大語(yǔ)言模型(LLM)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域展示出了卓越的性能和巨大的潛力,然而,要想真正發(fā)揮出這些模型的強大能力,需要強大的算力基礎設施,而芯片是關(guān)鍵。

千呼萬(wàn)喚始出來(lái),第五代英特爾?? 至強?? 可擴展處理器,它來(lái)了!

若是用一句話(huà)來(lái)概括它的特點(diǎn),那就是——AI味道越發(fā)得濃厚。

以訓練、推理大模型為例:

● 與第四代相比,訓練性能提升多達29%,推理性能提升高達42%;

● 與第三代相比,AI訓練和推理性能提升高達14倍。

什么概念?

現在若是將不超過(guò)200億參數的模型“投喂”給第五代至強?? 可擴展處理器,那么時(shí)延將低到不超過(guò)100毫秒!

也就是說(shuō),現在在CPU上跑大模型,著(zhù)實(shí)是更香了。

而這也僅是英特爾在此次發(fā)布中的一隅,還包括打破自家“祖制”、被稱(chēng)為四十年來(lái)最重大架構轉變的酷睿?? Ultra。

此舉亦是將AI的power注入到消費級PC中,用于加速本地的AI推理。

除此之外,具體到英特爾長(cháng)期在各行各業(yè)扎根的AI實(shí)戰應用,包括數據庫、科學(xué)計算、生成式AI、機器學(xué)習、云服務(wù)等等,也隨著(zhù)第五代至強?? 可擴展處理器的到來(lái),在其內置的如英特爾?? AMX、英特爾?? SGX/TDX等其他內置加速器的幫助下,得到了更大的降本增效。

總而言之,縱觀(guān)英特爾此次整場(chǎng)的發(fā)布,AI可謂貫穿始終。

最新英特爾處理器,AI更Power了

我們先來(lái)繼續深入了解一下第五代至強?? 可擴展處理器披露的更多細節。

例如在性能優(yōu)化方面,英特爾將各種參數做了以下提升:

● CPU核心數量增加到64個(gè),單核性能更高,每個(gè)內核都具備AI加速功能

● 采用全新I/O技術(shù)(CXL、PCIe5),UPI速度提升

● 內存帶寬從4800 MT/s提高至5600 MT/s

我們再來(lái)縱向,與英特爾前兩代產(chǎn)品做個(gè)比較,那么性能提升的結果是這樣的:

● 與上一代產(chǎn)品相比,相同熱設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,在規格與性能上著(zhù)實(shí)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(lái),并把實(shí)打實(shí)的使用效果展示了出來(lái)。

例如在大模型的推理方面,京東云便在現場(chǎng)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)器所呈現的能力——

全部以超過(guò)20%的性能提升“姿勢”亮相!

image.png

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(jué)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、內存寬帶、視頻處理等等,也有同樣的實(shí)測結果。

這份結果則是來(lái)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(shí)例,整機算力提升39%;應用性能最高提升43%。

而且在性能提升的基礎上,據火山引擎透露,通過(guò)其獨有的潮汐資源并池能力,構建了百萬(wàn)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!

這是由于使用內置于第五代至強?? 可擴展處理器中的加速器時(shí),可將每瓦性能平均提升10倍;在能耗低至105W的同時(shí),也有已針對工作負載優(yōu)化的高能效SKU。

可以說(shuō)是實(shí)打實(shí)的降本增效了。

在云計算和安全性方面,亮出實(shí)測體驗的同樣是來(lái)自國內的大廠(chǎng)——阿里云。

在搭載第五代英特爾? 至強? 可擴展處理器及其內置的英特爾? AMX、英特爾? TDX加速引擎后,阿里云打造了“生成式AI模型及數據保護“的創(chuàng )新實(shí)踐,使第8代ECS實(shí)例在安全性和AI性能上都獲得了顯著(zhù)提升,且保持實(shí)例價(jià)格不變,普惠客戶(hù)。

