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    稳步推进,快速向前 英特尔以生态之力持续为中国数据中心加速

      [  中关村在线 原创  ]   作者:十一

    稳步推进,快速向前英特尔以生态之力持续为中国数据中心加速

    大到宇宙探索,小到线上购物,由科技发展带来的变革正在影响人们生活中的每一个环节,这背后正是不断增长的算力,作为算力的物理承载,数据中心承担着数据产生、汇聚、融合和传输的重要功能,是关乎数字化发展的关键信息基础设施,也是数字产业快速发展的动力引擎和我国新基建的核心组成部分。

    然而,随着信息社会从互联网时代向智能时代发展,万物互连,万物智能,海量数据对算力产生了更高的需求,特别是生成式AI爆火以来,AI模型所需的算力更是呈现出爆发式增长的态势,根据相关统计,全球算力需求平均每3.5个月都会翻一番,这无疑对数据中心提出了更多挑战。

    身为数据中心平台和解决方案的技术引领者,英特尔对数据中心的贡献不可谓不大,特别是今年早些时候发布的第四代英特尔至强可扩展处理器Sapphire Rapids,凭借着全新芯片架构、集成高性能核、更多内核数量、满足业内高需求数据中心工作负载的相关加速器以及DDR5、CXL 1.1、PCIe 5.0等先进技术,再次为数据中心注入了“新动能”。而在近日的一次采访中,英特尔数据中心与人工智能集团兼副总裁兼中国区总经理陈葆立也对英特尔在数据中心领域的布局进行了更加详细的阐述。

    为AI时代提供算力基础

    人工智能特别是生成式AI的发展,让所有人都看到了充满想象力的未来,不过对诸多企业来说,如何快速部署并运行AI的相关业务,才是当下最紧要的问题。早在AI尚未普及的那几年,英特尔就在推广精选方案的模式,即通过把软硬件技术整合打包,尽量降低用户侧部署新技术、新应用的门槛,从而减少成本及部署周期,而针对AI领域,英特尔同样跟行业厂商、解决方案提供商以及下游客户有着非常紧密的合作。

    “传统的互联网客户和英特尔的合作十分紧密,例如美团今年采用了第四代至强可扩展处理器在一些AI推理工作上,包括目标识别以及计算机视觉等工作负载,都取得了不错的效果,其他互联网公司也都在跟进,另外,当我们和领先的互联网公司做出一些成果之后,我们也在考虑和横向的行业软件商和解决方案提供商合作,把这些解决方案更好地推广给大范围的普通企业,这也是我们努力的方向。”陈葆立表示。

    值得一提的是,从今年MLCommons公布的基准测试中也可以看到,包括至强可扩展处理器、Xeon Max以及Gaudi在内的多个数据中心产品线都有着不俗的AI性能,这无疑印证了英特尔推动AI无处不在的决心,陈葆立表示,英特尔一直在努力的方向就是为开发者提供完整体验,基于x86软件生态系统,英特尔希望所有的AI软件栈、软件工具都能在数据中心的各个产品线上无缝衔接,这也是英特尔的愿景之一。

    即便以现在的眼光来看,至强可扩展处理器已经是一个数据中心领域的全能CPU,可以运行包括AI、大模型推理在内的各种工作负载,英特尔也并未就此满足,对下游客户而言,他们依然有Gaudi和Xeon Max可供选择,前者在大模型训练和推理方面有着非常优秀的表现,而后者的定位则是科学计算方面,但无论选择部署了哪种产品,对下游客户而言,都可以通过英特尔提供的AI软件栈来实现无缝衔接。

    稳步推进快速迭代 更强的至强“已在路上”

    现如今数据中心所面临的工作负载主要分为以下几类,一类是以人工智能为代表的计算密集型工作负载,一类是通用工作负载,另一类则是高密度的横向扩展型工作负载,这些工作负载对数据中心的处理器提出的要求也各不相同,包括更高的性能、更高的密度、更高的带宽及内存,以及更高的能效等等。

    针对不断变化的数据中心需求,英特尔也将在明年基于异构架构进行一次大胆的尝试,将数据中心芯片分为两类,一类是E-Core的Sierra Forest,具备更高的能效,针对高密度和横向扩展工作负载进行了优化。另一类则是P-Core的Granite Rapids,具备更高的性能、内核密度、内存和I/O创新,同时也有更高的能耗,针对计算密集型和AI工作负载进行了优化。

    特别要指出的是,在架构设计方面,Sierra Forest和Granite Rapids全都采用了模块化的设计方式,通过fabric技术把模块化的die互连,从而实现更加灵活的架构。如此一来,可以将独立的计算和I/O的Chiplet实现更加灵活的组合,并借助EMIB封装技术实现高带宽和低延迟。换句话说,SierraForest和GraniteRapids是可以共享通用的I/Ochiplet的。基于该架构的模块化SoC包含通用IP、固件、操作系统、平台组件等组件。

    “现在英特尔正处于‘四年五个制程节点’的飞速进程中,明年要推出的Granite Rapids和Sierra Forest两款产品在英特尔内部的执行、测试、样品方面都进展的非常顺利。国内包括OEM等厂商的通用渠道产品,以及一些大型CSP也都已经开始做定制化产品,而且也陆续有平台开始应用,同时还有一些工程测试都在进行当中,对明年整个产品执行的节奏和如期发布,英特尔的信心还是非常足的。”陈葆立补充道。

    在中国,为中国 英特尔持续赋能数据中心领域

    中国市场一向是AI应用的热土,也是全球企业需求定义和产品创新的重要参考,进入中国的30多年里,英特尔一直秉持着“在中国,为中国”的理念,以开放的心态和中国的生态合作伙伴进行深度的合作。

    液冷就是一个很明显的例子,随着算力的不断提高,数据中心的消耗也在不断增加,在没有大模型出现之前,全国就有约3%的供电都在数据中心,现如今随着AI大模型进一步引爆了算力增长,数据中心带来的能源消耗无疑是巨大的,在双碳目标的指引下,越来越多的企业都在探索绿色数据中心的可能性,英特尔也在积极投入液冷方案和智能调度等方面的工作。

    不过要知道,身为一家芯片制造商,在液冷方案的推进过程中,有很多东西并非英特尔又布局的领域,例如液体、管内借口、CDU等等,但由于英特尔的芯片在不断迭代,每一代芯片的能耗又有所不同,因此英特尔需要在产品发布前的很早就与中国的合作伙伴进行产品的验证,以保证最终解决方案的落地。

    “英特尔和合作伙伴的最终目标是一致的,我们都希望在新平台推出的时候,所有的方案都能被验证是可行的,这需要多方面的合作和参与,不管是IDC也好,OEM厂商也好,或者下游的最终用户也好,都会参与其中,而不是在芯片上放一个冷板那么简单。而且很多时候,下游的厂商会提出一些通常情况下意想不到的问题,例如液冷方案的冷却液产生霉菌了怎么办,数据中心的从业者如果没有部署过,是很难考虑到这些问题的。中国是一个很特殊的市场,从零部件厂商到OEM再到最终用户,都有非常强的生态,在中国市场更好地和上下游厂商合作,打造可以落地的方案,对英特尔来说也是一个难得的机会。”陈葆立在最后表示。

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