英特爾在自己最擅長的 CPU 上完成了一次 AI 計算的革新。

人工智能技術(shù)改變了我們的生活，而說到 AI 背后的算力，人們經(jīng)常會先想到 GPU。從 2019 年英特爾為其第二代至強可擴展處理器增添了內(nèi)置的深度學習加速技術(shù)后，原本定位通用計算的 CPU 芯片，也加入了為 AI 加速的行列。

今天，代號為「Sapphire Rapids」的第四代至強可擴展處理器也在中國迎來發(fā)布首秀，除了一系列微架構(gòu)的革新和技術(shù)規(guī)格的升級外，新 CPU 對 AI 運算「更上層樓」的支持也格外引人關注，其背后的技術(shù)助力，也是英特爾在這代產(chǎn)品中增添的全新內(nèi)置 AI 加速器 —— 英特爾高級矩陣擴展（AMX）技術(shù)自然也成為了焦點。

作為焦點，當然要拿出實力來證明自己的價值 —— 在發(fā)布會上，英特爾透露的第四代至強可擴展處理器的基礎算力平均提升值為 53%，而在 AMX 的助推下，其在 PyTorch 上的 AI 實時推理速度，可提升至上一代產(chǎn)品（FP32）的 5.7-10 倍，訓練性能提升最高也能提升到上一代產(chǎn)品的 10 倍…… 這意味著，這款新至強，把業(yè)界頂級 CPU 的性能門檻一下子提高了不少。

新一代英特爾 CPU 為 AI 任務處理找到了新方向?，F(xiàn)在，英特爾可以通過新 CPU 和 GPU 實現(xiàn)對各類 AI 任務的加速。為實現(xiàn)這些提升，英特爾引入了一系列內(nèi)置加速單元。

多種加速器加持，

提升 AI 訓練、推理及端到端性能

AI 的熱度，從 AlphaGo 一鳴驚人后，一直就沒有減退。最近一段時間，人們都在談論 ChatGPT 等「大模型」帶來的革命性體驗。由預訓練模型方法推動的 AI 技術(shù)正在向跨任務、跨模態(tài)的方向演進，已成為當下 AI 技術(shù)發(fā)展的重要趨勢。

然而，大模型雖然帶來了前所未有的 AI 能力，又對算力提出了無窮無盡的需求。芯片制造商和科技公司一直在尋找提升 AI 應用效率的方法。GPU 更多解決的，是訓練效率，是探索 AI 算法邊界的能力，而 CPU，似乎更適合在 AI 應用的規(guī)?；渴鸷蛯嵺`上發(fā)揮重要作用。

自從四五年前開始在 CPU 中內(nèi)置針對 AI 進行加速的專用運算單元或指令集后，英特爾就一直相信，如果想要在更為廣泛的行業(yè)中真正推進 AI 應用的普及，那么就應該充分利用現(xiàn)階段應用和部署最為廣泛的 IT 基礎設施和架構(gòu)，也就是要更加充分地利用 CPU 的資源。畢竟使用 GPU 和其他專用加速器的成本以及知識和人才門檻都非常高。相比之下，CPU 內(nèi)置 AI 加速能力，主攻 AI 推理加速，并搭配以更為簡單易用、能夠部署和優(yōu)化難度的軟件工具，會是一條更為行之有效的路徑。

它是這么想，也是這么做的 —— 首先，從 2017 年第一代至強可擴展芯片開始，英特爾就開始利用英特爾高級矢量擴展 512 技術(shù)（AVX-512 指令集）的矢量運算能力對 AI 進行加速上的嘗試，到 2018 年英特爾在第二代至強可擴展芯片導入深度學習加速（DL Boost）技術(shù)，更是讓至強成為了首款集成 AI 加速有力的主流數(shù)據(jù)中心級 CPU，或者說：CPU 加速 AI 的代名詞。

2020 年通過擴展出 bfloat16 加速功能，面向多路服務器的第三代至強可擴展處理器在推理加速能力之外，又增加了訓練加速能力，已被證明可以幫助業(yè)界大量 AI 工作負載實現(xiàn)更優(yōu)的性能和功耗比。

就在大家認為英特爾在 CPU 加速 AI 的技術(shù)創(chuàng)新和投入會止步于此的時候，第四代至強可擴展芯片，又帶來了矩陣化的算力支持 ——AMX。

