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英特爾放大招:新制程、能效核一起上,144核的至強6,性能成倍提升

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機器之心

2024-06-07 15:22釋出于北京機器之心官方賬号

機器之心釋出

機器之心編輯部

今日,英特爾推出英特爾® 至強® 6能效核處理器,每個 CPU 擁有多達 144 個核心,機架密度提高達3倍1,以高性能、高密度、高能效和低TCO,滿足多樣的雲級工作負載,是資料中心高效能之選。

随着企業業務雲化和大語言模型等人工智能應用的爆發,社會對算力的需求正飛速增長,對資料中心提出了前所未有的要求,包括更強的計算力、更大的存儲容量和更高的網絡帶寬等。同時,算力規模的增大也給資料中心帶來越來越高的能源等成本支出。在 “雙碳” 目标驅動下,資料中心亟需通過持續變革實作算力提升和能耗降低的雙重目标,同時保持低碳營運。

幫助資料中心應對日漸增長和不斷變化的需求,英特爾一直處于行業創新前沿。在今年 4 月的 Intel Vision 2024 産業創新大會上,英特爾宣布将對旗下至強處理器進行品牌煥新,并推出全新的英特爾® 至強® 6 處理器。這款處理器将提供性能核(P-core)和能效核(E-core)兩個微架構版本,以滿足使用者對性能和能效的多元化需求。

今天,英特爾隆重釋出了英特爾® 至強® 6 能效核處理器,這也是首款采用 Intel 3 制程的産品,标志着資料中心級計算平台的一大飛躍。新處理器擁有更高的核心密度、卓越的性能與能效,以及更高的機架密度,特别适用于雲原生應用、分布式計算等雲級工作負載,無疑将為資料中心帶來一場革命性的技術更新,賦予它們應對未來挑戰的強大力量。

兼具出色能效和高吞吐量

滿足多元化負載和高算力需求

當下,雲計算、人工智能等技術正在加速産業數字化轉型與智能化更新,讓資料中心希望通過在有限的空間内盡可能提高核心數和記憶體帶寬等,來提升算力規模、供給能力和資源利用效率,滿足使用者分布式橫向擴充、容器化以及業務混合部署對多元算力的需求,并通過支援微服務,實作高效、靈活的應用系統建構,支援日益豐富的新型工作負載,并滿足 SLA 需求。

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面向雲原生和大規模分布式工作負載進行全面優化,是英特爾® 至強® 6 能效核處理器的設計初衷。已推出的 6700E 系列每個 CPU 擁有多達 144 個核心,而未來推出的 6900E 系列的核心更是多達 288 個。衆所周知,核數越高意味着計算能力就越強,高密度核心使處理器在高負荷運作下也可保持高穩定,進而在微服務等雲原生應用中,為更具動态排程和并發場景特性的計算負載帶來獨特優勢。

不僅如此,英特爾® 至強® 6 能效核處理器還具備更大的記憶體帶寬和豐富的 I/O,并内置多款加速引擎,為需要高并行處理和大吞吐量的雲級工作負載,如 Web 托管、水準擴充資料庫、資料分析和 AI 等,帶來更高的性能和能效,并確定在峰值負載下也可滿足服務等級協定(SLA)要求,同時維持性能穩定。

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為雲級工作流程提供高能效 AI

越來越多的企業正将 AI 技術融入其業務流程和客戶體驗中,例如通過自然語言處理(NLP)技術增強客戶服務,以及在電子商務平台中引入智能推薦系統等。随着大語言模型應用的的爆發,AI 推理負載比重日益增加。英特爾® 至強® 6 能效核處理器内置英特爾® AVX2,支援 VNNI 和 BF16/FP16,适用于圖像分類、對象檢測、自然語言處理、推薦系統等各類模型。它能在處理雲級工作負載的同一核心上,高效執行 AI 推理任務;通過支援廣泛使用的軟體庫和架構實作了 AI 功能的開箱即用。此外,英特爾® 至強® 6 能效核處理器的面世,也為企業的業務遷移和技術更新提供了一條無縫路徑。

以更高能效計算、更高機架密度

降低 TCO、減少碳足迹

随着資料中心規模的不斷擴充和計算需求的日益增長,電力成本和碳排放量也在逐漸攀升。在市場快速變化和綠色發展等因素的驅動下,資料中心營運商面臨着控制電力消耗和碳排放的緊迫任務,減少整體的營運碳足迹,同時降低營運成本(TCO)成為關鍵目标。

采用高密度機架配置是提高資料中心算力密度和能效的關鍵政策之一,它不僅有助于增強算力,還促進了資料中心生态系統完善。研究表明,超過三分之一的資料中心營運商在過去三年中顯著提升了他們的機架密度。同時,不再單純追求電源使用效率(PUE),而是将注意力轉向使用效率的全面提升,并與降低運算能耗相結合,進而最大化算力效能,已經形成了行業共識。

英特爾® 至強® 6 能效核處理器具備高密度核心,極大提升了機架密度 —— 可将 200 個基于第二代英特爾® 至強® 處理器的系統機架替換為僅 66 個,這意味着在更小的空間和更低的功耗條件下,能夠處理相同的工作負載。

