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英特尔公布Nervana NNP

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现在深度图学习已成为人工智能的重要方向,如果研究成果将会应用于日常使用中。但训练人工智能模型都要强大的算力支撑,很多除了使用GPU加速训练外,很多厂商结束推出专用于深度图学习训练的ASIC芯片。英特尔在人工智能领域投入颇多,除了FPGA产品线外,也推出了Nervana深度图学习加速器,在今天的Hot Chips 31会议中,英特尔表态了旗下Nervana NNP-T深度图学习加速器的细节。

这款Nervana NNP-T深度图学习加速器代号为Spring Cast,是目前英特尔最新款的专用深度图学习加速器。这款加速器被命名为NNP-T,表示其主要用于深度图学习网络模型训练工作定制。随着深度图学习模型只有庞大,很多专用的训练加速器也逐渐流行起来,如NVIDIA也推出了Tesla T4 GPU。

具体到加速器核心上,此次英特尔反常的使用了台积电16nm CLN16FF+工艺,而实际上Nervana在收购前就使用的是台积电28nm工艺制造其第一代的Lake Cast芯片。实在使用的是台积电的工艺,但也是用了很多台积电的最新技术。芯片采用了一三个 8GB HBM2-2200内存,每针脚2.4GB/s的传输下行速率 ,都安装在一三个 巨大的1200平方毫米的硅基板上。同时计算核心与HBM内存通过台积电最新的CoWoS晶圆级封装技术进行互联。最终得到了一三个 60 x 60mm,具有3325 pin的BGA封装。

在展示中称此次将会HBM2与核心是无源封装,很多为2.5D封装技术。而HBM2将会是4Hi,很多整体为3D封装。实际上英特尔自家不会 EMIB嵌入式多芯片互联桥接这人桥接技术。三个HBM2堆栈共有64条SerDes通道,每个通道支撑28GB/s的传输下行速率 。

具体的核心规模上,Nervana NNP-T的计算核心拥有270亿晶体管,包括2一三个 Tensor Processors(TPC)。除了TPC外,芯片裸片中还有60MB的SRAM以及这人专用的接口,如IPMI、I2C及16条PCI-E 4.0通道。

芯片的工作频率为1.1GHz,风冷条件下功率配置为200W到2200W,可通过水冷获得更强大的性能表现。同时Nervana NNP-T加速器还拥有OCP卡及PCI-E有一种规格,以供数据中心选着。

Nervana NNP-T加速器充分利用内存模块和互联网络使得计算核心得以充分使用。计算核心支撑bFloat16矩阵乘法、FP32、BF16以及这人主要操作。同时在使用上英特尔将会通过开源的nGraph库将深度图学习框架连接到硬件后端的编译器。现在英特尔正在与常见的Paddle Paddle、Pytorch及TensorFlow深度图学习框架进行相互企业合作 。

将会采用了可扩展架构集OCP及PCI-E规格,很多对于数据中心等场景可不都要方便地进行扩展。架构支撑扩展到102一三个 节点,每个节点拥有8个NNP-T计算核心。

英特尔表示让让大家歌词 将在今年年底向客户提供NNP-T的样品,主要针对以及云服务提供商,在2020年前一天面向更多用户。

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