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來(lái)源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察 盡管近一年來(lái)大模型的熱度居高不下，但AI并不是一項(xiàng)全新的概念。在過(guò)去，我們關(guān)注的是圖片識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、推薦引擎等，但現(xiàn)在我們認(rèn)識(shí)到，從掃描共享單車(chē)到瀏覽推薦的短視頻，日常生活中幾乎所有的技術(shù)負(fù)載都與AI相關(guān)。從智能終端到邊緣計(jì)算，再到數(shù)據(jù)中心，AI的應(yīng)用無(wú)處不在，且在計(jì)算能力的各個(gè)層面上發(fā)揮著越來(lái)越關(guān)鍵的作用。 正因?yàn)榇�，算力需求年年在增加。作為�?qū)動(dòng)算力提升背后的底層基石，過(guò)去幾年，不管是CPU、GPU還是IPU每年都有不同火的點(diǎn)。例如去年整個(gè)行業(yè)面臨大缺貨的難題，今年龐大的智算算力需求之下，芯片供給端仍然不足。英特爾的技術(shù)專(zhuān)家指出，在技術(shù)趨勢(shì)中，CPU和GPU主要扮演通用與專(zhuān)用計(jì)算能力的角色，而IPU則被視為一種技術(shù)堆棧架構(gòu)的計(jì)算資源。每種處理器都有其獨(dú)特的價(jià)值和優(yōu)點(diǎn)。 然而，觀察長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)，我們可以看到計(jì)算需求的動(dòng)態(tài)性：很多計(jì)算需求可能最初被視為專(zhuān)用計(jì)算能力，但隨著其應(yīng)用的廣泛化，它們逐漸轉(zhuǎn)變成通用的資源。以人工智能為例，英特爾在其CPU中集成了AVX、AMX等計(jì)算引擎，這是基于對(duì)AI應(yīng)用日益普及的觀察，并非僅僅針對(duì)專(zhuān)用CPU設(shè)計(jì)。此外，針對(duì)大型公共云環(huán)境中的任務(wù)卸載，IPU提供了特定的功能，而英特爾DSA等引擎也被集成到CPU中，以便執(zhí)行通用數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)。英特爾一直在通用計(jì)算能力和專(zhuān)用計(jì)算能力之間，根據(jù)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行的平衡和調(diào)整。 不是每個(gè)智算中心都需要海量的GPU算力 英特爾數(shù)據(jù)中心與人工智能集團(tuán)兼副總裁兼中國(guó)區(qū)總經(jīng)理陳葆立表示，目前十分火爆的大模型是一個(gè)新的技術(shù)演進(jìn)，但它絕不是一個(gè)最終的形態(tài)，極可能仍在繼續(xù)演進(jìn)。但是模型的存在推動(dòng)了數(shù)據(jù)化和數(shù)字化進(jìn)程，促使企業(yè)重新考慮如何高效運(yùn)作，這無(wú)疑是正面的。 AI所需要的算力是非常大的，這給我們帶來(lái)了更高的要求，不管是突破硬件的極限，還是創(chuàng)新軟件編程的方式。這種對(duì)算力的渴求甚至促使我們重新審視網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以支撐AI算力節(jié)點(diǎn)間日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)傳輸需求。 陳葆立強(qiáng)調(diào)，盡管智算中心和GPU在當(dāng)前市場(chǎng)中受到熱捧，但不是所有數(shù)據(jù)中心都必須轉(zhuǎn)型為智算中心，也不是每個(gè)智算中心都需要海量的GPU算力。實(shí)際上，許多企業(yè)使用最新的至強(qiáng)處理器就能滿足他們的需求。 CPU如何贏得AI市場(chǎng)？ 傳統(tǒng)上，在AI市場(chǎng)中，主要以GPU芯片為主導(dǎo)。英特爾CPU想要打AI市場(chǎng)，需要進(jìn)行哪些工作？對(duì)此，英特爾技術(shù)專(zhuān)家表示需要做的主要有兩方面：一是需要借助oneAPI這類(lèi)中間層進(jìn)行底層硬件適配；二是針對(duì)通用的一些接口，如TensorFlow和PyTorch，英特爾提供了一系列量化工具來(lái)更精確的進(jìn)行精度調(diào)整。