（文章來源：教育新聞網(wǎng)）

在今年的英特爾AI峰會上，該芯片制造商展示了其第一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NNP)：用于訓(xùn)練的NNP-T和用于推理的NNP-I。兩條產(chǎn)品線現(xiàn)在都已投入生產(chǎn)，并已交付給最初的客戶，活動中出現(xiàn)了其中的兩家，分別為Facebook和百度，以贊揚新的切片機。

專用的NNP設(shè)備代表了英特爾迄今為止對AI市場的最深推動，挑戰(zhàn)了Nvidia，AMD和一系列針對專門為人工智能部署專用芯片的客戶的初創(chuàng)公司。就NNP產(chǎn)品而言，該客戶群是由超大型公司(如Google，F(xiàn)acebook，Amazon等)固定的，這些公司的業(yè)務(wù)現(xiàn)在都由人工智能提供支持。

三年前，英特爾收購了Nervana Systems時，甚至沒有設(shè)想到推論線NNP-I。那時，饒和他的團隊正在開發(fā)一種訓(xùn)練芯片，該芯片只是在側(cè)面進行推斷。它不被認為是值得專業(yè)化的東西。當然，現(xiàn)在，推理已被普遍認為是一種獨特的工作負載，它對低延遲，低功耗和特殊數(shù)學(xué)有其特殊的需求。

第一代推理處理器NNP-I 1000采用Intel的10納米工藝實現(xiàn)，根據(jù)SKU的不同，其功耗在10瓦至50瓦之間。它由12個推理計算引擎和2個IA CPU內(nèi)核組成，這些內(nèi)核通過高速緩存一致性互連掛鉤。它可以執(zhí)行混合精度數(shù)學(xué)，特別強調(diào)使用INT8進行的低精度計算。NNP-I 1000提供兩種產(chǎn)品：NNP I-1100(包含一個NNP-I芯片的12瓦M.2卡)和NNP I-1300(由以下設(shè)備供電的75瓦PCI-Express卡)兩個籌碼。NNP I-1100提供高達50 TOPS，而NNP I-1300提供高達170 TOPS。

Rao聲稱，一旦將功率考慮進去，就根據(jù)MLPerf基準測試，就每瓦性能而言，NNP-I將成為推理領(lǐng)導(dǎo)者。他說，它還提供了非凡的密度，“您可以將每秒最多的推論推入單個機架單元中。”通過英特爾的測量，它還提供了Nvidia T4 GPU的計算密度的3.7倍。結(jié)果，Rao說：“我們可以運行更大的模型，更復(fù)雜的模型，并并行運行數(shù)十個模型?！?/p>

為了支持數(shù)據(jù)中心(尤其是超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心)所需的可伸縮性級別，英特爾已經(jīng)開發(fā)了與此類環(huán)境相關(guān)的解決方案堆棧。特別是，該公司開發(fā)了使用Kubernetes掛鉤將NNP-I應(yīng)用程序容器化的軟件。它還提供了支持功能即服務(wù)(FaaS)模型的參考軟件堆棧，該模型是基于云的推理的新興范例。

Facebook的AI主管Misha Smelyanskiy加入Rao，解釋說其Glow機器學(xué)習(xí)編譯器已移植到NNP-I硬件上，這暗示著這家社交媒體巨頭已開始至少在其某些數(shù)據(jù)中心中安裝這些設(shè)備。Smelyanskiy沒有提供有關(guān)這些部署范圍的任何詳細信息，但確實提到了新硬件可以提供的一些關(guān)鍵推理應(yīng)用程序，包括照片標記，語言翻譯，內(nèi)容推薦以及垃圾郵件和虛假帳戶檢測。Smelyanskiy解釋說，這些針對Facebook的專用ASIC的價值在于，它們“使ML工作負載的執(zhí)行具有高性能和高能效性?！?/p>

NNP-T 1000 ASIC完全是另一種芯片，提供了更大的計算能力。它由多達24個Tensor處理核心(支持FP32和bfloat16數(shù)字格式)，55 MB至60 MB的片上SRAM，32 GB的高帶寬存儲器(HBM)和片間鏈接(ICL)組成16112 Gb /秒的通道數(shù)ASIC以兩種尺寸形式提供：PCI Express卡(NNP-T 1300)或夾層卡(NNP-T 14000)。PCI-Express卡的最大功耗為300瓦，而Mezzanine卡的最大功耗為375瓦。

ICL鏈接可用于跨越系統(tǒng)的多個級別，用作跨節(jié)點中的卡，機架中的節(jié)點和POD中的機架的無縫連接結(jié)構(gòu)。一個節(jié)點最多可以構(gòu)建八個卡，并且可以連接這些卡以構(gòu)建多機架POD。在AI峰會活動上，他們演示了一個帶有480個NNP-T卡的10機架POD，無需使用開關(guān)。結(jié)構(gòu)是使NNP-T平臺能夠大規(guī)模使用以訓(xùn)練這些數(shù)十億參數(shù)模型(在合理的時間內(nèi))的關(guān)鍵設(shè)計元素。Rao解釋說：“橫向擴展可能是培訓(xùn)中最重要的問題，任何新的培訓(xùn)體系結(jié)構(gòu)都必須考慮這一點?！苯柚?2卡NNP-T機架，英特爾在標準圖像分類模型ResNet-50和自然語言處理的高級模型BERT上展示了95%的縮放效率。
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