据报道，英特尔CEOBrianKrzanich刚刚在《华尔街日报》举办的D。Live大会上发布了自家性能最强、专为深度学习而打造的神经网络处理器Nervana。其声称这颗ASIC芯片可用于处理人工智能方面的工作（比如矩阵乘法和转换），这是它与CPU和GPU这样的通用计算硬件的最大区别。
　　尽管当前英特尔在芯片架构上没有太深入的动力，但Nervana创造者NaveenRao在一篇单独的博客文章中写到：其从一开始就能理解所涉及的操作和数据动作，因此该芯片可以不像今日的CPU或GPU那样需要一个标准的缓存层次结构。
　　相反，其内存管理显然是100在软件中完成的。Rao声称，与主打通用计算的竞品相比，这意味着该芯片能够更好地压榨芯片性能。在更早的一篇博客文章中，该公司表示，由于仅包含金酸相关的硬件，Nervana可以省去与缓存控制和相干逻辑有关的电路，从而囊括更多的计算资源。
　　在那时，Nervana还计划为该芯片搭配高达32GB的四堆栈HBM运存，且暗示已通过某种形式实现了神经网络计算（NNP）。NNP的另一潜在创新，在于对某些数据类型的处理。英特尔声称NNP提供了一种全新的ldquo；拐点rdquo；（Flexpoint）数字格式。
　　该公司称：ldquo；Flexpoint允许通过固定点乘和加法来实现标量计算，也可借助共享指数来实现大动态范围rdquo；。该特性还使得NNP可以在给定核心面积上封装进更多的操作部件，同时减少每个部件工作时的能耗。此外，每个NNP也可包含专门用于和其它神经网络处理器通讯的片内互联芯片。
　　在过去有关NervanaEngineASIC的描述中，该公司计划为每颗芯片上具有弹性计算力的内部或互联连结点引入ldquo；六个双向高带宽链接rdquo；mdash；mdash；要么增加用于任务的计算资源的数量、要么增加NNP集群的规模大小。
　　Krzanich表示，当前英特尔正在制定数代NervanaNNP产品。而该公司新闻稿中也提到，未来这些产品有助于在2020年将深度学习成绩提升百倍的目标。最后，在一个单独的播客节目中，Rao表示，随着产品的成熟，该公司还与Facebook在NNP上展开了合作，更多细节可留意该他们的后续报道。

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