第四代英特爾至強可擴展處理器。

這種全新內(nèi)置 AI 加速器的出現(xiàn)，進一步驗證了「與其增加 CPU 內(nèi)核數(shù)和時鐘頻率，加入和更新專用計算單元對提升 AI 工作負載性能更有效」這一思路。正如前文所述，第四代至強可擴展芯片不僅可借助 AMX 實現(xiàn)相當于上一代芯片（FP32）10 倍的 AI 性能提升，與前兩代產(chǎn)品使用的深度學習加速技術(shù)相比，其理論性能（每秒操作量）最高也可以達到其 8 倍之多。

機器學習包含大量的矩陣計算，在主打通用計算的 CPU 上，此類任務會被轉(zhuǎn)換為效率較低的向量計算，而在加入專用的矩陣計算單元后，至強 CPU 的 AI 能力有了巨大的提升。因此，AMX 可以被視為至強 CPU 上的「TensorCore」—— 從原理上看，CPU 上的 AI 加速器實現(xiàn)的目的和 GPU、移動端處理器上的類似。由于 AMX 單元對底層矩陣計算進行加速，理論上它對于所有基于深度學習的 AI 應用都能起到效果。

如果說 AMX 為至強 CPU 帶來的是直觀的推理和訓練加速，那么第四代至強可擴展芯片內(nèi)置的其他幾種加速器，就是為 AI 端到端應用加速帶來的驚喜。

這是因為在真正完整的 AI 應用流水線中，任務往往會從數(shù)據(jù)的處理和準備開始，在這一階段，第四代至強可擴展芯片內(nèi)置的數(shù)據(jù)流加速器（DSA），可讓數(shù)據(jù)存儲與傳輸性能提升到上一代產(chǎn)品的 2 倍，而專門針對數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)分析加速的英特爾存內(nèi)分析加速器（IAA），也可將相關應用的性能提升到上一代產(chǎn)品的三倍（RocksDB）；數(shù)據(jù)保護與壓縮加速技術(shù)（QAT），則能在內(nèi)核用量減少多達 95% 的情況下將一級壓縮吞吐量提升至原來的兩倍。這些技術(shù)的使用，也有助于 AI 端到端應用性能的整體躍升。

此外，隨著 AI 應用在更多行業(yè)，包括金融、醫(yī)療等數(shù)據(jù)敏感型行業(yè)的落地，人們對于數(shù)據(jù)安全合規(guī)的要求逐漸提高，聯(lián)邦學習等技術(shù)逐漸獲得應用。在這一方面，至強可擴展處理器集成的專攻數(shù)據(jù)安全強化的加速器 —— 軟件防護擴展（SGX），也是大有用武之地，它的突出優(yōu)勢就是可以為處理中或運行中的敏感數(shù)據(jù)和應用代碼提供與其他系統(tǒng)組件和軟件隔離的安全飛地，實現(xiàn)更小的信任邊界。

這種技術(shù)對于 AI 而言，最核心的價值就是可以讓有多方數(shù)據(jù)交互、協(xié)作的 AI 訓練過程變得更加安全，各方數(shù)據(jù)都可以在其擁有者的本地參與訓練，用于訓練的數(shù)據(jù)和模型會被安全飛地所保護，最終模型可以在這種保護下提升精度和效率，但為其演進做出了關鍵貢獻的數(shù)據(jù)則會一直處于「可用而不可見 」的狀態(tài)下，以確保其中的敏感和隱私信息的安全性。

在這么多內(nèi)置加速器的支持下，可以說，從數(shù)據(jù)預處理，到訓練，再到推理，最后到整個 AI 應用的安全保護層面，第四代至強可擴展處理器都實現(xiàn)了更全面的功能覆蓋和重點增強。與此同時，英特爾還在進一步強化 AI 加速的開箱即用優(yōu)勢：通過與大量第三方進行合作，英特爾共同優(yōu)化了 SAP HANA、Microsoft SQL Server、Oracle、VMware Cloud Foundation、Red Hat OpenShift 等主流應用，很多主流軟件庫和開源機器學習框架，以及大多數(shù)云服務也對這款英特爾架構(gòu)上的新品做好了優(yōu)化，開發(fā)者可以直接使用新硬件開發(fā)和部署 AI 算法。

