Supermicro推出新款英特尔Nervana NNP-T服务器
（文章来源：cnbeta）
随着人工智能和机器学习应用的兴起，研究者对于深度学习和训练的计算量需求也日渐提升。为满足这种密集的运算需求，通常需要相当大规模的服务器集群。在今年早些时候的 hot chips 大会上，我们已经见到过来自英特尔的 nervana nnp-t spring crest 芯片。通过收购 nervana，英特尔获得了打造“大型训练芯片”所需的 ip 。
据悉，该芯片基于台积电 16nm 工艺制造，辅以 cowos 和四层 hbm2 内存，面积达到了 680 平方毫米。本周早些时候，supermicro 已经在超算大会上展示了最新的 nervana nnp-t 服务器。
这些硬件均基于 pcie 扩展卡，可想象它们此前被设计为可容纳 gpu 的传统服务器。其采用了典型 2p 布局，可在 4u 机箱中插入 8 张扩展卡，且计算卡之间可以互相通信。每颗芯片具有 3.58 tbps 的总双向带宽，而片外连接则支持多达 1024 个节点的可伸缩性。从每张 pcie 卡片的 8-pin 辅助供电来看，其峰值功率应该在标准的 225w 。
本周晚些时候，supermicro 告知其已获准展示该系列服务器的 8 路 oam（ocp 加速器模块）版本。其能够通过底板的 pcb 保持芯片间的通信，而不是传统的 pcie 卡对卡之类的桥接器。
这使得扩展卡之间能够流通大量的空气来散热，并且兼容模块化的 ocp 标准。作为英特尔首款支持 bfloat16 深度学习训练的芯片，每个芯片最多支持 119 个 top 。另有 60mb 片上存储器和 24 个专用的“张量”处理器集群，后者具有双 32×32 矩阵乘法阵列。该芯片共有 270 亿个晶体管，内核频率 1.1 ghz、辅以 32gb hbm2-2400 内存。
从技术上来讲，pcie 连接可以升级到 gen 4.0 x16，但英特尔商务 cpu 支持这项特性。有人表示，为展开此类计算，一些客户正在将头结点从 2p 升级到 4p（facebook 更是用上了 8p）。supermicro 声明称，其 nnp-t 系统已做好助推深度学习和训练的部署准备。
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