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06-18
雷锋网消息，8月20日，Hot Chips活动期间，Intel发布了两款AI芯片，分别是Nervana NNP-T和Nervana NNP- I，分别用于训练和推理。
Nervana NNP-T，代号 Spring Crest，是一款从头开始构建的神经网络处理器，主要用于深度学习训练。
它采用台积电16nm FF+工艺技术，拥有1亿个晶体管，硅片面积达平方毫米。
它可以支持TensorFlow、PaddlePaddle和PYTORCH训练框架，以及C++深度学习软件库和编译器nGraph。
英特尔表示，NNP-T 的构建考虑到了灵活性，并在计算、通信和内存之间取得了平衡；它是可编程的，可以进行定制，以加速各种工作负载，无论是现有的还是新兴的。
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Nervana NNP-I，代号 Spring Hill，是一款专为大型数据中心使用的推理芯片。
该芯片基于10nm工艺和Ice Lake核心。
它建于以色列海法。
英特尔声称可以用最少的能量来处理高负载的工作。
其在ResNet50中的效率可以达到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可以在不影响性能或功耗效率的情况下实现高度可编程。
此外，英特尔还透露Facebook已经开始使用这款产品。
除了两款AI芯片外，英特尔还在Hot Chips上详细介绍了混合芯片封装技术、英特尔傲腾数据中心级持久内存和光学I/O小芯片??技术。
对此，英特尔全球副总裁兼人工智能事业部Neveen Rao表示：数据中心和云需要提供高性能和可扩展的通用计算，以及针对复杂AI应用的专门加速。
在人工智能从硬件到软件到应用程序无处不在的未来愿景中，需要一个全面的解决方案。
事实上，英特尔在AI芯片领域并不是无所作为。
雷锋网获悉，早在2016年，英特尔就收购了总部位于加州、专注于深度学习芯片的初创公司Nervana Systems。
Nervana 首席执行官兼联合创始人 Rao 加入英特尔。
不久之后，饶以火箭般的速度升职。
他是英特尔人工智能事业部总经理。
今年10月，英特尔推出了一系列专为机器学习设计的神经网络处理器（NNP）芯片，代号为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Intel只向一小部分合作伙伴供应NNP芯片，并计划年底开始出货今年的。
随后，在今年 5 月的英特尔 AI 开发者大会上，Naveen Rao 介绍了新一代 NNP 芯片——Nervana NNP-L（Spring Crest）；当时，Naveen Rao 表示 Spring Crest 将有多个更新，其中也将是英特尔首款商用 NNP 芯片，不仅会提供给少数合作伙伴，而且将于 2020 年出货。
从代号来看，Intel此次公布的Nervana NNP-T应该就是去年推出的Nervana-L。
值得一提的是，在近期的百度大会上，Naveen Rao也现身并宣布正在与百度合作开发一款16nm Nervana神经网络训练处理器，名为NNP-T。
可见，Nervana NNP-T与其说是英特尔首款AI芯片，不如说是英特尔经过两三年的打磨，最终推向市场的一款AI芯片。
不过，目前英特尔尚未透露这款处理器的商业计划，雷锋网将持续关注。
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