過去半年中,隨著大模型產品的爆發(fā),AI帶來的變革已經逐漸凸顯。算力承載著AI的研究和應用,其格局變化尤為明顯。

2023年,生成式AI研究和應用的爆發(fā)給云計算產業(yè)帶來了全新的機遇和挑戰(zhàn):大模型需要龐大的算力支持,用戶普遍需要向云計算廠商購買算力服務;且由于大量用戶涌入云服務市場,云廠商需要盡快升級數(shù)據(jù)中心算力以應對AI需求,同時持續(xù)降低TCO,為用戶提供價格合理的算力資源;此外,AI應用開發(fā)還涉及大量隱私敏感數(shù)據(jù)的云端存儲和使用,云廠商也要全力保障這些數(shù)據(jù)的安全可靠,打消用戶后顧之憂。

基于上述需求,云廠商迫切需要對已有硬件基礎設施進行更新?lián)Q代,要求新一代CPU能在保障基礎設施平穩(wěn)升級迭代的同時,具備更強的性能、更低的TCO,同時能夠滿足云端多樣化工作負載需求的較強AI能力:

對于大型云服務基礎設施而言,穩(wěn)定性、可靠性依然是王道,因此云服務廠商升級硬件時決策更加謹慎,偏向于在有著長期延續(xù)性的主流平臺上逐漸迭代,保護上層軟件應用投資,減小對基礎設施開發(fā)運維部門的沖擊。大模型在云端訓練、推理的過程需要用戶將大量數(shù)據(jù)傳輸至云端,云廠商需要采取更強的安全措施,如硬件級的安全引擎來更好地保障敏感數(shù)據(jù)的安全,確保云實例間的數(shù)據(jù)隔離,預防惡意入侵和泄漏。AI應用涉及密集的低精度矩陣運算,需要較大的內存空間。對于大模型推理應用和中小尺度(參數(shù)規(guī)模低于20B)模型的訓練應用而言,其在搭載AI加速器的CPU上運行可以獲得非常好的能耗比與性價比,還能夠以極具優(yōu)勢的TCO滿足云廠商大多數(shù)AI服務的需求。同時CPU的通用計算能力也可以為云廠商提供充足的靈活性,有效保護基礎設施投資。

面對上述需求,英特爾作為服務器CPU領域的技術領導者,繼年初發(fā)布第四代至強? 可擴展處理器之后,加快了產品更新節(jié)奏,于上周發(fā)布了第五代至強? 可擴展處理器,其可與上一代處理器兼容,提供硬件級安全和可信服務,并通過豐富的AI產品組合駕馭整個AI管線,從而進一步壯大了應對人工智能時代的產品組合。

技術創(chuàng)新解決三大維度需求,CPU 繼續(xù)扮演 AI 時代基礎設施關鍵角色

相比上一代產品,第五代至強? 可擴展處理器的核心數(shù)量增加至64個,擁有更高的單核性能和內存帶寬,三級緩存容量提升近3倍。其每個內核都具備AI加速功能,內置的英特爾? AVX-512及英特爾? AMX,能使機器學習、深度學習和大模型應用的性能大幅提升。第五代至強? 可擴展處理器還能通過英特爾? SGX/TDX為使用中的云端數(shù)據(jù)提供端到端硬件級防護能力。與上一代至強? 可擴展處理器相比,五代至強? 在相同功耗下的平均性能提升了21%,而AI推理和訓練性能的提升更是高達42%和29%。

一系列技術創(chuàng)新,使第五代至強? 可擴展處理器成為AI時代云廠商的基礎設施關鍵角色。目前,已經有多家客戶在實際業(yè)務中部署了第五代至強? 可擴展處理器,在實踐中證明了它為用戶帶來的巨大收益提升。其優(yōu)異的表現(xiàn)得到了客戶的很高評價,也讓更多準備升級云計算基礎設施的企業(yè)對新一代至強? 有了更高的期待。

英特爾 AMX提升大模型推理性能,助力京東升級營銷購物體驗

2023 年京東云突破性地在數(shù)百個AI場景中應用了大模型,在數(shù)百個營銷場景中升級了原有工作流,顯著提升了商家與消費者的購物體驗。

基于自研的言犀AI與大模型,京東云通過AIGC管道生成了30%的大促物料,京小智數(shù)字人、領航者營銷平臺也在大模型支持下獲得了高達87%的商品推薦采納率,消費者應答準確率提升30%。

京東大模型第一次亮相就收獲完美成績,很大程度上要歸功于其部署的基于第五代英特爾? 至強? 可擴展處理器的新一代自研服務器,與上一代自研服務器相比整機性能提升23%,關鍵的AI CV推理性能與 Llama v2大模型推理性能更是分別提升38%與51%。

取得如此顯著的AI推理能力進步,秘訣在于第五代至強? 可擴展處理器搭載的英特爾? AMX加速引擎。其可以將INT8低精度矩陣運算速度提升一個數(shù)量級,再結合第五代至強? 可擴展處理器更高的內存帶寬與更強的多核心互聯(lián)能力,使AI推理性能相較上一代顯著提升。在11.11大促中,第五代至強? 可擴展處理器和英特爾? AMX的組合在京東云承載的 AI 推理應用服務中大展身手,助力用戶訪問峰值同比提升170%,智能客服咨詢服務量超14億次,且并未增加能耗,也將京東云基礎設施的運維成本維護在之前的水平內。

