揭秘英特尔Lake Crest芯片产品线，GPU劲敌

近年来，人工智能在经历了两次大的低潮后又成为科技界的大热门，这和深度学习这个分支的勃兴有很大的关系。在训练深度神经网络的时候，人们也越发认识到，具有大的数据吞吐量，且可以并行计算的GPU比CPU拥有更快的训练速度，更低的功耗，这一度让CPU的王者英特尔感到异常紧张和失落。

好在，人工智能硬件平台争夺的序幕才刚刚拉开。随着时间的推移，人们很快发现相比GPU和CPU，FPGA具有的低能耗、高性能以及可编程等特性，十分适合感知计算，而且可以做到快速部署。2015年，英特尔便动用167亿美元收购了当时全球第二大FPGA厂商Altera，也是有史以来最大的一笔收购案。

也是在那一年，凭借拥有号称最快的深度学习框架 neon和首个结合机器智能软硬件云服务的Nervana Cloud，深度学习初创公司 Nervana 被 VentureBeat 评为值得关注的五家深度学习初创公司，次年8月，暗中观察许久的英特尔豪掷4亿美元将仅有48名员工的Nervana收入了囊中。

2017年3月，Nervana 以及其他英特尔内部的人工智能相关业务和资源被整合进一个部门，即人工智能产品事业部（AIPG），由Nervana的联合创始人、前CEO Naveen Rao来领导，直接向英特尔CEO科再奇汇报。

据AI科技大本营了解， 在整合了 Nervana 的技术之后，英特尔AIPG 计划推出 Crest 家族系列产品线。 首先亮相的是一款叫做 Lake Crest 的芯片，它是专为训练DNN而深度定制的ASIC解决方案，预计今年下半年测试，2018年上市。据 Naveen Rao 曾经对媒体介绍，相对于目前最快的GPU， Lake Crest的加速性能是它的10倍。

在近日英特尔举办的人工智能端到端技术研讨会上，英特尔AIPG资深首席工程师Andres Rodriguez 介绍了英特尔在AI方面的技术布局、产业趋势以及Nervana系列芯片的进展情况。

英特尔AIPG资深首席工程师：Andres Rodriguez

据Andres Rodriguez介绍：Lake Crest 使用了Flexpoint架构，MCM多芯片封装，搭载32GB HBM2存储，内部互联速度是PCIe的20倍。

会后记者对Andres Rodriguez进行了专访。

Andres透露， Lake Crest 的测试时间之所以从2017年的上半年推迟到了下半年 ，是因为Nervana在被intel整合后，其产品的质量需要满足英特尔平台的高标准，所以他们添加了一些额外的验证，这或多或少的会影响产品开发的速度。

在被问到目前的工作状态和Nervana被收购前有何不同时，Andres表示他们的工作模式其实并没有发生特别大的变化，仍保持着一个初创企业勇往直前的状态。 只是由于被英特尔收购后，客户的期待变得更高，压力也更大了。

写到这里正准备截稿，记者在9月12日南京政府主办的中国人工智能峰会上邂逅了旷视科技的首席科学家孙剑博士，当被问及2018以后会不会在训练时考虑Lake Crest芯片这个问题，孙博士表示可能会吧，但硬件平台那么多不可能每家都去试，言下之意是毕竟公司已经和英伟达深度合作了，所以……

深度学习芯片的架构能否被英特尔重新定义需要到2018年才能验证，而在Lake Crest上市后，如何改变用户的使用习惯也是需要英特尔好好思考的问题。

Andres Rodriguez接受AI科技大本营记者专访

以下为Andres Rodriguez的采访实录，记者做了不改变原意的整理：

关于Nervana系列芯片：Lake Crest年底测试，2018年量产

记者：Nervana系列芯片的定位是什么，它和GPU相比有什么不同？

Andres Rodriguez： 首先，我想简单介绍一下英特尔Nervana人工智能平台，作为我们的NPU，它是Crest家族产品。

和GPU相比，其实主要有两点不同：

第一个不同点是作为整个Nervana AI平台，Lake Crest是为了深度学习而量身定制的，因此它本身并没有内置图像显卡，换句话说它并不支持相关图像的处理，这是跟GPU很大的不同之处。

第二个重要的不同在于它的计算能力包括性能上都是针对深度学习而进行的量身优化。

当然，也有一些相似之处，比如整个Crest家族产品来讲，包括市面上一些最新的芯片产品，都是拥有高宽带内存，不用通过CPU就可以进行整个芯片之间包括核心之间的直接互联。

同时整个Nervana AI平台是为了深度学习而量身打造的，那么不管是硬件平台还是软件平台都可以达到一个很好的整合。

记者：我经常听到有关媒体提到Nervana芯片在深度学习训练方面，比GPU拥有更强的加速。可否针对性的谈一谈在计算速度和计算力这些方面它的具体性能是什么。

Andres Rodriguez： 我们产品整个详细的细节目前只对签了保密协议的客户开放，具体内容到今年年底才能公开。性能或是功耗