上世纪60年代，计算机科学家们面临着单个计算机计算能力不足的挑战，为了解决这一问题，他们提出了将多台计算机连接在一起的“资源共享”概念，但受制于技术和网络条件，这一概念并未得到实际应用，一直到本世纪初，“公有云”的出现让更多的企业和个人都有了使用计算资源的机会，这也极大推动了IT行业的发展。
作为国内云计算产业的开创者与领导者，阿里云走过的15年和云计算产业的发展历程高度重合，如今在新一轮AI浪潮的推动之下，阿里云也迎来了新一轮的增长机会。在近日举行的云栖大会上，阿里云就宣布，将围绕AI时代的新需求，全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系，让数据中心成为一台超级计算机，为每个AI应用提供高性能、高效的算力服务。
但对阿里云乃至整个云计算产业来说，在AI愈发火热的当下，健康且可持续的发展势必离不开产业上下游的生态协同，英特尔作为云计算的重要参与者和关键推动者，携手阿里云在异构计算、媒体处理、生命科学等诸多领域进行了深化合作和加速创新。
正如英特尔市场营销集团副总裁、中国区云与行业解决方案和数据中心销售部总经理梁雅莉所言，“AI算力的发展驱动着下一代数据中心的演进。英特尔始终致力于以创新技术推动产业变革，对此，我们基于开放、可扩展的软硬件平台，打造了覆盖云、边、端的计算解决方案，并携手阿里云助力AI应用在全场景的落地，加速推动千行百业的数智化进程。”
具体来说，在底层算力层面，英特尔至强处理器如今已成为AI时代重要的底层基础设施。尤其是在部分对实时性要求不高的AI场景或者需要大量逻辑处理的AI场景中，具备更高时钟频率和强大指令处理计算能力的至强CPU表现往往要比GPU表现更好，以阿里云早些时候推出的第八代企业级通用计算实例ECS g8i为例，其在处理超大规模的LLM方面展示了以CPU为中心的计算体系在加速AI推理方面的巨大潜力。
而已经于6月份发布的至强6能效核处理器（6700E）和即将发布的至强6性能核处理器（6900P），则让阿里云这样拥有大规模现代化数据中心的云服务提供商在AI时代拥有了更多选择。
当然，即便至强6处理器被划分为了能效核和性能核两个系列，但在架构设计和软件层面，两个系列的产品实际上是共享同一个底层平台的，因此在部署时也无需额外的成本。两者主要依据应用场景进行划分：至强6能效核处理器更加适用于微服务、云原生负载或者简单的数据库处理；而至强6性能核处理器则更加适用大数据、AI推理以及游戏这样的计算密集型和AI工作负载。
其中，即将发布的至强6性能核处理器在AI性能方面具备13B规模的推理性能，相比第四代至强处理器相比有了显著的性能提升；核心数量也得到了进一步增强，最多可达128个，同时在内存方面也实现了对MCRDIMM的支持，使得其内存速率可以飙升到8800MT/s，性能方面的极大提升使得至强6性能核处理器在包括生成式AI、深度学习、机器学习、推理训练等AI领域都有着良好的表现。
针对科学计算领域，至强6性能核内置的AMX加速器和AVX-512指令集可以有效提升AI科学计算融合工作负载的性能，特别是AMX加速器在此前支持BF16和int8数据类型的基础上，引入了FP16的数据精度，这也为AI推理和训练提供了更多精度上的选择。
而已经发布的至强6能效核处理器则在节省能耗方面拥有巨大优势，云栖大会上，英特尔技术专家介绍，至强6能效核处理器的功耗会随着负载线性增加，在工作负载40-60%的区间即可节省280W的能耗，从而降低数据中心的散热开销，并基于负载情况精准预测功耗、提升上架率。
在异构计算方面，至强6作为英特尔首代支持CXL 2.0规范的处理器，不但极大地提高了内存利用率，也为未来内存扩展和内存池化奠定了基础。根据英特尔技术专家的介绍，CXL 2.0在至强6平台上拥有多种用法：首先是将CXL内存和DDR内存交织在一起以扩大内存容量，从而在支持并发访问的同时也提高了峰值带宽，同时从软件角度出发，软件也无需关心写入的内存在哪里，不过这种方式也会加大内存延迟，因此更适用于对带宽和延迟抖动不敏感的业务；第二种方式则是把CXL内存和DDR内存一起呈现给OS，这样可以保证内存不会被浪费，在OS里所见的容量即为所有内存的叠加；最后一种方式则是把CXL内存和DDR内存在OS中分开呈现，但这种方式需要软件支持。
基于至强6性能核强大的性能优势，阿里云也在云栖大会期间预告了搭载英特尔至强6性能核处理器的ECS第九代企业级计算实例组合，在性能、灵活弹性、稳定、安全方面实现了全面提升。具体来说，在I/O能力方面，第九代实例的网络连接数提升了2倍，整机IOPS提升了20%，云盘密度实现了翻倍，安全稳定性方面则支持TDX机密虚拟机，且硬件采用双单路设计，在提升整机密度的同时有效降低了故障域半径，十分适用于数据库、传统AI推荐、通用企业应用web、java等场景，相比上一代产品性能平均提升了15%以上。
除了性能提升外，在资源灵活性方面，第九代实例还支持全新弹性临时盘，与本地盘实例相比，可以灵活配比高性能算力与高吞吐存储，在数据分析、分布式缓存等场景中可以获得超过30%的性价比。同时第九代实例也大幅提升了磁盘网卡密度，单VM最大可支持192云盘，从而在容器云原生场景下最大化地提升使用效率。
此外，阿里云也基于多年来和英特尔的深度合作，通过基于至强CPU的原生硬件加速器，帮助客户以超高性价比的方式实现场景化的能力增强：例如在AI推荐、大模型数据清洗等环节，通过AMX加速器高效执行矩阵运算，从而提高计算效率；以及在数据库压缩解压缩或视频压缩解压缩场景，通过QAT加速器执行数据加解密、压缩、解压缩等操作，从而大幅降低处理器的内核负载。
在英特尔的助力之下，阿里云还针对存储领域打造了磐久高性能存储服务器解决方案，不仅能通过英特尔QAT/DSA等加速引擎优化服务器访存时延，提升产品整体服务能力，同时也具备超高的性价比，为更多企业带来成本上的优势。
最后，围绕包括媒体处理和生命科学在内的诸多垂直领域，阿里云也和英特尔展开了深度合作，并达成了诸多实践成果，其中在媒体处理领域，搭载第五代英特尔至强可扩展处理器的个性化解决方案，可帮助阿里云视频云AI产品实现在画质修复、一键生成和视频搜索等工作负载上的大幅优化与升级；而在生命科学领域，阿里云则携手英特尔优化了多个面向不同场景的AI大模型，从而帮助加速药物的研发、生产以及销售的全流程。
随着AI技术的不断成熟和应用场景的日益丰富，AI算力需求将持续增长。长久来看，AI对云计算的赋能才仅仅展示出冰山一角，在过去，云计算更多是以功能为中心，而在未来的AI时代，云计算有望深入场景，基于大模型的能力解决更多问题。从本次云栖大会中不难看出，英特尔正在凭借其在AI算力领域的深厚积累和领先优势，携手阿里云这样的云服务提供商持续聚合云上生态，加速更多行业创新和应用落地，为智能未来添砖加瓦。
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