在科技领域，人工智能成为一个“当红炸子鸡”，除了种类丰富的人工智能应用开发之外，包括英伟达、特斯拉在内的相关公司也在研发人工智能处理器或芯片。老牌电脑处理器制造商英特尔也赶上了这一末班车，历时4年，壕购4家创业公司，花费超过5亿美元，终于发布第一款ai芯片。
2019年8月20日，正值 hot chips 召开期间，intel公布了两款ai芯片，它们分别是nervana nnp-i和nervana nnp-t ，分别用于训练和推理。
nnp-i：专为大型数据中心ai芯片
据悉，8月21日英特尔正式发布了旗下首款专为企业和机构大型计算中心设计的人工智能（ai）处理器。英特尔表示，该芯片由位于以色列海法的研发中心开发，名为nervana nnp-i或springhill。
nervana nnp-i，代号为spring hill，是一款专门用于大型数据中心的推理芯片。这款芯片是基于10nm技术和ice lake内核打造的，打造地点是以色列的 haifa ，intel号称它能够利用最小的能量来处理高负载的工作，它在 resnet50的效率可达4.8tops/w，功率范围在10w到50w之间。
针对这款推理芯片，intel同样强调了它的灵活性，并表示nervana nnp-i能够在不影响性能或者功耗效率的前提下实现高度可编程。另外，intel方面还透露，facebook 已经开始使用这款产品了。
英特尔还表示，这款芯片是该公司的首个人工智能产品。此前，英特尔对多家以色列人工智能创业公司进行了投资，其中包括habana labs和neuroblade。随着人工智能领域对复杂计算的需求增长，这款新芯片将可为大型公司使用的英特尔至强（intel xeon）处理器提供帮助。
nnp-t：采用台积电16nm工艺
nervana nnp-t，代号为spring crest，它是一款从头打造的神经网络处理器，它主要用于深度学习训练。它采用了台积电的16nm ff+ 制程工艺，拥有270亿个晶体管，硅片面积680平方毫米，能够支持tensorflow、paddlepaddle、pytorch 训练框架，也支持 c++ 深度学习软件库和编译器 ngraph。
intel方面表示，nnp-t在构建时充分考虑到灵活性，并在计算、通信和内存之间取得平衡；它具备可编程性，可以进行定制以便加速各种负载，无论是现有负载还是新兴负载。
intel 在ai芯片领域并非无所作为
除了这两款 ai 芯片，英特尔还在 hot chips上介绍了混合芯片封装技术、intel傲腾数据中心级持久内存和光学i/o小芯片技术的细节。对此，intel全球副总裁兼人工智能事业部 neveen rao表示：数据中心和云端需要为复杂的 ai 应用提供高性能和可扩展的通用计算，以及专门的加速。在人工智能无处不在的未来愿景中，从硬件到软件再到应用，都需要一种全面的解决方案。
其实，intel 在ai芯片领域并非无所作为。
早在2016 年，intel就收购了专注于深度学习专用芯片的美国加州创业公司 nervana systems，nervana 首席执行官兼联合创始人rao加入intel ，不久之后，rao就以火箭般的速度晋升为英特尔人工智能事业部总负责人。
2017年10月，intel曾介绍了专为机器学习设计的神经网络处理器（nnp）系列芯片，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，英特尔只将nnp芯片供应给一小部分合作伙伴，并计划在2017年年底前开始出货。
后来，在2018年5月的英特尔ai开发者大会上，naveen rao又介绍了新一代的nnp芯片——nervana nnp-l1000（spring crest）；当时，naveen rao表示，spring crest 会有多项更新，其也将是英特尔第一款商业nnp芯片，将不止是提供给小部分合作伙伴，将在2019年发货。
从代号来看，这次intel公布的 nervana nnp-t，应该就是去年介绍的nervana-l1000。值得一提的是，在前不久的百度大会上，naveen rao也现身宣布正在与百度合作开发16nm的nervana神经网络训练处理器，称之为nnp-t 1000。
由此可见，nervana nnp-t 与其说是intel的第一款ai芯片，不如说是intel在两三年的打磨之后终于推向市场的一款ai芯片。不过眼下，intel也并没有对外公开这款处理器的商业计划。

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