英特爾數據中心三大新品齊發(fā)，讓加速計算無所不在

時間：2023-02-21 03:33:29

關鍵字：英特爾處理器

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[導讀]此次第四代英特爾至強可擴展處理器、Max系列CPU和GPU的推出，是數據中心領域歷史性的一刻。

隨著數字經濟時代的到來，數據的重要性日益凸顯，各種新場景和新架構也在不斷涌現。然而，算力作為這一時代的核心生產力，在為各行各業(yè)的數字化轉型注入新動能的同時，卻也面臨著安全可信、需求多樣化，以及綠色低碳等新的挑戰(zhàn)。

為了更好地應對未來算力網絡發(fā)展需求，近日英特爾推出了第四代英特爾^®至強^®可擴展處理器（代號“Sapphire Rapids”）、英特爾^®至強^®CPU Max系列（代號“Sapphire Rapids HBM”），以及英特爾^®數據中心GPU Max系列（代號“Ponte Vecchio”）三款新品，旨在全方位保障數據中心智能化、高效性、安全性的大幅躍升。

接下來，讓我們一起來看看這三款“利器”各有什么特點吧！

七大算力神器，釋放多元潛力

據英特爾市場營銷集團副總裁兼中國區(qū)總經理王稚聰介紹，從前端感知、傳感方面來看，最近十年計算環(huán)境變得豐富而復雜，我們面臨的網絡環(huán)境正在不斷演進和發(fā)生變化。

“特別是最近三年，中國的大規(guī)模5G網絡基礎建設，讓網絡和計算逐漸融為一體，使得感知、計算、數據、存儲、數據中心得以實現無縫連接，由此在中國形成了一個巨大的網絡?！痹谕踔陕斂磥?，第四代英特爾^®至強^®可擴展處理器就是為面對這樣的計算環(huán)境而誕生的。

▲英特爾市場營銷集團副總裁兼中國區(qū)總經理王稚聰

自2017年推出第一款至強可擴展處理器以來，英特爾一直堅持和發(fā)揚“工程師精神”，為客戶和合作伙伴提供先進的平臺產品和引領技術革新，英特爾技術創(chuàng)新的腳步從未停息。此次發(fā)布的第四代至強^®可擴展處理器，是英特爾最具可持續(xù)性的數據中心處理器，以多種方式優(yōu)化產品功率和性能，旨在通過充分利用CPU資源，助力客戶實現可持續(xù)發(fā)展目標。

據英特爾市場營銷集團副總裁、中國區(qū)數據中心銷售總經理兼中國區(qū)運營商銷售總經理莊秉翰介紹，作為下一代英特爾^®至強^®平臺，此次發(fā)布的全新處理器，其芯片采用的是Intel 7制程工藝制造，具有全新的芯片架構。通過集成高性能核、更多內核數量、業(yè)內高需求的數據中心工作負載的相關加速器，以及業(yè)界領先的DDR5、CXL1.1、PCIe 5.0，全新的英特爾^®至強^®平臺可以提供七大算力神器。

“這七大算力神器分別為加速深度學習實時推理和訓練性能提升的英特爾AMX加速器，加速處理網絡數據系統性能提升的英特爾DLB加速器，加速在存儲、網絡工作負載中常見的流數據移動的英特爾DSA加速器，加速在數據分析工作負載中優(yōu)化內存占用和查詢吞吐量的英特爾IAA加速器，加速網絡吞吐量以及壓縮解壓縮功能的英特爾QAT加速器，加速平臺安全性能的英特爾安全技術策略組合，以及提供高帶寬內存的英特爾至強CPUMax系列?！鼻f秉翰在發(fā)布會現場闡述道。

▲英特爾市場營銷集團副總裁、中國區(qū)數據中心銷售總經理兼中國區(qū)運營商銷售總經理莊秉翰

基于上述七大算力神器，第四代英特爾^®至強^®可擴展處理器在人工智能、科學計算、數據分析、網絡和存儲、加密與安全等方面的表現異常出色。

舉例來說，這款處理器內置了英特爾AMX專屬AI加速器，可以大幅提升矩陣乘法運算，為人工智能加速提供了全新方式。與上一代（FP32）相比，通過內置英特爾^®高級矩陣擴展（英特爾^® AMX）（BF16），PyTorch實時AI推理和訓練性能提升了10倍，集成英特爾IAA把RocksDB的性能提升了3倍。另外，集成英特爾QAT后，能夠實現多達2倍數據壓縮，且核心數更少。

值得一提的是，第四代英特爾^®至強^®可擴展處理器還擁有豐富的內置加速器。這意味著，英特爾能夠提供平臺級的功率節(jié)省，并緩解對額外獨立加速方面的需求，從而幫助客戶實現可持續(xù)發(fā)展的目標。

▲第四代英特爾^®至強^®可擴展處理器具備眾多內置加速器

堅持創(chuàng)新驅動，引領行業(yè)前行

作為此次推出的另外兩款重磅新品，英特爾^®至強^®CPU Max系列和英特爾^®數據中心GPU Max系列同樣具有領先的技術優(yōu)勢。

在人工智能方面，英特爾^®至強^®CPU Max系列在上述功能的基礎上，針對自然語言處理進行了擴展，將大型語言模型的處理速度提升多達20倍。借助英特爾的AI軟件套件，開發(fā)者可以使用自己選擇的AI工具，提高生產力并加快AI開發(fā)速度。

