千呼萬(wàn)喚始出來(lái)，第五代英特爾®️ 至強®️ 可擴展處理器，它來(lái)了！
若是用一句話(huà)來(lái)概括它的特點(diǎn)，那就是——AI味道越發(fā)得濃厚。
以訓練、推理大模型為例：
● 與第四代相比，訓練性能提升多達29%，推理性能提升高達42%；
● 與第三代相比，AI訓練和推理性能提升高達14倍。
什么概念？
現在若是將不超過(guò)200億參數的模型“投喂”給第五代至強®️ 可擴展處理器，那么時(shí)延將低到不超過(guò)100毫秒！
也就是說(shuō)，現在在CPU上跑大模型，著(zhù)實(shí)是更香了。
而這也僅是英特爾在此次發(fā)布中的一隅，還包括打破自家“祖制”、被稱(chēng)為四十年來(lái)最重大架構轉變的酷睿™️ Ultra。
此舉亦是將AI的power注入到消費級PC中，用于加速本地的AI推理。
除此之外，具體到英特爾長(cháng)期在各行各業(yè)扎根的AI實(shí)戰應用，包括數據庫、科學(xué)計算、生成式AI、機器學(xué)習、云服務(wù)等等，也隨著(zhù)第五代至強®️ 可擴展處理器的到來(lái)，在其內置的如英特爾®️ AMX、英特爾®️ SGX/TDX等其他內置加速器的幫助下，得到了更大的降本增效。
總而言之，縱觀(guān)英特爾此次整場(chǎng)的發(fā)布，AI可謂貫穿始終。
最新英特爾處理器，AI更Power了
我們先來(lái)繼續深入了解一下第五代至強®️ 可擴展處理器披露的更多細節。
例如在性能優(yōu)化方面，英特爾將各種參數做了以下提升：
● CPU核心數量增加到64個(gè)，單核性能更高，每個(gè)內核都具備AI加速功能
● 采用全新I/O技術(shù)（CXL、PCIe5），UPI速度提升
● 內存帶寬從4800 MT/s提高至5600 MT/s
我們再來(lái)縱向，與英特爾前兩代產(chǎn)品做個(gè)比較，那么性能提升的結果是這樣的：
● 與上一代產(chǎn)品相比，相同熱設計功耗下平均性能提升21%；與第三代產(chǎn)品比，平均性能提升87%。
● 與上一代產(chǎn)品相比，內存帶寬提升高達16%，三級緩存容量提升至近3倍之多。
不難看出，第五代至強®️ 可擴展處理器與“前任們”相比，在規格與性能上著(zhù)實(shí)是有了不小的提升。
但英特爾可不僅僅是披露，而是已經(jīng)將第五代至強®️ 可擴展處理器用起來(lái)，并把實(shí)打實(shí)的使用效果展示了出來(lái)。
例如在大模型的推理方面，京東云便在現場(chǎng)展示了搭載第五代至強®️ 可擴展處理器的新一代自研服務(wù)器所呈現的能力——
全部以超過(guò)20%的性能提升“姿勢”亮相！
具體而言，京東云與上一代自研服務(wù)器有了如下的性能提升：
● 整機性能提升達123%；
● AI計算機視覺(jué)推理性能提升至138%；
● Llama 2推理性能提升至151%。
這也再一次證明了在五代至強®️ 上搞大模型，是越發(fā)得吃香了。
而除了大模型之外，像涉及AI的各種細分領(lǐng)域，如整機算力、內存寬帶、視頻處理等等，也有同樣的實(shí)測結果。
這份結果則是來(lái)自采用了第五代英特爾® 至強® 可擴展處理器的火山引擎——
其全新升級的第三代彈性計算實(shí)例，整機算力提升39%；應用性能最高提升43%。
而且在性能提升的基礎上，據火山引擎透露，通過(guò)其獨有的潮汐資源并池能力，構建了百萬(wàn)核彈性資源池，能夠用近似包月的成本提供按量使用體驗，上云成本更低了！
