第三代英特尔至强处理器以芯特性助力智算落地

　　毫无疑问，数字化正在成为推动新旧动能转变的原动力，也给整个科技产业带来前所未有的巨大机遇。目前，中国数字经济的规模接近40万亿元，总量也跃居全球第二位。
　　在最近的“十四五”规划中加速数字化发展，建设“数字中国”更被列为单独篇幅。可以说，以数据为中心的数字经济新时代已然到来，如何加速企业关键工作负载的转型，挖掘数据要素价值，驱动业务迭代创新，已成为新时代的重要机遇与挑战。
　　正是看到了这样的机遇，英特尔在四月份正式发布第三代至强可扩展处理器，以及一系列针对数据中心、5G网络和智能边缘基础架构全新打造的软硬件产品组合。
　　英特尔市场营销集团副总裁兼中国区数据中心销售总经理陈葆立指出，英特尔不再只是一个CPU公司，而是业界唯一一家可以提供涵盖多元算力、存储、网络等在内的整体解决方案厂商。而作为重要的技术底座，英特尔至强处理器从发布至今出货已经达到了5000万颗，赢得了超过800个云服务提供商的青睐。
　　“用户需要更高更快的算力，第三代至强可扩展处理器在性能方面提升了46%。此外，在安全性和人工智能方面，英特尔密码加速技术和硬件密码加速技术，可以帮助客户更好保护数据；利用内置的强大的AI技术，帮助客户更好进行人工智能推理运算，满足用户的需求。”陈葆立表示。
　　安全加持：SGX特性在数据中心“大展拳脚”
　　安全怎么强调都不为过。在全新的第三代至强可扩展处理器上，英特尔引入了两个新的特性，一个是英特尔软件防护扩展SGX，另一个则是英特尔密码操作硬件加速。
　　SGX，也就是Intel Software Guard Extension软件防护扩展，通过新的扩展指令集的方式，方便软件开发者通过直接去调用CPU指令来实现平台安全隔离技术，整体设计更为底层、高效和独特。作为一种安全特性，其最早出现在第六代酷睿处理器上。
　　英特尔技术专家指出，第三代至强可扩展处理器是首次在服务器端产品中引入SGX特性，主要是基于两方面的考虑。首先是客户需求，隐私计算已经成为趋势，对于云服务厂商而言，为了满足客户与监管需求，有必要在技术架构当中提供可信执行环境。“SGX可以为特定客户提供内存隔离的能力，可以理解为一块‘飞地’，满足对于多租户隔离和隐私计算的需求。”
　　“从英特尔角度来看，我们更贴近于客户，了解客户潜在的需求条件。SGX能力从酷睿扩展到服务器，是因为英特尔要对可扩展负责。目前来说，PC上的使用环境比服务器要更加复杂一些。SGX要既防止软件攻击，也要防止硬件攻击，英特尔的技术积累还是比较深厚的。”
　　英特尔技术专家表示，将SGX应用于服务器产品，性能是主要着力点。英特尔采用了AES-XTS加密引擎技术，实际工作负载变化可以动态加载，也降低了机器性能损耗，满足多租户环境要求，实现性能、安全与灵活性的有机融合。
　　目前，国内几家主流的云服务提供商都已经开始引入SGX技术，并在实际工作负载中进行了验证。“英特尔有信心在服务器领域，继续为业界提供全方位的数据隐私保护，使最终用户能够放心地在公有云上运行敏感的工作负载，包括代码和用户数据等。”
　　除了SGX之外，第三代至强可扩展处理器在密码操作硬件加速技术方面，也进行了增强。英特尔技术专家指出，随着需求不断提升，密码操作的安全性要求也会越来越高，算力要求也是呈几何级数增长，这就需要在底层硬件上支持密码操作加速。英特尔主要通过添加CPU指令集、微架构调整和软件优化“三位一体”的技术体系，为业界提供密码操作硬件加速。
　　智算落地：优化工作负载助力客户创新
　　据英特尔技术专家介绍，除了性能之外，AI和安全是Ice Lake架构当中侧重优化的负载。
　　在性能上面，第三代至强可扩展处理器通过Ice Lake架构的改进，性能比前一代Cascade Lake系统有了74%的性能提升。其中一个重要的改进就是AVX-512，英特尔是目前业内唯一支持AVX-512指令集的厂商，另一个是AI加速有关的指令集。
　　借助于这两个方面的加速和软件的优化，英特尔第三代至强可扩展处理器相比上代产品提升了74%的AI计算性能，比竞争对手快了大约25倍。此外，英特尔在软件上持续投入，比如英特尔在TensorFlow上优化了ResNet的性能，相较于默认发行版可以提升10倍。在Scikit-Learn上经过优化，相比非优化版本获得了100倍的性能提升。
　　这种提升并不是实验室数据，而是出现了众多的实际应用场景中。
　　在数字娱乐体验方面，英特尔和国内一家客户合作，给最终用户提供更完美、更多沉浸式的体验。游戏厂商在开发过程当中，就利用AI技术把人脸的照片和游戏当中的3D模型进行耦合，这样最终用户面部就会出现在游戏角色当中，游戏互动就会变得更有趣。
　　“照片到3D模型的映射，其实是一个深度学习的应用场景。在第三代至强可扩展处理器上，英特尔进一步支持了int8的低精度的推理技术，性能提升了4.23倍；同时，客户导入了英特尔在提供低精度支持的AI推理过程当中的开源工具LPOT。从最终结果来看，既达到了精度效果，同时获得了4倍多的提升，客户非常满意。”
　　在与国内某领先的云服务厂商关于自然语言推理的合作中，英特尔与该云服务提供商联合在最通用的Transformer模型进行了深度优化，实现了3倍的性能提升。目前，该Transformer模型正在云平台上每天服务百万级的用户，用户就获得了更低的响应延时，提升了最终用户体验。
　　不仅在算力和智能方面，英特尔至强平台还支持傲腾持久内存技术，推动了非常多的应用领域创新。以千人千面的推荐系统为例，其既需要高密度计算和深度学习模型推理，还需要海量存储能力。系统需要了解每个用户的使用习惯偏好，并保存起来。每次推荐过程中，就需要把对用户画像信息实时提取出来，来帮助产生针对性的、千人千面的推荐结果。
　　传统的方案，用户可能会需要用到非常昂贵或者非常复杂的存储系统，成本和可用性是很大的挑战。采用英特尔持久内存之后，这些问题就迎刃而解，英特尔傲腾持久内存可以在3个节点上提供海量的内存容量，大大简化系统复杂度，降低应用成本。从实际结果来看，成本下降达到30%；实时性方面几乎可以实现和DDR4相同等级的系统延时。同时，在服务可用性和故障恢复响应时间方面，也给客户带来了额外价值。
　　【来源：C114通信网】【作者：岳明】