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英特爾® 至強® 6 能效核處理器内置多種加速引擎,能進一步提高能效,而優化的電源模式和遙測技術則使得伺服器能夠随着資源使用率的提升而提供可擴充的性能,確定功耗與性能之間保持近乎線性的關系。對于那些對性能有着嚴格要求的工作負載而言,這意味着可以在高負載時更加高效地利用電能,快速完成任務。對于雲計算或共享計算環境中常見的可擴充部署方案,多元的能效管理技術意味着在負載不足時,伺服器僅消耗必要的電能,進而在執行個體未充分利用時降低成本。

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在 “雙碳” 目标和數字經濟的共同推動下,英特爾® 至強® 6 能效核處理器憑借性能和能效等優勢,将成為資料中心降本增效的有力工具,助推減少能源成本和碳排放,建構競争優勢,加速綠色低碳的轉型。

聚生态之力

助企業數字化更新

在新産品釋出之際,英特爾也協同生态合作夥伴,包括 ODM、OEM 伺服器廠商,雲服務提供商、企業級獨立軟體和解決方案提供商以及開源社群,基于英特爾® 至強® 6 能效核處理器,面向各類型工作負載進行适配和優化,為廣大行業客戶提供創新方案,為資料中心提升能力和提效降本提供穩健之路。

金山雲釋出第九代雲伺服器高效型 SE9,攜手英特爾引領雲計算能效新紀元,面向計算、網絡和存儲方面進行了深度優化,首次支援單執行個體高達 256 核 vCPU,實作核心密度翻倍。相比線上主售機型,整機整數計算性能提升達 3 倍2 ,同規格套餐成本效益提升超過 60%3 ,而 Nginx 和轉碼整機性能以及在 Redis 業務場景下的讀寫性能,分别實作了最高達 2.6 倍4 、3.55 倍 和 2.8 倍6 的提升。

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浪潮資訊推出了采用英特爾® 至強® 6 能效核處理器的 G8 元腦伺服器,涵蓋全場景、高密計算和高能效三款通用伺服器,以系統設計為核心,具備高效節能、靈活開放、安全可靠和原生智能四大特性,相比 G6 平台性能提升 200%7 ,每機關能耗下性能提升 230%8 以上。

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南大通用建構的高效節能分布式邏輯資料倉庫,充分利用英特爾® 至強® 6 能效核處理器的多核能力,提升業務部署密度和單節點性能,使 Gbase 8a MPP 性能提升 182%9 、能效比提升 135%10 ,助力綠色可持續資料中心建設。

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記憶科技推出低碳節能伺服器,采用子產品化設計,實作了全生命周期的低碳節能設計。與第二代至強平台相比,隐含碳減少 76%11 ,營運碳減少 53%12 。其 BenchSEE 跑分高于《塔式和機架式伺服器能效限定值及能效等級》一級能效(45 分)的 6 倍以上13。

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擁抱資料中心雲化以及 AI 應用的新機遇,為高品質發展提供高效、綠色低碳的算力底座是計算基礎設施邁向智能新時代的重要方向。英特爾® 至強® 6 能效核處理器以創新架構,通過提升資料中心的性能和能效并降低成本,助其應對不斷變化的商業環境,為使用者打造更豐富、更優質的服務。針對 AI 工作負載的高算力需求,英特爾計劃在今年推出更高性能的性能核(P-core)版本。借助英特爾® 至強® 6 處理器的 E-core 和 P-core 的相容性,單一平台便能滿足出色的 AI 性能、高能效和雲端的可擴充性,幫助資料中心高效滿足不斷增長的多元化需求。

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實際性能受使用情況、配置和其他因素的差異影響。更多資訊請見英特爾的性能名額網頁。 性能測試結果基于配置資訊中顯示的日期進行的測試,且可能并未反映所有公開可用的安全更新。詳情請參閱配置資訊披露。沒有任何産品或元件是絕對安全的。 具體成本和結果可能不同。

英特爾并不控制或審計第三方資料。請您審查該内容,咨詢其他來源,并确認提及資料是否準确。 英特爾技術可能需要啟用硬體、軟體或激活服務。

© 英特爾公司版權所有。英特爾、英特爾辨別以及其他英特爾商标是英特爾公司或其子公司的商标。其他的名稱和品牌可能是其他所有者的資産。

注釋:

1.詳情請見以下網址的 [7N1]:intel.com/processorclaims(英特爾® 至強® 6 處理器)。結果可能不同。

2.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,金山雲演講分享

3.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,金山雲演講分享

4.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,金山雲演講分享

5.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,金山雲演講分享

6.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,金山雲演講分享

7.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,浪潮資訊演講分享

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9.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,南大通用演講分享。

10.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,南大通用演講分享。

11.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,記憶科技演講分享。

12.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,記憶科技演講分享。

13.資料來源于英特爾® 至強® 6 能效核處理器釋出會現場,記憶科技演講分享。

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