集成AI加速 英特尔以数据为中心的创新产品组合提升产品领导力
作为智能世界的新型基础设施，AI、5G、智能边缘和云计算等行业转折性技术将加速数字经济腾飞，为新业务的增长带来巨大发展机遇。如今，AI及数据分析为金融、健康医疗、工业、通信及交通等多行业客户开启了全新的机遇。据IDC预测，到2021年，75％的商业企业的各类应用将应用人工智能；到2025年，所有数据中将有约四分之一是实时产生的，而在这一庞大的增量中有95％的数据将通过各种物联网（IoT）设备产生。
人工智能和数据分析是未来10年的关键工作负载，快速部署AI和数据分析对当今各类企业至关重要。英特尔一直致力于不断强化处理器的内置AI加速能力和软件优化优势，以更好地为全球的数据中心和边缘解决方案提供动能，并通过打造无与伦比的芯片基石，助力释放数据中的无限洞察。
近日，英特尔宣布推出最新的数据平台产品组合，包括集成AI加速的英特尔第三代至强可扩展处理器、英特尔首个人工智能优化FPGA Stratix 10 NX、第二代英特尔傲腾持久内存、最新英特尔3D NAND SSD及相关软件解决方案，以在数据中心、云和智能边缘领域支持客户进一步加快人工智能和数据分析等工作负载的开发和部署，助力智能新基建建设，驾驭数字经济新浪潮。
英特尔市场营销集团副总裁、中国区数据中心销售总经理陈葆立表示，数据中心市场蓬勃发展，英特尔CPU是是业界唯一集成AI加速的处理器。同时，英特尔拥有全面的产品组合，实现数据中心领域的全面覆盖。
英特尔为AI与数据分析打造了无与伦比的广泛产品组合和生态系统支持。经过全面优化的全新数据平台与基于英特尔AI技术不断蓬勃发展的合作伙伴生态一道，正在帮助各类企业积极部署智能的AI和数据分析服务，从而将数据转变为企业的重要资产。
细数第三代至强可扩展处理器的黑科技
说起数据中心市场，不得不提到目前站在C位的英特尔至强处理器平台。目前，英特尔至强可扩展性处理器已出货超过3000万个，是全球部署最广泛的数据中心平台，仍然拥有95％的市场份额。
纵观英特尔至强处理器产品的路线图，就会知道至强处理器已经有二十多年的历史了。从2017年开始推出第一代至强可扩展处理器，2018年推出了代号为Cascade Lake的第二代至强可扩展处理器。今年，英特尔第三代至强可扩展处理器即将问世，该产品有两个产品系列，代号分别是Cooper Lake和Ice Lake，Copper Lake的定位是一个系统支持4－8个处理器插槽，即多路处理器，而Ice Lake的定位则是一个系统当中支持1－2个处理器插槽。英特尔预计在明年下半年会推出下一代的至强可扩展处理器，代号为Sapphire Rapids。
第三代至强可扩展处理器专为当今内置人工智能的数据密集型服务而设计。人工智能和数据密集型服务是最近这几年业界的普遍需求，也是技术发展的方向。对于人工智能的支持，在第三代至强可扩展处理器当中，英特尔进一步升级了DL Boost深度学习加速技术，同时在深度学习加速架构下的VNNI神经网络指令可以支持创新的bfloat16数据格式。
结合DL Boost以及bfloat16，英特尔第三代至强可扩展处理器平台相比上一代平台Cascade Lake最顶级的CPU 8280，在进行图像分类处理的时候，计算性能可以提高1．93倍，这是一个非常显著的提高。对于计算密集型的应用，英特尔在新的平台里可以支持更多的CPU内核和更高的CPU主频，提供更多的内存通道数、更快的内存速度、更高的内存容量。第三代至强可扩展处理器具备更强的计算能力、更大的数据存储能力，对于计算密集型的应用，相比于以往4路平台，其计算性能提高了92％，并支持第二代傲腾持久内存。
同时，针对如今云计算应用、企业应用的多样性，第三代至强可扩展处理器搭载了第二代的Speed Select技术（简称SST），可以让用户有更多的灵活性配置系统，更好地满足业务需求。SST是为了解决诸多企业客户或者互联网客户遇到的痛点。多样性的业务越来越复杂，对硬件有不同的需求，有的业务希望单线程的性能尽可能高，但它并不需要有很多的线程进行并行计算；另外有一些业务希望拥有很多的线程进行并发处理，但是对单线程要求并不高。以往应对这些不同需求的做法是量身定制，对第一类应用适配对应的CPU以及硬件配置。对于另外一类就需要再选一款CPU搭配新的机器使用。这种方式虽然可以解决问题，但是如果业务发生变化，配置就显得非常不灵活。
此外还有一种情况，随着计算密度越来越高，CPU核心数越来越多，内存越来越大，存储容量越来越高，网络带宽越来越大。用户在一台机器会部署多个业务，多个业务的优先级不一样，用户往往希望多个业务能运行在同一台机器上面，可以对不同业务设置不同的优先级，保证高优先级的业务拥有更好的性能。而在以往传统的平台上，一个CPU当中所有的核心优先级都是一样的，可以使用的资源、频率都是相同的。
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