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

www.bjwosai.com2019-09-16

21: 38: 54雷锋网

雷锋网,2019年8月20日,在Hot Chips期间,英特尔分别宣布了两款AI芯片Nervana NNP-T和Nervana NNP-I用于培训和推理。

代号为Spring Crest的Nervana NNP-T是一款专为深度学习而设计的从头神经网络处理器。它采用台积电的16nm FF +工艺技术,拥有270亿个晶体管,并具有680平方毫米的硅面积。它支持TensorFlow,PaddlePaddle,PYTORCH培训框架,以及C ++深度学习软件库和编译器nGraph。

根据英特尔的说法,NNP-T在构建时考虑到了灵活性,并在计算,通信和内存之间取得了平衡。它是可编程的,可以定制,以加速各种负载,无论是现有负载还是新出现的负载。

代号为Spring Hill的Nervana NNP-I是大型数据中心的推理芯片。该芯片基于10nm技术和冰湖核心,建在以色列的海法。英特尔声称它可以用最少的能量处理高负荷工作。它在ResNet50中的效率为4.8TOPs/W,功率范围。在10W到50W之间。

对于这款推理芯片,英特尔还强调了其灵活性,并表示Nervana NNP-I可以高度可编程,而不会影响性能或功效。此外,英特尔还透露,Facebook已经开始使用这款产品。

除了这两款AI芯片外,英特尔还在Hot Chips上推出了混合芯片封装技术,英特尔Proud数据中心级持久存储器和光纤I/O芯片技术的细节。在这方面,英特尔全球副总裁兼人工智能部门Neveen Rao表示:

数据中心和云需要为复杂的AI应用程序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愿景中,从硬件到软件再到应用程序的一切都需要全面的解决方案。

事实上,英特尔在AI芯片领域并没有做任何事情。

雷锋网了解到,早在2016年,英特尔就收购了Nervana Systems,这是一家专注于深度学习芯片的加州创业公司。 Nervana首席执行官和联合创始人Rao加入了英特尔。不久之后,饶是火箭般的。被提升为英特尔人工智能部门的负责人。

2017年10月,英特尔推出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LakeCrest。LakeCrest可以加速各种神经网络算法框架,如TensorFlow、Nervana的Neon、Facebook的Caffe等。但当时,英特尔只向少数合作伙伴提供NNP芯片,并计划在2017年底开始出货。

稍后,在2018年5月的英特尔人工智能开发者大会上,Naven Rao推出了新一代NNP芯片 Nervana NNP-L1000(Spring Crest);当时Naven Rao表示,Spring Crest将有几次更新,这也是英特尔首款商用NNP芯片,将提供给少量合作伙伴,将于2019年发货。

从代号来看,这次英特尔宣布的Nervana NNP-T应该是去年推出的Nervana-L1000。值得一提的是,在最近的百度大会上,Naven Rao还宣布,它正与百度合作开发16纳米神经网络训练处理器,称为nnp-t 1000。

可以看出,Nervana NNP-T并不是英特尔的第一个人工智能芯片,而是经过两年或三年抛光后最终上市的人工智能芯片。但目前,英特尔尚未披露该处理器的业务计划,雷锋仍将关注。

雷锋网,2019年8月20日,在Hot Chips期间,英特尔分别宣布了两款AI芯片Nervana NNP-T和Nervana NNP-I用于培训和推理。

代号为Spring Crest的Nervana NNP-T是一款专为深度学习而设计的从头神经网络处理器。它采用台积电的16nm FF +工艺技术,拥有270亿个晶体管,并具有680平方毫米的硅面积。它支持TensorFlow,PaddlePaddle,PYTORCH培训框架,以及C ++深度学习软件库和编译器nGraph。

根据英特尔的说法,NNP-T在构建时考虑到了灵活性,并在计算,通信和内存之间取得了平衡。它是可编程的,可以定制,以加速各种负载,无论是现有负载还是新出现的负载。

代号为Spring Hill的Nervana NNP-I是大型数据中心的推理芯片。该芯片基于10nm技术和冰湖核心,建在以色列的海法。英特尔声称它可以用最少的能量处理高负荷工作。它在ResNet50中的效率为4.8TOPs/W,功率范围。在10W到50W之间。

对于这款推理芯片,英特尔还强调了其灵活性,并表示Nervana NNP-I可以高度可编程,而不会影响性能或功效。此外,英特尔还透露,Facebook已经开始使用这款产品。

除了这两款AI芯片外,英特尔还在Hot Chips上推出了混合芯片封装技术,英特尔Proud数据中心级持久存储器和光纤I/O芯片技术的细节。在这方面,英特尔全球副总裁兼人工智能部门Neveen Rao表示:

数据中心和云需要为复杂的AI应用程序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愿景中,从硬件到软件再到应用程序的一切都需要全面的解决方案。

事实上,英特尔在AI芯片领域并没有做任何事情。

雷锋网了解到,早在2016年,英特尔就收购了Nervana Systems,这是一家专注于深度学习芯片的加州创业公司。 Nervana首席执行官和联合创始人Rao加入了英特尔。不久之后,饶是火箭般的。被提升为英特尔人工智能部门的负责人。

2017年10月,英特尔推出了专为机器学习而设计的神经网络处理器(NNP)系列芯片,代号为Lake Crest。 Lake Crest可以加速各种神经网络算法框架,如TensorFlow,Nervana的Neon,Facebook的Caffe等等。但当时,英特尔仅向少数合作伙伴提供NNP芯片,并计划在2017年底开始出货。

后来,在2018年5月举行的英特尔AI开发者大会上,Naveen Rao推出了新一代NNP芯片 Nervana NNP-L1000(Spring Crest);当时,Naveen Rao表示Spring Crest将有几个更新,它也将是英特尔首款商用NNP芯片,将提供给少数合作伙伴,并将于2019年发货。

从代码名称来看,英特尔此次宣布的Nervana NNP-T应该是去年推出的Nervana-L1000。值得一提的是,在最近的百度会议上,Naveen Rao还宣布正在与百度合作开发名为NNP-T 1000的16nm Nervana神经网络训练处理器。

可以看出,Nervana NNP-T不是英特尔第一款AI芯片,而是英特尔经过两三年抛光后最终推向市场的AI芯片。不过,目前,英特尔尚未披露此处理器的商业计划,而雷锋仍将关注此事。

http://www.whgcjx.com/bdsmYK31/0t.html

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