一方、推論用IC「NNP-I1000」（Spring Hill）は、CPUコアの「Sunny Cove」を２つ、「ICE（Inference Compute Engine）」と呼ぶプロセッサーエレメントを12個、24Mバイトの共有キャッシュ、LPDDR4対応のメモリーインターフェース、および×4／×8のPCI Express Gen3インターフェースを集積する。このうちICEは、MAC演算用の「Deep Learning Compute Grid」（8ビット整数演算の場合、性能は4K MAC演算／サイクル）や、512ビット幅で5並列のVLIWプロセッサーの「Programmable Vector Processor」、両者で共有される256KバイトのTCM、4MバイトのSRAMから構成されている。NNP-I1000の性能は、例えば、以下の通り。学習済みニューラルネットワーク「ResNet50」を処理した場合に、毎秒3600推論が可能で、消費電力は概ね10Wという。
NP-T1000とNP-I1000共に2019年11月12日より出荷を開始した。価格などは未公表。
m.2カードに実装した「Nervana NNP-I1000」（中央）
Intelの写真
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Intelは今回の AI Summitでこのほか、VPU（Vision Processing Unit）の第3世代Movidius（開発コード名：Keem Bay）を紹介したり、Intel Deep learning Boost技術を搭載した次世代Xeon Scalable Processor上で「bfloat16」を実行するデモンストレーションを行ったりした。
第3世代Movidius VPUを掲げるIntelのJonathan Ballon氏（vice president in the Internet of Things Group）
Walden Kirsch／同社の写真
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