英特尔新一代AI芯片NNP-L1000明年面世

英特尔首届AI开发者大会发布了一系列机器学习软件工具，并宣布包括其首款商用神经网络处理器产品将于2019年推出。英特尔在旧金山举办第一届AI开发者大会（AI Dev Con），英特尔人工智能负责人Naveen Rao做了开场演讲。

Rao此前是Nervana的CEO和联合创始人，该公司于2016年被英特尔收购。

Naveen Rao

在会上，Rao发布了一系列机器学习软件工具，并宣布英特尔新一代产品，其中包括其首款商用NNP产品NNP-L1000，将于2019年推出。

以下从软件和硬件两个方面介绍AI Dev Con的重点。

MKL-DNN是用于深层神经网络的数学内核库。它是神经网络中常见组件的数学程序列表，包括矩阵乘数、批处理规范、归一化和卷积。该库针对在英特尔CPU上部署模型进行了优化。

nGraph开发者选择不同的AI框架，它们都有各自的优点和缺点。为了使芯片具有灵活性，后端编译器必须能够有效地适应所有的芯片。

nGraph是一个编译器，它可以在英特尔的芯片上运行。开发人员可能想要在英特尔的Xeons处理器上训练他们的模型，然后使用英特尔的神经网络处理器(NNP)进行推理。

BigDL是Apache Spark的另一个库，它的目标是通过分布式学习在深度学习中处理更大的工作负载。应用程序可以用Scala或Python编写，并在Spark集群上执行。

OpenVINOA软件工具包用于处理“边缘”(即摄像头或移动电话)视频的模型。开发人员可以实时地做面部识别的图像分类。它预计将在今年晚些时候开放，但现在可以下载了。

再来看硬件部分。

英特尔在这方面比较沉默，没有透露更多的细节。

“几年前Xeons不适合AI，但现在真的已经改变了。”Rao强调，增加的内存和计算意味着自Haswell芯片以来性能提高了100倍，并且推理的性能提高了近200倍。

“你可能听说过GPU比CPU快100倍。这是错误的。”他补充说，“今天大多数推理都是在Xeons上运行的。”

Rao没有提到Nvidia，他解释说GPU在深度学习方面起了个好头，但受限于严重的内存限制。 Xeon拥有更多的内存，可以扩展到批量大的内存，因此它更适合推理。

在现场，ZIVA CEO James Jacobs还介绍了如何将Xeons用于3D图像渲染。

左边的狮子是没有使用AI，右边的狮子使用了AI，效果很棒。

他也简要地谈到了FPGA加速的问题，并表示英特尔正在研发一种“离散加速器”（discrete accelerator）进行推理，但没有透露更多细节。

同时，还介绍了Intel Movidius的神经计算棒。它是一个U盘，可以运行使用TensorFlow和Caffe编写的模型，耗电量大约一瓦。去年，英特尔公司决定终止其可穿戴设备，如智能手表和健身腕带。

现场还展示了一段用计算棒来进行AI作曲的DEMO，人类演奏者演奏一段曲子，AI能够在这段曲子的基础上进行创作。

英特尔去年宣布神经网络处理器（NNP）芯片。虽然没有发布任何基准测试结果，但英特尔表示将会有可供选择的客户。

Rao也没有透露多少细节。不过，大家所知道的是，它包含12个基于其“Lake Crest”架构的内核，总共拥有32GB内存，在未公开的精度下性能达到40 TFLOPS，理论上的带宽不足800纳秒，在低延迟的互连上，每秒2.4兆的带宽。

最后介绍了NNP L1000，Rao对它的介绍更少，这将是第一个商业NNP模型，并将在2019年推出。它将基于新的Spring Crest体系结构，预计将比之前的Lake Crest模型快3到4倍。

开发者大会的当天，英特尔官网发出一篇Rao的署名文章，对英特尔Nervana神经网络处理器（NNP）进行了介绍。

Nervana NNP有一个明确的设计目标，可实现高计算利用率和支持多芯片互连的真模型并行。

行业里讨论了很多关于最大的理论性能，然而，实际情况是，除非体系结构有能够支持这些计算元素的高利用率的储存器子系统，否则大部分计算都是没有意义的。此外，行业发布的大部分性能数据使用的是大型矩阵，这些矩阵通常在现实世界的神经网络中并不常见。

英特尔专注于为神经网络创建一个平衡的架构，它还包括低延迟的高芯片到芯片带宽。NNP系列的初始性能基准在利用率和互连方面显示出强劲的竞争力。具体包括：

使用A(1536, 2048)和B(2048, 1536)矩阵进行矩阵乘法运算的一般矩阵，在单个芯片上实现了96.4个百分点的计算利用率。这代表了在单个芯片上的实际(非理论)性能的38TOP/s。支持模型并行训练的多芯片分布式GEMM操作实现了A（6144,2048）和B（2048,1536）矩阵大小的接近线性缩放和96.2％的缩放效率，使得多个NNP能够连接在一起，并将我们从其他架构的内存限制中释放出来。

我们测量了89.4 %的单方向芯片到芯片的效率，理论上的带宽小于790ns(纳秒)的延迟，并且将其应用于2.4Tb/s的高带宽、低延迟互连。

所有这些都在单芯片总功率范围内低于210瓦的情况下进行，这只是英特尔Nervana NNP（Lake Crest）原型。

英特尔将在2019年提供第一个商用NNP产品——英特尔Nervana NNP-L1000（Spring Crest）。

预计英特尔Nervana NNP-L1000的性能将达到第一代Lake Crest产品的3-4倍。

在英特尔Nervana NNP-L1000中，还将支持bfloat16，这是一种业界广泛用于神经网络的数字格式。

随着时间的推移，英特尔将在其AI产品线上扩展bfloat16支持，包括英特尔Xeons处理器和英特尔FPGA。