包括推理性能提高25%、QAT加解密性能提升20%、數據庫性能提升25%,以及音視頻性能提升15%。

值得一提的是,內置的英特爾?? SGX/TDX還可以為企業(yè)分別提供更強也更易用的應用隔離能力和虛擬機 (VM) 層面的隔離和保密性,為現有應用提供了一條更簡(jiǎn)便的向可信執行環(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(lái)說(shuō),第五代至強? 可擴展處理器可謂“誠意滿(mǎn)滿(mǎn)”、表現非常亮眼,而它背后所透露出來(lái)的,正是英特爾在A(yíng)I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(shí)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(kāi)始就利用英特爾?? AVX-512技術(shù)的矢量運算能力對AI進(jìn)行加速上的嘗試;而2018年在第二代至強?? 可擴展處理器中導入深度學(xué)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(jìn)中,從BF16的增添再到英特爾?? AMX的入駐,可以說(shuō)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(jìn)AI實(shí)戰。

起先是在傳統行業(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(shí)時(shí)數據處理挑戰,提升生產(chǎn)線(xiàn)系統效率,完成“肉眼可見(jiàn)”的產(chǎn)能擴展。

隨后,至強? 可擴展處理器開(kāi)始在大模型界大展身手。

AlphaFold2掀起的蛋白質(zhì)折疊預測熱潮之中,第三代和第四代至強? 可擴展處理器連續接力,不斷優(yōu)化端到端通量能力。實(shí)現比GPU更具性?xún)r(jià)比的加速方案,直接拉低AI for Science的入場(chǎng)門(mén)檻。

這其中就有從第四代開(kāi)始內置于CPU中,面向深度學(xué)習應用推出的創(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(zhù)加速基于CPU平臺的深度學(xué)習推理和訓練,提升AI整體性能,對INT8、BF16等低精度數據類(lèi)型都有著(zhù)良好的支持。

與此同時(shí),在大模型時(shí)代的OCR技術(shù)應用,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(zhuān)攻醫療行業(yè)的大語(yǔ)言模型也成功以較低成本在醫療機構部署落地。

在A(yíng)I技術(shù)越來(lái)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應用在部署更為廣泛、獲取更加容易、應用門(mén)檻也更低的CPU平臺上獲得實(shí)實(shí)在在的落地開(kāi)花。

第五代至強? 可擴展處理器的發(fā)布,則讓這個(gè)進(jìn)程更進(jìn)一步。

當然——

這一成績(jì)的背后,確實(shí)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(jià)值和優(yōu)勢。

先說(shuō)需求,無(wú)論是傳統企業(yè)推進(jìn)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(lái)驅動(dòng)。

但大家面臨的局勢卻是:專(zhuān)門(mén)的加速芯片供不應求,采購難不說(shuō),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(gè)現實(shí)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(jià)值和優(yōu)勢。

就拿當下熱門(mén)話(huà)題生成式AI來(lái)說(shuō),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。

相比訓練來(lái)說(shuō),AI的推理對算力資源需求沒(méi)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(méi)有那么繁重,選擇CPU無(wú)疑更具性?xún)r(jià)比。

此外,利用CPU直接進(jìn)行部署還能讓企業(yè)充分利用既有IT基礎設施,避免異構平臺的部署難題。

以上,我們也就能夠理解:在傳統架構中引入AI加速,就是CPU在這個(gè)時(shí)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(jià)值。

駕馭整個(gè)AI管線(xiàn),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(shí)話(huà)說(shuō),如果和專(zhuān)門(mén)的GPU或AI加速芯片相比,它可能確實(shí)還不夠炫,但主打親民、易用(開(kāi)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(zhuān)用加速器的場(chǎng)合,CPU無(wú)論是從數據預處理,還是模型開(kāi)發(fā)和優(yōu)化,再到部署和使用,也可以成為AI pipeline的一部分。

其中尤其在數據預處理階段,它已可以稱(chēng)得上是主角的存在。

無(wú)論是以GB還是TB計,甚至更大的數據集,基于至強? 可擴展處理器所打造的服務(wù)器,都能通過(guò)支持更大內存、減少I(mǎi)/O操作等優(yōu)勢,提供高效的處理和分析,節省AI開(kāi)發(fā)中這一最瑣碎耗時(shí)任務(wù)的時(shí)間。

基于以上,我們也不得不感嘆,如今英特爾在談AI時(shí),話(huà)題更多樣化了。

再加上它在GPU和專(zhuān)門(mén)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(wú)疑問(wèn),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?xún)r(jià)比的產(chǎn)品組合來(lái)快速滿(mǎn)足不同行業(yè)的AI落地需求。

AI 落地時(shí)代開(kāi)始了,英特爾的機會(huì )也來(lái)了?

免責聲明:市場(chǎng)有風(fēng)險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買(mǎi)賣(mài)依據。

標簽: