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    为AI加速而生 英特尔第五代至强CPU带来AI新表现******大语言模型(LLM)已经在多个领域展示出了卓越的性能和巨大的潜力,然而,要想真正发挥出这些模型的强大能力,需要强大的算力基础设施,而芯片是关键   千呼万唤始出来,第五代英特尔®至强®可扩展处理器,它来了!  若是用一句话来概括它的特点,那就是——AI味道越发得浓厚   以训练、推理大模型为例:  与第四代相比,训练性能提升多达29%,推理性能提升高达42%;  与第三代相比,AI训练和推理性能提升高达14倍   什么概念?  现在若是将不超过200亿参数的模型“投喂”给第五代至强®可扩展处理器,那么时延将低到不超过100毫秒!  也就是说,现在在CPU上跑大模型,着实是更香了   而这也仅是英特尔在此次发布中的一隅,还包括打破自家“祖制”、被称为四十年来最重大架构转变的酷睿™Ultra   此举亦是将AI的power注入到消费级PC中,用于加速本地的AI推理   除此之外,具体到英特尔长期在各行各业扎根的AI实战应用,包括数据库、科学计算、生成式AI、机器学习、云服务等等,也随着第五代至强®可扩展处理器的到来,在其内置的如英特尔®AMX、英特尔®SGX/TDX等其他内置加速器的帮助下,得到了更大的降本增效   总而言之,纵观英特尔此次整场的发布,AI可谓贯穿始终   最新英特尔处理器,AI更Power了  我们先来继续深入了解一下第五代至强®可扩展处理器披露的更多细节   例如在性能优化方面,英特尔将各种参数做了以下提升:  CPU核心数量增加到64个,单核性能更高,每个内核都具备AI加速功能  采用全新I/O技术(CXL、PCIe5),UPI速度提升  内存带宽从4800 MT/s提高至5600 MT/s  我们再来纵向,与英特尔前两代产品做个比较,那么性能提升的结果是这样的:  与上一代产品相比,相同热设计功耗下平均性能提升21%;与第三代产品比,平均性能提升87%   与上一代产品相比,内存带宽提升高达16%,三级缓存容量提升至近3倍之多   不难看出,第五代至强®可扩展处理器与“前任们”相比,在规格与性能上着实是有了不小的提升   但英特尔可不仅仅是披露,而是已经将第五代至强®可扩展处理器用起来,并把实打实的使用效果展示了出来   例如在大模型的推理方面,京东云便在现场展示了搭载第五代至强®可扩展处理器的新一代自研服务器所呈现的能力——  全部以超过20%的性能提升“姿势”亮相!  具体而言,京东云与上一代自研服务器有了如下的性能提升:  整机性能提升达123%;  AI计算机视觉推理性能提升至138%;  Llama 2推理性能提升至151%   这也再一次证明了在五代至强®上搞大模型,是越发得吃香了   而除了大模型之外,像涉及AI的各种细分领域,如整机算力、内存宽带、视频处理等等,也有同样的实测结果   这份结果则是来自采用了第五代英特尔®至强®可扩展处理器的火山引擎——  其全新升级的第三代弹性计算实例,整机算力提升39%;应用性能最高提升43%   而且在性能提升的基础上,据火山引擎透露,通过其独有的潮汐资源并池能力,构建了百万核弹性资源池,能够用近似包月的成本提供按量使用体验,上云成本更低了!  这是由于使用内置于第五代至强®可扩展处理器中的加速器时,可将每瓦性能平均提升10倍;在能耗低至105W的同时,也有已针对工作负载优化的高能效SKU   可以说是实打实的降本增效了   在云计算和安全性方面,亮出实测体验的同样是来自国内的大厂——阿里云   在搭载第五代英特尔®至强®可扩展处理器及其内置的英特尔®AMX、英特尔®TDX加速引擎后,阿里云打造了“生成式AI模型及数据保护“的创新实践,使第8代ECS实例在安全性和AI性能上都获得了显著提升,且保持实例价格不变,普惠客户   包括推理性能提高25%、QAT加解密性能提升20%、数据库性能提升25%,以及音视频性能提升15%   值得一提的是,内置的英特尔®SGX/TDX还可以为企业分别提供更强也更易用的应用隔离能力和虚拟机(VM)层面的隔离和保密性,为现有应用提供了一条更简便的向可信执行环境迁移的路径   以及第五代英特尔®至强®可扩展处理器在软件和引脚上是与上一代兼容的,还可以大大减少测试和验证工作   总的来说,第五代至强®可扩展处理器可谓“诚意满满”、表现非常亮眼,而它背后所透露出来的,正是英特尔在AI领域一直都非常重视落地的态度   背后是一部AI落地史  事实上,作为服务器/工作端芯片,英特尔®至强®可扩展处理器从2017年第一代产品开始就利用英特尔®AVX-512技术的矢量运算能力对AI进行加速上的尝试;而2018年在第二代至强®可扩展处理器中导入深度学习加速技术(DL