直面競爭，英特爾以穩健執行力加速數據中心產品技術創新

隨著第五代英特爾至強可擴展處理器（以下簡稱“第五代至強”）的問世，其也成為了多年來競爭最激烈的CPU市場的一員“大將”。

面對不斷變化的市場需求，芯片制造商憑借能夠為邊緣、云、AI和科學計算等應用場景打造根據工作負載優化的組件，也因此迎來了巨大的發展機遇。除了AMD、Ampere Computing和英偉達以外，主流云服務提供商對定制芯片的依賴性在增強，例如亞馬遜的Graviton和微軟的Cobalt等芯片。

在接受The Register采訪時，英特爾至強產品和解決方案事業部總經理Lisa Spelman不僅展示了英特爾數據中心正在以強大的執行力穩步前行，同時也分析了市場環境的變化，以及數據中心處理器產品路線圖的發展變化。

持續探索“完美”

第五代至強能夠實現平均20%的性能提升，這在很大程度上要歸功于增大三倍的三級緩存和簡化的芯粒（chiplet）架構，該架構使用兩個die而不是上一代的四個。得益于上述變化，第五代至強的核心數提升至64個，這相比于主流第四代至強平臺的56個核心，有了顯著的改進。

而這也源于英特爾獨特的策略，長期以來英特爾始終優先考慮每個核心的性能而非核心數量，因此與AMD也有所不同。但從當下的市場變化來看，尤其是以云端使用場景為例，客戶對于高核心數處理器的需求正愈發強烈。

Spelman表示，“客戶幾乎不會因為只考慮核心數量而不選擇英特爾的產品。但在面臨科學計算等對核心數量要求較高的工作負載時，具體還是要取決于客戶的實際工作負載和應用程序運行需求，并考慮處理器能否更好地融入現有系統。而且有很多至強處理器的優勢是參數規格表無法直接體現的。”

現階段，英特爾也對多核處理器有所布局。Spelman指出，“我也正在推動至強產品路線圖朝著更高核心數量的方向發展，因為我確實希望能夠滿足那些客戶的需求。而且，如果一切進展順利，英特爾的首款真正多核CPU（不包括至強融核處理器）將在核心數量和性能上都極具競爭力。” 

代號為Sierra Forest的至強處理器計劃將在2024年上半年推出，其最多將具備288個能效核（E-core），比Ampere One的192核多50%。性能核（P-core）處理器Granite Rapids 也將緊隨其后發布，盡管現階段已知信息優先，但可以預見的是，其也將擁有更高的核心數量、改進的性能、以及在內存和IO吞吐量上的大幅提升。

“我們正在推出性能核和能效核產品，也是源于我們對于市場發展的持續關注。”Spelman說。

加碼云計算領域

隨著越來越多的云服務提供商轉向定制芯片，以及ARM推進其稱為計算子系統（CSS）的shake-'n-bake CPU設計，英特爾也在持續加碼云計算市場。

作為定制芯片的代表，亞馬遜云科技擁有Graviton GPU，Trainium和Inferentia AI加速器，以及Nitro SmartNICs，但他們絕非唯一構建自有芯片的公司。在業界討論了多年之后，微軟終于推出了其Cobalt 100 CPU，該CPU的部分基于ARM的CSS構建模塊，并擁有128個處理器核心。

值得關注的是微軟對Arm CSS的使用，這是迄今為止Arm架構在CPU設計中最趨于完整的體現。而對于Arm來說，其目標顯然是吸引更多超大規模基礎設施運營商和云服務供應商以CSS作為基礎，進而開發自己的定制化Arm CPU。

亞馬遜云科技和微軟并不是唯一選擇采用ARM核心的公司。據傳谷歌正在開發自己的芯片，代號為Maple，報道稱其將使用Marvell開發的設計。而甲骨文雖然并未構建自己的定制CPU，但它在Ampere Computing的ARM兼容處理器上投入了大量資金。

Spelman表示，“盡管亞馬遜云科技的Graviton芯片在ARM生態系統擁有“不俗表現”，但我們在云計算領域的前景也無需過于擔憂。云服務提供商專注于以最有效的方式解決客戶問題，這意味著即使他們有自己的產品，我們的芯片也有可能會被采用。”

英特爾的前瞻規劃

盡管如期推進至強產品路線圖面臨挑戰，但Spelman表示，一些前瞻性規劃，特別是英特爾將AI加速功能適配到其CPU中的決定，已經初顯成效。

Spelman指的是去年1月隨著第四代至強共同推出的高級矩陣擴展（AMX）。AMX旨在加速常見的AI和機器學習推理工作負載，并減少對獨立加速器的需求。這也是英特爾最新發布的第五代至強的一大特色。第五代至強也對AMX加速引擎進行了改進，并擁有更快的內存和更大的緩存。得益于此，第五代至強現在可以以更低的延遲運行更大的模型。

Spelman指出，“在異構計算時代，市場對于CPU、GPU、AI加速期等的需求都同時存在，因此我們也采用‘多條腿走路’的計劃。”誠如此前披露的信息，第五代至強能夠在可接受的延遲水平下承載參數量多達200億的大語言模型。而對于參數量更大的模型來說，專門的AI加速器更為理想。

回顧過往，Spelman表示對至強團隊取得的進展感到滿意。“從領導者的角度來看，我現在最大的目標就是保持警惕。”