（文章來源：cnBeta）

隨著人工智能和機器學習應(yīng)用的興起，研究者對于深度學習和訓練的計算量需求也日漸提升。為滿足這種密集的運算需求，通常需要相當大規(guī)模的服務(wù)器集群。在今年早些時候的 Hot Chips 大會上，我們已經(jīng)見到過來自英特爾的 Nervana NNP-T Spring Crest 芯片。通過收購 Nervana，英特爾獲得了打造“大型訓練芯片”所需的 IP 。

據(jù)悉，該芯片基于臺積電 16nm 工藝制造，輔以 CoWoS 和四層 HBM2 內(nèi)存，面積達到了 680 平方毫米。本周早些時候，Supermicro 已經(jīng)在超算大會上展示了最新的 Nervana NNP-T 服務(wù)器。

這些硬件均基于 PCIe 擴展卡，可想象它們此前被設(shè)計為可容納 GPU 的傳統(tǒng)服務(wù)器。其采用了典型 2P 布局，可在 4U 機箱中插入 8 張擴展卡，且計算卡之間可以互相通信。每顆芯片具有 3.58 Tbps 的總雙向帶寬，而片外連接則支持多達 1024 個節(jié)點的可伸縮性。從每張 PCIe 卡片的 8-pin 輔助供電來看，其峰值功率應(yīng)該在標準的 225W 。

本周晚些時候，Supermicro 告知其已獲準展示該系列服務(wù)器的 8 路 OAM（OCP 加速器模塊）版本。其能夠通過底板的 PCB 保持芯片間的通信，而不是傳統(tǒng)的 PCIe 卡對卡之類的橋接器。

這使得擴展卡之間能夠流通大量的空氣來散熱，并且兼容模塊化的 OCP 標準。作為英特爾首款支持 bfloat16 深度學習訓練的芯片，每個芯片最多支持 119 個 TOP 。另有 60MB 片上存儲器和 24 個專用的“張量”處理器集群，后者具有雙 32×32 矩陣乘法陣列。該芯片共有 270 億個晶體管，內(nèi)核頻率 1.1 GHz、輔以 32GB HBM2-2400 內(nèi)存。

從技術(shù)上來講，PCIe 連接可以升級到 Gen 4.0 x16，但英特爾商務(wù) CPU 支持這項特性。有人表示，為展開此類計算，一些客戶正在將頭結(jié)點從 2P 升級到 4P（Facebook 更是用上了 8P）。Supermicro 聲明稱，其 NNP-T 系統(tǒng)已做好助推深度學習和訓練的部署準備。

（責任編輯：fqj）