本文仅为木盏个人见解，仅供参考。

Intel前段时间将自己的调制解调芯片部门售卖给苹果，意味着牙膏厂在移动设备芯片部署上的进一步溃败。近几年，从牙膏厂的一系列几十上百亿美刀的收购动作(Nervana, Altera, Mobileye等)来看，以及完全不顾AMD在PC市场的大肆叫嚣，甚至不惜再三延迟PPT中的10nm工艺，只有一个可能性——集中活力抢夺AI计算领域。

前两年，也看过Intel发布的计算棒，但一两年内毫无波澜。这次发表的标榜牙膏厂首款AI芯片的NNP-I和NNP-T，却毫不意外，连个科技媒体的头条都没占到。先不说有谷歌的TPU，就是国内也有寒武纪，华为，地平线，深鉴等去年之前就以及发布过所谓的AI芯片了。就连百度的昆仑和阿里的平头哥都早把PPT做好了。所以，看到“首款AI芯片”的字眼，我们心中是波澜不惊的。

事实上，前面那些公司依然没有一个能完全代表当代AI芯片主流的公司，除了黄教主的GPU。所以，牙膏厂的产品还很有希望。并且，本人比较看好。牙膏厂的优势就是服务器CPU市场占有率非常高，天然拥有架构优势。人家开发的只是AI SoC，独立于CPU或者自带arm核。而Intel可以根据自己的AI芯片优化自己的CPU，组成更高程度的SoC。

NNP-I 与 NNP-T

这两款芯片面向服务器AI计算，NNP-I用于推理，而NNP-T用于训练。推理和训练分开，这是符合时代审美的。前者需要低功耗、小体积、高带宽利用率，后者需要大吞吐量、对功耗和体积不太敏感。也有很多AI芯片采用推理训练一体的方式设计，比如TPU。“因地制宜”非常符合后摩尔时代的芯片设计思想，所以我更赞同推理和训练分开设计，如Intel这样。

所谓内行看门道，外行看热闹。木盏带大家看看热闹，我们先来看推理芯片长啥样，NNP-I：

采用M2接口，金手指长度大概两三个厘米，所以整体大小你们自己可以估计一下。用过M2接口SSD的朋友应该知道，这俩是同样尺寸的。使用NNP-I时，也是将其插入主机的M2接口(插SSD的同一接口)。其结构如下：

所有的AI芯片都有着差不多的轮廓——计算阵列。所以阵列中每一个元素设计好是至关重要的。看每一个推理引擎(ICE)的内部结构：

大阵列套小阵列。ICE支持多精度计算: float16, int8,int4,int2,int1。如果只用int1，那这就是一个二值神经网络了。从各种研究表明，在神经网络中采用低精度的计算，对AI模型的性能影响不大，但是对其速度和功耗的影响是非常巨大的。所以一个具有前瞻性的AI芯片一定要支持低精度计算，GPU在这里就被打脸了。

你想进一步了解NNP-I？戳链接：https://newsroom.intel.com/wp-content/uploads/sites/11/2019/08/Intel-Nervana-NNP-I-HotChips-presentation.pdf

咱再来看训练芯片NNP-T。先看个样子：

接口采用PCI-E16，跟NVIDIA的GPU同样接口，用的时候查同样的位置。看一下生态层次：

AI芯片的基本修养就算：让AI开发者爸爸们开发的时候，不用了解底层，只知道快。就像GPU一样，装个CUDA完事儿。所以，新推出的AI芯片一定要支持目前最流行AI框架。开发者爸爸以前在GPU上跑的代码，拿到你这儿直接跑，人家才愿意用你的芯片。

NNP芯片支持了TF和pytorch，居然还支持了飞桨，有点儿意思。

想进一步了解NNP-T，戳：

https://newsroom.intel.com/wp-content/uploads/sites/11/2019/08/Intel-Nervana-NNP-T-HotChips-presentation.pdf

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