據了解，該套件可以從工作站進行移植，使其可以在云中擴展，并一直擴展到邊緣。同時，該套件已經針對400多個機器學習和深度學習AI模型進行了驗證，涵蓋所有商業(yè)細分領域最常見的AI應用場景。

在科學計算方面，英特爾^®至強^®CPU Max系列為至強架構提供了高帶寬內存新動力，不僅能在無需變更代碼的情況下為科學計算工作負載加速，還支持高達64GB的超高帶寬內存（HBM2e），為科學計算和AI工作負載大幅提高了數據吞吐量。

據莊秉翰介紹，英特爾^®至強^®CPU Max系列是第一款，同時也是唯一一款基于X86的高帶寬內存（HBM）處理器。“4個物理tile通過嵌入式多芯片互連橋接（EMIB）單元連接，每個tile都連接到一個專用的16gb HBM內存堆棧。在最高56個CPU核心數量下，Xeon Max CPU也可以為每個CPU核心提供1.14 gigabytes的HBM容量，極大地提升了系統級現代工作負載性能?！?/span>

根據英特爾提供的測試數據顯示，與上一代產品相比，英特爾^®至強^®CPU Max系列可使科學計算工作負載性能提高3.7倍。

▲CPU+加速器，為真實工作負載打造差異化性能

至于英特爾^®數據中心GPU Max系列，其在單個產品上整合了47個小芯片，集成了超過1000億個晶體管，為諸如物理、金融服務和生命科學等極具挑戰(zhàn)性的工作負載帶來了更高的吞吐量。英特爾^®數據中心GPU Max系列不僅可以提供極高的計算密度，還具有多種產品規(guī)格，以滿足不同的客戶需求。

相較上一代產品，英特爾^®數據中心GPU Max系列和至強^®CPU Max系列的結合，可以使生命與材料科學領域經常使用的LAMMPS處理性能提升12.8倍。此外，基于英特爾的開源軟件工具oneAPI，開發(fā)者可以輕松地開展面向Max系列CPU和GPU的設計工作，更大限度地利用多種英特爾異構產品組合，打破跨架構計算平臺的開發(fā)和使用壁壘。

▲英特爾^®數據中心GPU Max系列

凝聚產業(yè)力量，共筑數智未來

為了打造面向未來的算力網絡，英特爾除了深耕技術研發(fā)之外，還特別重視戰(zhàn)略合作。一直以來，英特爾都非?？粗嘏c業(yè)界合作伙伴的協同創(chuàng)新。在此次發(fā)布會上，英特爾更是邀請了多位客戶和生態(tài)伙伴，一同分享“在推動數據中心綠色可持續(xù)發(fā)展、助力推動東數西算”等領域的前沿探索。

據阿里云智能服務器研發(fā)資深架構師劉禮寅介紹，云計算廠商在考慮云上計算型產品的時候，看到客戶主要存在三個需求，即性能、端到端的性價比，以及安全穩(wěn)定?；诖?，阿里云在云產品上與英特爾一直保持著非常緊密的合作關系，一代一代共同推動著產品創(chuàng)新。

“而此次通過和英特爾團隊的緊密合作，我們再次推出了基于第四代至強可擴展處理器的第八代ECS實例，整體算力提升了60%?！眲⒍Y寅談道，在新一代至強可擴展處理器以及CIPU的支持下，阿里云第八代實例的產品性能得到了大幅提升，這將有助于我們的云上客戶更進一步提升數據處理能力。

另據騰訊云星星海實驗室研發(fā)總監(jiān)曾欽杵介紹，一直以來，英特爾都是騰訊云重要的合作伙伴，我們長期保持深度的技術交流和合作，致力于新技術的創(chuàng)新和突破，在AI、音視頻、數據服務，以及云原生等方面都開展了全棧式軟硬件協同，在推動算力成本進一步降低的同時，也幫助終端客戶實現了降本增效的目的。

“在操作系統領域，騰訊聯合英特爾，在騰訊云OpenCloudOS開源社區(qū)中，共同打造了下一代低碳節(jié)能的云原生操作系統；在數據中心層面，騰訊也聯動英特爾，致力于液冷技術的合作探索，加速推進綠色可持續(xù)發(fā)展數據中心的建設。對此，我們堅信，騰訊云和英特爾未來依然會保持持續(xù)深化的技術合作，讓騰訊云的自研技術與英特爾的先進算力碰撞出更多新火花?！痹鴼J杵如是說。

除此之外，亞信科技網絡智能化首席專家王希棟也表示，針對“東數西算”，亞信科技基于英特爾的基礎算力，打造了一系列的算力基礎設施產品。這里除了基于Corona框架，還涉及到很多技術與應用，其中比較典型的就是5G專網?！拔覀冊诤陀⑻貭柡献髦?，用至強芯片打造了對5G基站的解決方案，從而使基站方面的能耗降低了15%-30%。要知道，這一性能收益對于運營商來說是非常明顯的?！?/span>

王希棟補充道，其實我們跟英特爾在智能化方面還有很多合作，除了基于第四代至強可擴展處理器及其內置的加速器與英特爾持續(xù)開展聯合創(chuàng)新之外，2022年我們還攜手英特爾舉辦了2022WAIC世界人工智能大會智能算網與綠色計算論壇，聯合發(fā)起成立了中國智能算網產學研合作促進聯盟，聯合發(fā)布了通信人工智能賦能自智網絡的白皮書。這一系列的深度合作，都有助于加速算力網絡的發(fā)展建設。