DAC8831IDR英特尔 Nervana NNP 并没有标准的高速缓存层次结构，而且单片存储器由软件直接控制以更好控制存储过程，从而使芯片可以在每一次内存释放（die）中获得高度的计算资源效用，这意味着能将深度学习模型的训练时间大大缩短。

脉冲充电技术采用的脉冲源的负载能力是快充的重要技术部分之一，本设计基于超级电容和微计算机逻辑控制技术，研制出了负阻输出特性高能脉冲源，解决普通脉冲源负载能力问题。超级电容器是一种具有高能量密度的新型储能元器件，它可提供超大功率并具有超长的寿命，是一种兼备电容和电池特性的新型元件。超级电容器具有许多传统电池不具备的优点：能量密度高;充电速度快;使用寿命长;储能效率高;高可靠性;对环境无污染等。目前，超级电容被广泛应用到电动汽车、脉冲电压系统、应急电源及航天航空等领域。将超级电容应用到充电系统，首先要解决均衡和发热问题，本系统将微计算机逻辑控制技术和超级电容技术相结合，研制出的脉冲源的负阻特性远高于现在的普通脉冲源。以下为该系统的高能脉冲源与普通脉冲源的负阻特性的对比。

高能源负阻特性模拟,高能源负阻特性。

仿真特性表明，脉冲源仅需提供最大1.33 A电流，负载便可获得4.57 A电流。

普通脉冲源性负载特性模拟普通脉冲源性负载特性。

性能比较,比较相同负载和10 V电源条件时的电源电流、负载电流和负载端电压。

在单个芯片上做神经网络计算极大地受到能耗和存储带宽的限制。为了使神经网络的工作负载能获得更大的吞吐量，除了上述的存储技术革新，英特尔还发明了一种新的数值类型，Flexpoint。Flexpoint 允许使用定点乘法和加法实现标量计算，并可以通过共享指数实现大动态范围。由于每一次循环变得更小，使得在每一次投掷中能实现更大规模的并行化，同时大大降低每一次计算的能耗。

英特尔称这只是这个硅基芯片系列的第一个产品，并计划利用这个系列深度学习训练的性能提升 100 倍。

英特尔 Nervana NNP 拥有高速的开和关（on and off）的芯片内部数据互联，从而允许大量数据的双向转换。这种设计的目的是实现真正的模型并行化，即神经网络的参数分布在多个芯片中。这使得多个芯片像一个大型虚拟芯片工作，因而能容纳大型的模型，使客户能从数据中获得更多的洞见。

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