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2024-01-19 16:58:53   [  中关村在线 原创  ]   作者:科技快讯

直面竞争,英特尔以稳健执行力加速数据中心产品技术创新

随着第五代英特尔至强可扩展处理器(以下简称“第五代至强”)的问世,其也成为了多年来竞争最激烈的cpu市场的一员“大将”

面对不断变化的市场需求芯片制造商凭借能够为边缘、云、ai和科学计算应用场景打造根据工作负载优化的组件,也因此迎来了巨大的发展机遇。除了amdampere computing和英伟达以外,主流云服务提供商对定制芯片的依赖性在增强,例如亚马逊的graviton和微软的cobalt等芯片

在接受the register采访时,英特尔至强产品和凯发k8官方旗舰厅的解决方案事业部总经理lisa spelman不仅展示了英特尔数据中心正在以强大的执行力稳步前行,同时也分析了市场环境的变化,以及数据中心处理器产品路线图的发展变化。

持续探索“完美”

第五代至强能够实现平均20%的性能提升,这在很大程度上要归功于增大三倍的三级缓存和简化的芯粒(chiplet)架构,该架构使用两个die而不是上一代的四个得益于上述变化,第五代至强的核心数提升至64个,相比于主流第四代至强平台的56个核心有了显著的改进。

而这也源于英特尔独特的策略,长期以来英特尔始终优先考虑每个核心的性能而非核心数量,因此与amd也有所不同。但从当下的市场变化来看尤其是以云端使用场景为例,客户对于高核心数处理器的需求正愈发强烈。

spelman表示“客户几乎不会因为只考虑核心数量而不选择英特尔的产品。但在面临科学计算等对核心数量要求较高的工作负载时,具体还是要取决于客户的实际工作负载和应用程序运行需求,考虑处理器能否更好地融入现有系统。而且有很多至强处理器的优势是参数规格表无法直接体现的。”

现阶段,英特尔也对多核处理器有所布局spelman指出,“我也正在推动至强产品路线图朝着更高核心数量的方向发展,因为我确实希望能够满足那些客户的需求。而且,如果一切进展顺利,英特尔的首款真正多核cpu(不包括至强融核处理器)将在核心数量和性能上都极具竞争力。 

代号为sierra forest的至强处理器计划将在2024年上半年推出,其最多将具备288个能效核(e-core),ampere one的192核多50%。性能核(p-core)处理器granite rapids 也将紧随其后发布,尽管现阶段已知信息优先,但可以预见的是,其也将拥有更高的核心数量改进的性能以及在内存和io吞吐量上的大幅提升。

我们正在推出性能核能效核产品,也是源于我们对于市场发展的持续关注。”spelman说。

加码云计算领域

随着越来越多的云服务提供商转向定制芯片,以及arm推进其称为计算子系统(css)的shake-'n-bake cpu设计,英特尔也在持续加码云计算市场。

作为定制片的代表,亚马逊云科技拥有graviton gpu,trainium和inferentia ai,以及nitro smartnics,但他们非唯一构建自有芯片的公司。在业界讨论了多年之后,微软终于推出了其cobalt 100 cpu,该cpu部分基于arm的css构建模块,并拥有128个处理器核心。

值得关注的是微软对arm css的使用,这是迄今为止arm架构在cpu设计中最趋于完整的体现。而对于arm来说,其目标显然是吸引更多超大规模基础设施运营商和云服务供应商以css作为基础进而开发自己的定制化arm cpu。

亚马逊云科技和微软并不是唯一选择采用arm核心的公司。据传谷歌正在开发自己的芯片,代号为,报道称其将使用marvell开发的设计。甲骨文虽然并未构建自己的定制cpu,但它在ampere computing的arm兼容处理器上投入了大量资金。

spelman表示,“尽管亚马逊云科技的graviton芯片在arm生态系统拥有“不俗表现”,但我们在云计算领域的前景也无需过于担忧云服务提供商专注于以最有效的方式解决客户问题,这意味着即使他们有自己的产品,我们的芯片也有可能会被采用。”

英特尔的前瞻规划

尽管如期推进至强产品路线图面临挑战,但spelman表示,一些前瞻性规划,特别是英特尔将ai加速功能适配到其cpu中的决定,已经初显成效

spelman指的是去年1月随着第四代至强共同推出的高级矩阵扩展amx。amx旨在加速常见的ai和机器学习推理工作负载并减少对独立加速器的需求。这也是英特尔最新发布的第五代至强的一大特色。第五代至强也对amx加速引擎进行了改进,并拥有更快的内存和更大的缓存。得益于此第五代至强现在可以以更低的延迟运行更大的模型。

spelman指出,“在异构计算时代,市场对于cpu、gpu、ai加速期等的需求都同时存在,因此我们也采用‘多条腿走路’的计划。”诚如此前披露的信息,第五代至强能够在可接受的延迟水平下承载参数量多达200亿的大语言模型。而对于参数量更大的模型来说,专门的ai加速器更为理想。

回顾过往,spelman表示对至强团队取得的进展感到满意。从领导的角度来看,我现在最大的目标就是保持警惕

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