這是由于使用內置于第五代至強®️ 可擴展處理器中的加速器時(shí)，可將每瓦性能平均提升10倍；在能耗低至105W的同時(shí)，也有已針對工作負載優(yōu)化的高能效SKU。
可以說(shuō)是實(shí)打實(shí)的降本增效了。
在云計算和安全性方面，亮出實(shí)測體驗的同樣是來(lái)自國內的大廠(chǎng)——阿里云。
在搭載第五代英特爾® 至強® 可擴展處理器及其內置的英特爾® AMX、英特爾® TDX加速引擎后，阿里云打造了“生成式AI模型及數據保護“的創(chuàng )新實(shí)踐，使第8代ECS實(shí)例在安全性和AI性能上都獲得了顯著(zhù)提升，且保持實(shí)例價(jià)格不變，普惠客戶(hù)。
包括推理性能提高25%、QAT加解密性能提升20%、數據庫性能提升25%，以及音視頻性能提升15%。
值得一提的是，內置的英特爾®️ SGX/TDX還可以為企業(yè)分別提供更強也更易用的應用隔離能力和虛擬機 (VM) 層面的隔離和保密性，為現有應用提供了一條更簡(jiǎn)便的向可信執行環(huán)境遷移的路徑。
以及第五代英特爾® 至強® 可擴展處理器在軟件和引腳上是與上一代兼容的，還可以大大減少測試和驗證工作。
總的來(lái)說(shuō)，第五代至強® 可擴展處理器可謂“誠意滿(mǎn)滿(mǎn)”、表現非常亮眼，而它背后所透露出來(lái)的，正是英特爾在A(yíng)I領(lǐng)域一直都非常重視落地的態(tài)度。
背后是一部AI落地史
事實(shí)上，作為服務(wù)器/工作端芯片，英特爾® 至強® 可擴展處理器從2017年第一代產(chǎn)品開(kāi)始就利用英特爾®️ AVX-512技術(shù)的矢量運算能力對AI進(jìn)行加速上的嘗試；而2018年在第二代至強®️ 可擴展處理器中導入深度學(xué)習加速技術(shù)（DL Boost）更是讓至強成為“CPU跑AI”的代名詞；在之后第三代到第五代至強®️ 可擴展處理器的演進(jìn)中，從BF16的增添再到英特爾®️ AMX的入駐，可以說(shuō)英特爾一直在充分利用CPU資源的道路上深耕，以求每一代處理器CPU都能支持各行各業(yè)推進(jìn)AI實(shí)戰。
起先是在傳統行業(yè)。
例如第二代至強®️ 就發(fā)力智能制造，幫助企業(yè)解決海量實(shí)時(shí)數據處理挑戰，提升生產(chǎn)線(xiàn)系統效率，完成“肉眼可見(jiàn)”的產(chǎn)能擴展。
隨后，至強® 可擴展處理器開(kāi)始在大模型界大展身手。
在AlphaFold2掀起的蛋白質(zhì)折疊預測熱潮之中，第三代和第四代至強® 可擴展處理器連續接力，不斷優(yōu)化端到端通量能力。實(shí)現比GPU更具性?xún)r(jià)比的加速方案，直接拉低AI for Science的入場(chǎng)門(mén)檻。
這其中就有從第四代開(kāi)始內置于CPU中，面向深度學(xué)習應用推出的創(chuàng )新AI加速引擎——英特爾® AMX的功勞。作為矩陣相關(guān)的加速器，它能顯著(zhù)加速基于CPU平臺的深度學(xué)習推理和訓練，提升AI整體性能，對INT8、BF16等低精度數據類(lèi)型都有著(zhù)良好的支持。
與此同時(shí)，在大模型時(shí)代的OCR技術(shù)應用，也被第四代至強® 可擴展處理器賦予了新的“靈魂”，準確率飆升、響應延遲更低。
同樣，就在不久之前，借助第四代至強®️ 可擴展處理器在NLP上的優(yōu)化，專(zhuān)攻醫療行業(yè)的大語(yǔ)言模型也成功以較低成本在醫療機構部署落地。