Boost)更是让至强成为“CPU跑AI”的代名词;在之后第三代到第五代至强®可扩展处理器的演进中,从BF16的增添再到英特尔®AMX的入驻,可以说英特尔一直在充分利用CPU资源的道路上深耕,以求每一代处理器CPU都能支持各行各业推进AI实战   起先是在传统行业   例如第二代至强®就发力智能制造,帮助企业解决海量实时数据处理挑战,提升生产线系统效率,完成“肉眼可见”的产能扩展   随后,至强®可扩展处理器开始在大模型界大展身手   在AlphaFold2掀起的蛋白质折叠预测热潮之中,第三代和第四代至强®可扩展处理器连续接力,不断优化端到端通量能力 实现比GPU更具性价比的加速方案,直接拉低AI for Science的入场门槛   这其中就有从第四代开始内置于CPU中,面向深度学习应用推出的创新AI加速引擎——英特尔®AMX的功劳 作为矩阵相关的加速器,它能显著加速基于CPU平台的深度学习推理和训练,提升AI整体性能,对INT8、BF16等低精度数据类型都有着良好的支持   与此同时,在大模型时代的OCR技术应用,也被第四代至强®可扩展处理器赋予了新的“灵魂”,准确率飙升、响应延迟更低   同样,就在不久之前,借助第四代至强®可扩展处理器在NLP上的优化,专攻医疗行业的大语言模型也成功以较低成本在医疗机构部署落地   在AI技术越来越深入各行各业的大趋势之下,至强®可扩展处理器让我们看到,它所代表的CPU解法完全能够有所作为、能够让不少AI应用在部署更为广泛、获取更加容易、应用门槛也更低的CPU平台上获得实实在在的落地开花   第五代至强®可扩展处理器的发布,则让这个进程更进一步   当然——  这一成绩的背后,确实是因为大家对“在CPU上跑AI”这件事上有需求,以及它本身也有极其深厚的价值和优势   先说需求,无论是传统企业推进智能化改造,还是AI for Science、生成式AI等新兴技术的蓬勃发展,都需要强大的算力来驱动   但大家面临的局势却是:专门的加速芯片供不应求,采购难不说,成本也十分高昂,因此还远远不够普及   于是一部分人自然将目光投向CPU:  这个现实中最为“触手可及”的硬件,如果直接加以利用,岂不是事半功倍?  这就引出CPU的价值和优势   就拿当下热门话题生成式AI来说,如果想在生产环境中普及这一能力,就得尽可能地控制成本   相比训练来说,AI的推理对算力资源需求没有那么夸张,交给CPU完全能够胜任——不仅延迟更低,能效也更高   像一些行业和业务,推理任务没有那么繁重,选择CPU无疑更具性价比   此外,利用CPU直接进行部署还能让企业充分利用既有IT基础设施,避免异构平台的部署难题   以上,我们也就能够理解:在传统架构中引入AI加速,就是CPU在这个时代的新宿命   而英特尔做的,就是竭尽全力帮大家挖掘、释放其中的价值   驾驭整个AI管线,且不止CPU  最后,我们再回到今天的主角:第五代英特尔®至强®可扩展处理器   实话说,如果和专门的GPU或AI加速芯片相比,它可能确实还不够炫,但主打亲民、易用(开箱即用,配套的软件和生态越发完善)   更值得我们注意的是,就算在有专用加速器的场合,CPU无论是从数据预处理,还是模型开发和优化,再到部署和使用,也可以成为AI pipeline的一部分   其中尤其在数据预处理阶段,它已可以称得上是主角的存在   无论是以GB还是TB计,甚至更大的数据集,基于至强®可扩展处理器所打造的服务器,都能通过支持更大内存、减少I/O操作等优势,提供高效的处理和分析,节省AI开发中这一最琐碎耗时任务的时间   基于以上,我们也不得不感叹,如今英特尔在谈AI时,话题更多样化了   再加上它在GPU和专门的AI加速芯片上也有布局,“武器库”里的选择也更多了,火力覆盖的能力也更全面了   毫无疑问,这一切,都指向英特尔全面加速AI的决心   即用一系列具有性价比的产品组合来快速满足不同行业的AI落地需求   AI落地时代开始了,英特尔的机会也来了?责任编辑:王力

    网友评论更多

    • 218662 【康替】

      安装简单,用户界面友好,新手也能轻松上手。。

      2024-07-16 20:25   推荐

    • 020793 【姐税】

      界面设计挺好的,但功能上还有待提升。。

      2024-07-16 20:25   推荐

    • 651431 【帛萄】

      价格适中,但希望未来版本能增加更多功能。。

      2024-07-16 20:25   推荐

    • 886718 【佰钢】

      客服不够专业,问题没有得到有效解决。。

      2024-07-16 20:25   推荐

    • 995549 【侥电】

      稳定性很好,运行流畅,没有发现任何bug。。

      2024-07-16 20:25   推荐

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