例如在性能優(yōu)化方面，英特爾將各種參數(shù)做了以下提升：
● CPU核心數(shù)量增加到64個，單核性能更高，每個內(nèi)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(nèi)存帶寬從4800 MT/s提高至5600 MT/s
我們再來縱向，與英特爾前兩代產(chǎn)品做個比較，那么性能提升的結(jié)果是這樣的：
● 與上一代產(chǎn)品相比，相同熱設(shè)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(nèi)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(guī)格與性能上著實是有了不小的提升。
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，并把實打?qū)嵉氖褂眯Ч故玖顺鰜怼?/p>
例如在大模型的推理方面，京東云便在現(xiàn)場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(xiàn)的能力
全部以超過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(nèi)存寬帶、視頻處理等等，也有同樣的實測結(jié)果。
這份結(jié)果則是來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例，整機算力提升39%；應(yīng)用性能最高提升43%。
而且在性能提升的基礎(chǔ)上，據(jù)火山引擎透露，通過其獨有的潮汐資源并池能力，構(gòu)建了百萬核彈性資源池，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(nèi)置于第五代至強 可擴展處理器中的加速器時，可將每瓦性能平均提升10倍；在能耗低至105W的同時，也有已針對工作負載優(yōu)化的高能效SKU。
可以說是實打?qū)嵉慕当驹鲂Я恕?/p>
在云計算和安全性方面，亮出實測體驗的同樣是來自國內(nèi)的大廠阿里云。
在搭載第五代英特爾 至強 可擴展處理器及其內(nèi)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(shù)據(jù)保護“的創(chuàng)新實踐，使第8代ECS實例在安全性和AI性能上都獲得了顯著提升，且保持實例價格不變，普惠客戶。
包括推理性能提高25%、QAT加解密性能提升20%、數(shù)據(jù)庫性能提升25%，以及音視頻性能提升15%。
值得一提的是，內(nèi)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(yīng)用隔離能力和虛擬機 (VM) 層面的隔離和保密性，為現(xiàn)有應(yīng)用提供了一條更簡便的向可信執(zhí)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。
總的來說，第五代至強 可擴展處理器可謂“誠意滿滿”、表現(xiàn)非常亮眼，而它背后所透露出來的，正是英特爾在AI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)品開始就利用英特爾 AVX-512技術(shù)的矢量運算能力對AI進行加速上的嘗試；而2018年在第二代至強 可擴展處理器中導(dǎo)入深度學習加速技術(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中，從BF16的增添再到英特爾 AMX的入駐，可以說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AI實戰(zhàn)。
起先是在傳統(tǒng)行業(yè)。
例如第二代至強 就發(fā)力智能制造，幫助企業(yè)解決海量實時數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)，提升生產(chǎn)線系統(tǒng)效率，完成“肉眼可見”的產(chǎn)能擴展。
隨后，至強 可擴展處理器開始在大模型界大展身手。
在AlphaFold2掀起的蛋白質(zhì)折疊預(yù)測熱潮之中，第三代和第四代至強 可擴展處理器連續(xù)接力，不斷優(yōu)化端到端通量能力。實現(xiàn)比GPU更具性價比的加速方案，直接拉低AI for Science的入場門檻。
這其中就有從第四代開始內(nèi)置于CPU中，面向深度學習應(yīng)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，它能顯著加速基于CPU平臺的深度學習推理和訓(xùn)練，提升AI整體性能，對INT8、BF16等低精度數(shù)據(jù)類型都有著良好的支持。
與此同時，在大模型時代的OCR技術(shù)應(yīng)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(yīng)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，專攻醫(yī)療行業(yè)的大語言模型也成功以較低成本在醫(yī)療機構(gòu)部署落地。
在AI技術(shù)越來越深入各行各業(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(yīng)用在部署更為廣泛、獲取更加容易、應(yīng)用門檻也更低的CPU平臺上獲得實實在在的落地開花。
第五代至強 可擴展處理器的發(fā)布，則讓這個進程更進一步。
當然
這一成績的背后，確實是因為大家對“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值和優(yōu)勢。
先說需求，無論是傳統(tǒng)企業(yè)推進智能化改造，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驅(qū)動。
但大家面臨的局勢卻是：專門的加速芯片供不應(yīng)求，采購難不說，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：
這個現(xiàn)實中最為“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的價值和優(yōu)勢。
就拿當下熱門話題生成式AI來說，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(xùn)練來說，AI的推理對算力資源需求沒有那么夸張，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)沒有那么繁重，選擇CPU無疑更具性價比。
此外，利用CPU直接進行部署還能讓企業(yè)充分利用既有IT基礎(chǔ)設(shè)施，避免異構(gòu)平臺的部署難題。
以上，我們也就能夠理解：在傳統(tǒng)架構(gòu)中引入AI加速，就是CPU在這個時代的新宿命。
而英特爾做的，就是竭盡全力幫大家挖掘、釋放其中的價值。
駕馭整個AI管線，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。
實話說，如果和專門的GPU或AI加速芯片相比，它可能確實還不夠炫，但主打親民、易用（開箱即用，配套的軟件和生態(tài)越發(fā)完善）。
更值得我們注意的是，就算在有專用加速器的場合，CPU無論是從數(shù)據(jù)預(yù)處理，還是模型開發(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(shù)據(jù)預(yù)處理階段，它已可以稱得上是主角的存在。
無論是以GB還是TB計，甚至更大的數(shù)據(jù)集，基于至強 可擴展處理器所打造的服務(wù)器，都能通過支持更大內(nèi)存、減少I/O操作等優(yōu)勢，提供高效的處理和分析，節(jié)省AI開發(fā)中這一最瑣碎耗時任務(wù)的時間。
基于以上，我們也不得不感嘆，如今英特爾在談AI時，話題更多樣化了。
再加上它在GPU和專門的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。
毫無疑問，這一切，都指向英特爾全面加速AI的決心。
即用一系列具有性價比的產(chǎn)品組合來快速滿足不同行業(yè)的AI落地需求。
AI 落地時代開始了，英特爾的機會也來了？