在A(yíng)I技術(shù)越來(lái)越深入各行各業(yè)的大趨勢之下，至強® 可擴展處理器讓我們看到，它所代表的CPU解法完全能夠有所作為、能夠讓不少AI應用在部署更為廣泛、獲取更加容易、應用門(mén)檻也更低的CPU平臺上獲得實(shí)實(shí)在在的落地開(kāi)花。
第五代至強® 可擴展處理器的發(fā)布，則讓這個(gè)進(jìn)程更進(jìn)一步。
當然——
這一成績(jì)的背后，確實(shí)是因為大家對“在CPU上跑AI”這件事上有需求，以及它本身也有極其深厚的價(jià)值和優(yōu)勢。
先說(shuō)需求，無(wú)論是傳統企業(yè)推進(jìn)智能化改造，還是AI for Science、生成式AI等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展，都需要強大的算力來(lái)驅動(dòng)。
但大家面臨的局勢卻是：專(zhuān)門(mén)的加速芯片供不應求，采購難不說(shuō)，成本也十分高昂，因此還遠遠不夠普及。
于是一部分人自然將目光投向CPU：
這個(gè)現實(shí)中最為“觸手可及”的硬件，如果直接加以利用，豈不是事半功倍？
這就引出CPU的價(jià)值和優(yōu)勢。
就拿當下熱門(mén)話(huà)題生成式AI來(lái)說(shuō)，如果想在生產(chǎn)環(huán)境中普及這一能力，就得盡可能地控制成本。
相比訓練來(lái)說(shuō)，AI的推理對算力資源需求沒(méi)有那么夸張，交給CPU完全能夠勝任——不僅延遲更低，能效也更高。
像一些行業(yè)和業(yè)務(wù)，推理任務(wù)沒(méi)有那么繁重，選擇CPU無(wú)疑更具性?xún)r(jià)比。
此外，利用CPU直接進(jìn)行部署還能讓企業(yè)充分利用既有IT基礎設施，避免異構平臺的部署難題。
以上，我們也就能夠理解：在傳統架構中引入AI加速，就是CPU在這個(gè)時(shí)代的新宿命。
而英特爾做的，就是竭盡全力幫大家挖掘、釋放其中的價(jià)值。
駕馭整個(gè)AI管線(xiàn)，且不止CPU
最后，我們再回到今天的主角：第五代英特爾® 至強® 可擴展處理器。
實(shí)話(huà)說(shuō)，如果和專(zhuān)門(mén)的GPU或AI加速芯片相比，它可能確實(shí)還不夠炫，但主打親民、易用（開(kāi)箱即用，配套的軟件和生態(tài)越發(fā)完善）。
更值得我們注意的是，就算在有專(zhuān)用加速器的場(chǎng)合，CPU無(wú)論是從數據預處理，還是模型開(kāi)發(fā)和優(yōu)化，再到部署和使用，也可以成為AI pipeline的一部分。
其中尤其在數據預處理階段，它已可以稱(chēng)得上是主角的存在。
無(wú)論是以GB還是TB計，甚至更大的數據集，基于至強® 可擴展處理器所打造的服務(wù)器，都能通過(guò)支持更大內存、減少I(mǎi)/O操作等優(yōu)勢，提供高效的處理和分析，節省AI開(kāi)發(fā)中這一最瑣碎耗時(shí)任務(wù)的時(shí)間。
基于以上，我們也不得不感嘆，如今英特爾在談AI時(shí)，話(huà)題更多樣化了。
再加上它在GPU和專(zhuān)門(mén)的AI加速芯片上也有布局，“武器庫”里的選擇也更多了，火力覆蓋的能力也更全面了。
毫無(wú)疑問(wèn)，這一切，都指向英特爾全面加速AI的決心。
即用一系列具有性?xún)r(jià)比的產(chǎn)品組合來(lái)快速滿(mǎn)足不同行業(yè)的AI落地需求。
AI 落地時(shí)代開(kāi)始了，英特爾的機會(huì )也來(lái)了？