從開發(fā)者的角度看，使用第四代至強可擴展處理器實現(xiàn)優(yōu)化加速的門檻也確實很低：人們只需使用集成在 TensorFlow 和 PyTorch 中的庫，無需任何額外工作即可激活至強芯片內(nèi)置 AI 加速的能力。此外，只需更改幾行代碼，開發(fā)人員就可以無縫地加速單節(jié)點和多節(jié)點配置中的 Scikit-learn 應用。

全能服務器 CPU

除了有加速器傍身專攻特定應用負載外，第四代至強可擴展處理器在基礎性能上也是可圈可點。

例如，它采用了與英特爾第 12、13 代酷睿同款的 Intel 7 制造工藝（改進版 10nm 制程）和 Golden Cove CPU 架構(gòu)，同時首次引入 chiplet 小芯片封裝方式，最多可搭載 60 個核心，改用新的 Socket E LGA4677 封裝接口，集成了 112MB 三級緩存，功耗最高達到 350W。

新一代至強還帶來了對八通道 DDR5-4800 和 PCIe 5.0 的支持，并包含 CXL 1.1 高速互連總線，可選集成最多 64GB HBM2e 內(nèi)存。

上述這些針對 IO 和存儲的新技術(shù)的引入，使得第四代至強可擴展處理器具備了能夠打破帶寬瓶頸的 I/O 能力，讓使用者可以充分利用處理器的代際性能提升滿足 AI 平臺等業(yè)務對于通用算力的苛刻需求。

四代至強可擴展處理器平臺特性。

綜合這些基礎芯片架構(gòu)規(guī)模上的升級和革新，以及各種加速器的特定加成效果，第四代至強可擴展處理器的基礎算力相比上一代產(chǎn)品可提升 53%，而其能效，或者說每瓦性能，相比上一代產(chǎn)品也提升了 2.9 倍，這意味著更高的效率，更低的功耗和更優(yōu)的投資回報率。

英特爾表示，新一代 CPU 還可以催生出前所未有的應用，幫助 AI 算法直接利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行實時分析。在金融、醫(yī)療、零售等行業(yè)中，人們可以利用機器學習作出更加精確的投資決策，降低術(shù)后并發(fā)癥風險，更好地理解消費者的需求。

構(gòu)建下一代異構(gòu) AI 算力

在不斷尋求創(chuàng)新業(yè)務的過程中，人們對于算力的需求相比以往正變得更加迫切。而且這種算力也必須要兼顧到通用和專用的不同方向。因此英特爾架構(gòu)也正在就此有針對性的演進，這在本次第四代至強可擴展處理器的發(fā)布會上就可見一斑 —— 對科學計算和 AI 加速有更苛刻要求的用戶，也等來了英特爾數(shù)據(jù)中心 GPU 旗艦產(chǎn)品 ——MAX 系列的發(fā)布。

其實在過去幾年里，英特爾已經(jīng)陸續(xù)推出了一些異構(gòu)產(chǎn)品，例如 2022 年英特爾旗下的 Habana Labs 正式發(fā)布了用于深度學習訓練的 Gaudi2，隨之被應用在 AWS 上。同年夏天主打視覺云應用的數(shù)據(jù)中心 GPU Flex 系列也在視頻處理、云游戲和視覺 AI 推理應用中初露頭腳，但很多「發(fā)燒級」用戶最期待的還是數(shù)據(jù)中心 GPU Max 系列，今天，這款采用了突破性設計，采用多芯片集合的方式，混合 5 種工藝，晶體管數(shù)量超過千億的 「怪獸」，終于來了！

GPU 產(chǎn)品線的完善，也使得英特爾成為業(yè)界唯一一家能提供橫跨 CPU、GPU、ASIC、FPGA 四大類型芯片計算解決方案的供應商，可為智能數(shù)據(jù)中心提供基于任何場景、需求的產(chǎn)品組合。

強大的硬件之外，英特爾還利用 oneAPI 軟件體系實現(xiàn)了對異構(gòu)硬件的統(tǒng)一編程和管理，構(gòu)建了能夠靈活調(diào)配、無縫協(xié)作和低門檻的 AI 開發(fā)工具。通過 XPU 硬件、oneAPI 軟件及 UCIe 開放標準的布局，英特爾已經(jīng)打造出了軟硬一體化的完整生態(tài)。

隨著新一代芯片發(fā)布，我們或許將看到未來 AI 計算的形態(tài)發(fā)生重要轉(zhuǎn)變。

審核編輯：湯梓紅