编者按：5月23日英特尔在美国旧金山举办了首届AI开发者大会（AI DevCon 2018） ， 推出新的AI云端芯片和AI战略 ， 我们采访了英特尔AI产品部门（AIPG）副总裁、AI硬件负责人Carey Kloss ， 让他为我们揭开NNP芯片的真面目>>
如今 ， AI芯片的战火愈演愈烈 ， 英特尔也是时候拿出自己的“深水炸弹”了 ， 而这次天将降大任的就是最新版NNP芯片 。
它的全名叫Nervana NNP-L1000（Spring Crest） ， 支持bfloat16这一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AI产品线上扩展对bfloat16的支持 ， 包括英特尔至强处理器和英特尔FPGA ， 英特尔Nervana NNP的目标是可实现高计算利用率并支持多芯片互连的真正模型并行 。
主导这一产品的是英特尔AI产品事业部（AIPG） ， AIPG是英特尔人工智能的拳头部门 ， 负责策划和执行关于AI方面的研发和产品路线 ， 其中 ， Carey Kloss是AI硬件的负责人 ， 自1996年以来 ， 他一直在芯片行业从事工作 。
这位芯片专家来自Nervana ， 这家公司2016年并入英特尔麾下 ， 他们几乎撑起来了AIPG的半边天 ， Carey和Nervana公司的CEO Naveen Rao一同加入英特尔 ， 目前 ， Naveen Rao担纲英特尔AI战略总策划师 ， 任英特尔副总裁 。
这次 ， 关于更多新款AI云端芯片的问题 ， 网易智能对Carey进行了专访 。
性能提升3到4倍 不畏惧竞争对手
问：Lake Crest和Spring Crest的主要区别是什么？
Carey：Lake Crest是先前的设计 ， 是更稳定的处理器 。 我们在创业时就开始使用它 。 进入更现代化的制程节点 ， 我们集成了更多的Die（硅芯片） ， 可以获得更快的处理速度 。
我们认为Lake Crest作为软件开发工具（software development vehicle）更好,部分原因是因为我们去支持了bfloat 。 客户对于能在直接获得成果更兴奋 ， 而不是还需要在中间做一些工作 。
关于Spring Crest的制程节点 ， 我们尚未公布关于哪些产品使用制程节点的任何信息 。 因为需要一定的时间去制造硅片 ， 也需要时间把硅片变成新的神经网络处理器 ， 这是延迟到2019年上市的原因 。
性能方面 ， Lake Crest作为我们第一代处理器 ， 现在被用作软件开发工具的时候 ， 我们实现了在GEMM和卷积神经上都实现了非常好的计算利用率 。 并且这不仅仅是96%吞吐量的利用率 ， 而是在没有充分定制化的情况下,我们也取得了大多数情况下实现GEMM高于80%的计算利用率,这也是很了不起的 。
当我们开发Spring Crest这个下一代芯片时 ， 我们保持高计算利用率 ， 新的产品在性能上有3到4倍的性能提升 。
问：此前Lake Crest的计算利用率达到了96％ ， 但Spring Crest的计算利用率稍微低了 ， 这是为什么？
Carey：实际上这个是我的想法 ， 把利用率适当下降 ， 有些情况上确实可以实现98% 。 在没有资源冲突 ， 每个硅芯片都能完全运行的情况下 ， 可以99%甚至100%计算利用率 。
每个架构都会有些情况能够充分利用 ， 无论它们现实与否 。 我想在Spring Crest幻灯片上展示的是 ， 大多数情况下都能实现的利用率 。 我们当然可以展示在基准测试中获得100%计算利用率的例子 ， 但是我想表示的是很多用例都会有很高的利用率 。
问：芯片晚些时候上市会给英特尔在市场竞争中造成不利影响吗？
Carey：我认为我们逐步转向bfloat是一个重要的考虑因素 ， 因为如果这就是市场需要的 ， 那么我认为我们对它的反应很快 ， 我不知道我们的竞争对手的路线图是什么 ， 但我认为我们的反应速度相对较快 ， 所以我认为我们不会在神经网络处理上处于劣势 。
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