量化又分為兩種情況，一種是訓(xùn)練和推理階段都做，這樣的效果最好，另一種是只在推理階段做，這在實(shí)際應(yīng)用時(shí)更加方便。因此，英特爾的工作重點(diǎn)是提供合適的平臺(tái)和支持上層數(shù)據(jù)適配。 在整個(gè)AI市場(chǎng)當(dāng)中，除了ChatGPT的火爆之外，英特爾所觀察到的另外一大風(fēng)向是數(shù)據(jù)中心的節(jié)能減碳。算力的持續(xù)增加，對(duì)電量的使用也異常巨大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在沒(méi)有大模型之前，中國(guó)3%的供電都在數(shù)據(jù)中心，如果繼續(xù)下去，會(huì)達(dá)到4%、5%，而AI大模型算力大爆發(fā)下，增速進(jìn)一步提高。因此，綠色的數(shù)據(jù)中心顯得尤為重要。英特爾也正在這個(gè)領(lǐng)域不斷投入，如液冷方案和智能調(diào)度。 其實(shí)不僅僅是在數(shù)據(jù)中心，現(xiàn)在就連PC領(lǐng)域，如聯(lián)想，也開(kāi)始推AI PC的概念。英特爾CEO帕特·基辛格此前曾提到，看好AI PC的原因主要是它解決了兩個(gè)問(wèn)題：一是數(shù)據(jù)隱私性，個(gè)人的數(shù)據(jù)在小范圍內(nèi)做小模型訓(xùn)練會(huì)比上傳到大的地方訓(xùn)練隱私性更好；另一個(gè)是網(wǎng)絡(luò)持續(xù)性，雖然在中國(guó)，4G和5G已經(jīng)非常普遍，但仍會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)卡頓的情況。而當(dāng)我們?cè)谛枰@個(gè)服務(wù)的時(shí)候，希望即使在離線的狀態(tài)也可以穩(wěn)定執(zhí)行，這就是AI PC的作用。 陳葆立表示：“無(wú)論是數(shù)據(jù)中心還是PC，至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器都是一個(gè)非常全能的CPU，可以運(yùn)行包括AI和大模型推理等在內(nèi)的各種工作負(fù)載。但除了芯片本身之外，英特爾更加看重整個(gè)數(shù)據(jù)中心硬件和軟件生態(tài)的發(fā)展。算力很重要，而更大的內(nèi)存如HBM，能顯著提高大模型的訓(xùn)練和推理性能。此外，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、多卡之間的互連速度和傳輸率也是關(guān)鍵的比較點(diǎn)。因此，從這些不同的維度和層面來(lái)看，競(jìng)爭(zhēng)和發(fā)展的空間是巨大的�！� 陳葆立進(jìn)一步談到：“我們不希望有一個(gè)點(diǎn)是不平衡的，比如某一個(gè)地方的算力增加了，但是相匹配的內(nèi)存、散熱或者軟件跟不上，這對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，并沒(méi)有很好的應(yīng)用到整體數(shù)據(jù)中心該有的性能發(fā)揮，所以我們?cè)谙到y(tǒng)上有多點(diǎn)的投入和投資�！庇⑻貭柕脑竿恢币詠�(lái)都是想給開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)完整的體驗(yàn)，所以在軟件方面，希望不管是至強(qiáng)以及未來(lái)的產(chǎn)品上所有的AI軟件棧和軟件工具都能無(wú)縫銜接。 在AI市場(chǎng)實(shí)際應(yīng)用的業(yè)務(wù)方面，陳葆立指出，傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)客戶(hù)與英特爾的合作非常緊密，例如美團(tuán)，今年采用了第四代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器在一些簡(jiǎn)單的AI推理工作上，包括目標(biāo)識(shí)別（Object recognition）或者是計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer vision）等工作負(fù)載，也收獲了不錯(cuò)的成績(jī)。