Nervana NNP-L1000: Spring Crest soll dreifache AI-Leistung aufweisen

Die Intel AI Devcon nutzte der Hersteller, um über die Nervana-Chips für künstliche Intelligenz zu sprechen. Das aktuelle Modell heißt schlicht Nervana Neural Network Processor (NNP) und ist ein ASIC im 28-nm-Verfahren, der komplette Rechenbeschleuniger benötigt laut Intel unter 210 Watt. Der NNP soll eine extrem hohe Auslastung von rund 96 Prozent erreichen und somit in etwa 38 Tera-Ops schaffen; eine frühere Angabe waren 55 Tera-Ops.

Intel betont, dass die Konkurrenz - also Nvidias Tesla V100 - zwar extrem hohe theoretische Werte aufweisen würde, in der Praxis seien diese aber deutlich geringer. Die NNP würde bei GEMMM-Operationen, also Matrizenmultiplikationen, daher leicht höhere Tera-Ops liefern als die Volta-basierten Rechenmodule. Zudem sollen sich die NNPs durch 2,4 Terabit/s an Off-Chip-Bandbreite extrem effizient vernetzen lassen und auch hier die Tesla V100 trotz NV-Link 2.0 schlagen.

Für die nächste Generation, den Nervana NNP-L1000 alias Spring Crest, wird Intel ein eigenes modernes Fertigungsverfahren verwenden - also wohl 14 nm oder 10 nm. Der Chip soll Ende 2019 erscheinen, nachdem er einst für Ende 2018 angekündigt wurde. Spring Crest weist zwar ein schlechteres Verhältnis aus theoretischer und praktischer GEMM-Leistung auf, soll aber die dreifache Performance verglichen zum Vorgänger liefern. Neben der Geschwindigkeit wird das ASIC mit 'bfloat16' ein typisches Format für neuronale Netze via Googles Tensorflow unterstützen.

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Nervana auf der AI Devcon (Bild: Intel)

Während der NNP und der NNP-L1000 für Training gedacht sind, entwickelt Nervana noch einen dedizierten ASIC für Inferencing, allerdings wollte Naveen Rao - der Gründer von Nervana - keine weiterführenden Details zum Chip nennen.