英特爾? TDX賦能可信計算環(huán)境,為阿里云客戶構筑端到端數(shù)據(jù)安全城墻

對于云計算廠商而言,要讓更多行業(yè)和組織信任云服務,就必須提供有足夠說服力的安全隱私保障,所以云廠商迫切需要更高水準的硬件級安全城墻。

對于云環(huán)境中使用狀態(tài)中的數(shù)據(jù),機密計算是實現(xiàn)其有效保護的良策,其為客戶敏感數(shù)據(jù)提供了基于硬件設備的可信執(zhí)行環(huán)境(Trusted Execution Environment, TEE),通過隔離保護的方式來防止未經授權的入侵者訪問或修改處理中的數(shù)據(jù)。作為機密計算技術的重要引領者,英特爾? 軟件防護擴展(英特爾? SGX)技術提供了應用層面的隔離能力;而在和阿里云的合作中,則由英特爾? TDX技術與阿里云新實例搭載的可信平臺模塊(TPM)相配合,結合阿里云自研的加密計算隔離環(huán)境enclave,為阿里云第八代企業(yè)級ECS實例g8i構建了一個基于虛擬化的硬件可信環(huán)境,即為整個虛擬化實例(包括虛擬機、容器)都構建出可信的邊界,由此為客戶提供了可信邊界更大、更易部署的安全云環(huán)境。

英特爾? TDX使TEE環(huán)境的可信邊界獲得了有效擴展,從而讓IaaS、PaaS等環(huán)境中的云工作負載都能整體納入機密計算的數(shù)據(jù)保護之下,能夠有效抵御惡意威脅,加強云端數(shù)據(jù)隔離。

阿里云自研的千問大模型就得到了英特爾? TDX的充分保護,實現(xiàn)模型數(shù)據(jù)端到端加密保護。英特爾? TDX技術為AI大模型這樣需要向云端傳輸大量數(shù)據(jù)的應用場景鑄就了足夠牢固的安全保障,也為生成式AI應用廣泛普及鋪平了信任道路。此外,在引入第五代至強? 可擴展處理器之后,第八代企業(yè)級ECS實例在計算、網絡、存儲、安全等工作負載中的都得到了顯著提升,在數(shù)據(jù)庫、硬件加解密、AI應用、音視頻等場景性能提升15%~25%不等。更重要的是,八代實例保持價格不變,使阿里云g8i實例可以用更小的性能開銷保障用戶的數(shù)據(jù)高度安全性。

第五代至強? 可擴展至強算力大升級,支持火山引擎實現(xiàn)降本增效目標

火山引擎的大規(guī)模云原生基礎設施包含超過一百萬臺服務器、上千萬容器實例,管理數(shù)十EB級別存儲資源,需要應對10 億+級QPS緩存峰值、10+TB/s的讀寫峰值帶寬,支持數(shù)億日活的應用訪問。

為了應對如此復雜的需求,火山引擎一直都選擇和信賴英特爾? 至強? 解決方案,并率先引入第五代至強? 可擴展處理器,助其第三代彈性計算實例加碼全新升級。

與基于第四代至強? 的彈性計算實例相比,第五代至強? 可擴展處理器助力火山引擎釋放了巨大算力和性能紅利,其彈性計算實例整機算力提升39%,內存帶寬提升17%,并在AI、視頻處理性能、Java應用性能等方面均有40%左右的性能提升?；鹕揭嬗媱澩瞥鍪褂糜⑻貭栐布铀偌夹g的能力升級,以Nginx為例,使用英特爾? QAT進行數(shù)據(jù)壓縮和證書驗證操作的吞吐量最高可提升5倍;在RocksDB中,使用英特爾? IAA進行數(shù)據(jù)壓縮讀寫的吞吐量最高可提升1.9倍。提升如此巨大的算力進化幅度,使火山引擎能夠使用相同的實例數(shù)量應對更多業(yè)務需求。

如今,火山引擎正在構建百萬核心級別彈性資源池,為業(yè)務的流量增長、體驗創(chuàng)新與安全性增強提供海量算力保障。

第五代至強? 可擴展處理器提供澎湃的算力的同時,還與上一代處理器兼容,共享架構與平臺,大大減少測試和驗證工作,其更高的性能、更好的安全性、更高的成本效益,已經在頭部云服務提供商中得到全面驗證。

軟硬結合,打通AI創(chuàng)新底層瓶頸

除硬件方面的諸多創(chuàng)新,第五代至強? 可擴展處理器在軟件層面也搭建了良好的生態(tài)環(huán)境。例如,英特爾已經在Pytorch、Tensorflow和OpenVINO? 工具套件等行業(yè)標準框架中提供了針對第五代至強? 可擴展處理器的優(yōu)化,使得云廠商和用戶能夠以較低的門檻,快速利用如英特爾? AMX等處理器功能,打通AI應用的算力瓶頸。英特爾? Trust Authority鑒證服務則能充分驗證TEE的有效性,發(fā)揮英特爾? SGX/TDX技術的優(yōu)勢。

如果說數(shù)據(jù)中心是一臺巨型計算機,那么CPU就是它的超級大腦,第五代英特爾? 至強? 可擴展處理器將一如既往地扮演核心角色。它與網絡、GPU、軟件技術棧等其他英特爾創(chuàng)新技術一起共同構筑了上層AI應用的根基。而這樣的根基雖然能力強大,但并不需要用戶為此投入大量精力學習或增加運維投入。由此,企業(yè)就能將主要精力投入在業(yè)務創(chuàng)新中,并在 AI 浪潮中緊緊把握住市場機遇,開啟新的增長路徑。

審核編輯 黃宇