔还在 Hot Chips 上介绍了混合芯片封装技术、Intel 傲腾数据中心级持久内存和光学 I/O 小芯片技术的细节。对此，Intel 全球副总裁兼人工智能事业部 Neveen Rao 表示：

数据中心和云端需要为复杂的 AI 应用提供高性能和可扩展的通用计算，以及专门的加速。在人工智能无处不在的未来愿景中，从硬件到软件再到应用，都需要一种全面的解决方案。

其实，Intel 在 AI 芯片领域并非无所作为。

2017 年 10 月，Intel 曾介绍了专为机器学习设计的神经网络处理器（NNP）系列芯片，代号为为 Lake Crest。Lake Crest 可以加速多种神经网络算法框架，比如 TensorFlow 、Nervana 的Neon、Facebook 的 Caffe等。但当时，英特尔只将 NNP 芯片供应给一小部分合作伙伴，并计划在 2017 年年底前开始出货。

后来，在 2018 年 5 月的英特尔 AI 开发者大会上，Naveen Rao 又介绍了新一代的 NNP 芯片——Nervana NNP-L1000（Spring Crest）；当时，Naveen Rao 表示，Spring Crest 会有多项更新，其也将是英特尔第一款商业 NNP 芯片，将不止是提供给小部分合作伙伴，将在 2019 年发货。

从代号来看，这次 Intel 公布的 Nervana NNP-T，应该就是去年介绍的 Nervana-L1000。值得一提的是，在前不久的百度大会上，Naveen Rao 也现身宣布正在与百度合作开发 16nm 的 Nervana 神经网络训练处理器，称之为 NNP-T 1000。

由此可见，Nervana NNP-T 与其说是 Intel 的第一款 AI 芯片，不如说是 Intel 在两三年的打磨之后终于推向市场的一款 AI 芯片。不过眼下，Intel 也并没有对外公开这款处理器的商业计划，雷锋网将保持关注。

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