人工智能是当下最火热的话题，从手机到超算都在其中增加AI的AI运算能力。英特尔在台北电脑展上推出了全新的Ice Lake处理器，其中增添的AVX512指令集以增强其AI运算性能。不过英特尔的想法不止于此，根据Tom's Hardware的报道，英特尔在位于以色列海法的研发中心推出了一款针对推理运算的Nervana神经网络处理器，简称NNP-I。
这款处理器与常见的神经网络处理器不同的是，它将此前发布的Ice Lake处理器与Nervana神经网络处理器结合，组成这款NNP-I处理器。但这款处理器与Ice Lake处理器有很大的不同，英特采用了Ice Lake处理器的基础设计并做出了修改，将其中的Gen 11核显及显示模块去掉，将其替换成针对推理运算的AI加速器。同时英特尔还在这款处理器上添加了DSP引擎，用于未针对固定功能加速器优化的算法，为其他类型的AI运算提供兼容性。
而CPU部分依旧采用多个英特尔Sunny Cove架构的x86核心，但并不知道其核心数目。英特尔产品工程总经理Oren Gershon模糊地称他们移除了一些其他的核心为AI加速器腾出额外的位置，所以这款处理器可能采用了两个处理器内核。
英特尔提供了包括m.2等几种形式的加速卡样式，因此它可以安装在服务器主板的标准m.2接口或PCIe扩展卡上。与一些专为AI设计的定制芯片不同，这款产品几乎兼容所有的现代服务器，甚至可以根据需要为服务器添加多个NNP-I模块。
英特尔也在软件方面进行了优化，在使用NNP-I加速器时，服务器可将全部神经网络推理运算转移到NNP-I处理器中，并在任务完成时通知服务器中的Xeon主处理器。而且由于NNP-I处理器拥有完整的I/O模块（拥有PCH），所以其可以访问处理所需的数据，而且英特尔称这并不会受到PCIe x4带宽的影响。
由于内部有全新的Sunny Cove架构的x86内核，所以NNP-I也有AVX512指令集，支持VNNI深度学习指令，所以它技术适用于任何类型的AI负载，英特尔也提供了编译器，为NNP-I加速器提供定制代码。如PyTorch及TensorFlow等机器学习框架，NNP-I加速器可以几乎无改动的运行支持这些框架的代码。
英特尔Ice Lake处理器的TDP为28W，而m.2接口有15W的功耗限制，但由于其可以插在PCIe扩展卡上，所以NNP-I加速器可以运行在更高的功耗下，以提供更好的性能。而具体性能方面英特尔并没有透露，但英特尔已经向早期客户提供样品，并在今年晚些时候大批量生产。
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