其他的互聯(lián)網(wǎng)公司等亦是如此。通過(guò)與頭部互聯(lián)網(wǎng)的試煉，再將比較好的應(yīng)用解決方案更好地推廣到更大范圍的企業(yè)，如跟橫向或是行業(yè)中的軟件商、方案商合作。 “四年五個(gè)節(jié)點(diǎn)”，下一代至強(qiáng)呼之欲出 英特爾正處于“四年五個(gè)制程節(jié)點(diǎn)”的飛速進(jìn)程中，明年是比較重要的至強(qiáng)路線圖升級(jí)的一年。下一代至強(qiáng)第一次采用了“雙核并進(jìn)”的路線圖設(shè)計(jì)，分別是性能核（P-core）和能效核（E-core），對(duì)應(yīng)的就是Granite Rapids和Sierra Forest這兩個(gè)產(chǎn)品，以更好地滿足不同數(shù)據(jù)中心需求�！拔覀兎浅Ｓ行判模麄�(gè)至強(qiáng)處理器的路線圖發(fā)展能夠更好地全方位覆蓋客戶(hù)需求�！标愝崃⒈硎�。 放眼國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)，英特爾觀察到，呈現(xiàn)出“從無(wú)到有，從少到多”的發(fā)展趨勢(shì)。隨著國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器裝機(jī)量越來(lái)越多，已經(jīng)從原來(lái)單純滿足業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)變?yōu)楦嗟木?xì)化運(yùn)營(yíng)，開(kāi)始關(guān)注產(chǎn)品的穩(wěn)定性、產(chǎn)品的故障率。 英特爾技術(shù)專(zhuān)家指出：“目前來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)中心故障率最大的來(lái)源與內(nèi)存有關(guān)。了解了這一痛點(diǎn)之后，英特爾正在與客戶(hù)進(jìn)行內(nèi)存故障預(yù)測(cè)方面的技術(shù)創(chuàng)新，通過(guò)預(yù)先布置好的運(yùn)維措施和內(nèi)存技術(shù)。以此來(lái)盡早的預(yù)知故障風(fēng)險(xiǎn)，避免潛在的內(nèi)存顆粒故障導(dǎo)致系統(tǒng)出錯(cuò)，最終來(lái)增強(qiáng)整個(gè)服務(wù)器系統(tǒng)的穩(wěn)定性�！� 據(jù)英特爾技術(shù)專(zhuān)家透露，目前英特爾的這兩款產(chǎn)品在內(nèi)部的執(zhí)行、測(cè)試、樣品方面都進(jìn)展的非常順利。國(guó)內(nèi)包括OEM等廠商的通用渠道產(chǎn)品，以及一些大型CSP也都已經(jīng)開(kāi)始做定制化產(chǎn)品，而且也陸續(xù)有平臺(tái)開(kāi)始應(yīng)用。 總結(jié) 隨著AI技術(shù)的不斷成熟和大模型的熱潮不減，英特爾的技術(shù)專(zhuān)家和業(yè)界領(lǐng)導(dǎo)者們一致認(rèn)識(shí)到，AI的未來(lái)不僅在于算力的增長(zhǎng)，更在于技術(shù)的全面融合與創(chuàng)新。英特爾的前瞻性布局，尤其在“雙軌并進(jìn)”的產(chǎn)品路線圖設(shè)計(jì)中體現(xiàn)得淋漓盡致，展示了對(duì)不同數(shù)據(jù)中心需求的深刻理解和高度適應(yīng)性。此外，英特爾在推動(dòng)AI市場(chǎng)進(jìn)步的同時(shí)，也在積極響應(yīng)節(jié)能減碳的全球趨勢(shì)，投入液冷方案和智能調(diào)度等綠色數(shù)據(jù)中心技術(shù)。這不僅符合可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)，也體現(xiàn)了企業(yè)的社會(huì)責(zé)任感。 總之，隨著AI技術(shù)的日益普及，我們可以預(yù)見(jiàn)，英特爾將繼續(xù)在這個(gè)充滿挑戰(zhàn)和機(jī)遇的市場(chǎng)中扮演關(guān)鍵角色，引領(lǐng)創(chuàng)新，同時(shí)為全球的數(shù)字化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)力量。 |
