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现在深度学习已成为人工智能的重要方向，而且研究成果已经应用于日常使用中。但训练人工智能模型需要强大的算力支持，所以除了使用gpu加速训练外，很多厂商开始推出专用于深度学习训练的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深度学习加速器，在今天的hot chips 31会议中，英特尔公布了旗下nervana nnp-t深度学习加速器的细节。
这款nervana nnp-t深度学习加速器代号为spring cast，是目前英特尔最新款的专用深度学习加速器。这款加速器被命名为nnp-t，表示其主要用于深度学习网络模型训练工作定制。随着深度学习模型越来越庞大，所以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。虽然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4个8gb hbm2-2400内存，每针脚2.4gb/s的传输速率，都安装在一个巨大的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。最终得到了一个60 x 60mm，具有3325 pin的bga封装。
在展示中称此次由于hbm2与核心是无源封装，所以为2.5d封装技术。而hbm2由于是4hi,所以整体为3d封装。实际上英特尔自家也有emib嵌入式多芯片互联桥接这种桥接技术。四个hbm2堆栈共有64条serdes通道，每个通道支持28gb/s的传输速率。
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24个tensor processors（tpc）。除了tpc外，芯片裸片中还有60mb的sram以及一些专用的接口，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150w到250w，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两种规格，以供数据中心选择。
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。计算核心支持bfloat16矩阵乘法、fp32、bf16以及其他主要操作。同时在使用上英特尔已经通过开源的ngraph库将深度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深度学习框架进行合作。
由于采用了可扩展架构集ocp及pci-e规格，所以对于数据中心等场景可以方便地进行扩展。架构支持扩展到1024个节点，每个节点拥有8个nnp-t计算核心。
英特尔表示他们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年之前面向更多用户。
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