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| 本文作者： 包永剛 | 2019-05-28 11:12 |
信息時代從計算機時代、互聯網時代走向大數據時代，時代變遷的背后是數字化、網絡化和智能化的發展。處理器作為信息時代向前發展的最基礎的動力，新的時代有不同的需求。英特爾作為PC處理器霸主，面對新的時代的挑戰以及來自英偉達和AMD更加激烈的競爭，在去年八月提出了以數據為中心的策略。
英特爾以數據為中心的策略是否奏效以及最大的優勢在哪？國內重要的云計算廠商BATJ對英特爾數據中心產品的評價如何？他們共同的觀點是什么？
為什么要以數據為中心？
英特爾以數據為中心策略的提出一個最重要的依據是這一市場的潛力。根據IDC的預測，2015年到2025年，數據將以每年25%的速度增長。這意味著，未來十年每三年數據量就會翻倍。數據如此快速地增長，主要是因為數據的產生將不僅僅來自人類，越來越多的設備將產生更多數據。
以往數據產生的數據只需要采集和傳輸，伴隨著數據的增多，需要對數據進行更多的分析處理，才能發揮數據的價值。當然，數據的處理方式也在變化，傳統的馮諾依曼處理器正面臨越來越大的挑戰，量子計算、神經擬態計算的研究引發了越來越多的關注。還有，數據的類型從以前的文本、圖像的結構化數據轉變為來自神經網絡數據、聯網汽車、基因數據等的不規則維度和定制類型數據。
顯然，大數據時代最重要的就是解決數據的處理、存儲、傳輸的問題。因此我們看到，英特爾提出了六大技術戰略，分別是制程和封裝、XPU架構、內存和存儲、互連、安全、軟件。這六大技術戰略既是基于已有的技術和產品，也涵蓋即將推出的新產品。這些最終也成為了英特爾在數據時代或者說目前的計算市場的一個優勢。
在此次舉行的媒體研討會上，英特爾亞太研發中心的專家表示，英特爾團隊和中國的云計算廠商有6年的深入合作，這些廠商包括騰訊、阿里、百度、京東、頭條等，他們在與英特爾合作時都會提到一點，和其他的廠商相比，英特爾有全面的技術。
全面是否意味著優勢？
雖然英特爾全面的技術得到了云計算廠商們的認可，但全面的技術和產品并不等同于競爭優勢，每一個產品的競爭力以及產品的協同才是最終競爭優勢的體現。我們分別來看英特爾在六大技術方面是否具備優勢。
制程不占優勢但封裝優勢已經體現
首先需要關注的是制程，先進的制程是提升算力最為直接有效的方式。在制程的領導力上，英特爾目前并不占據優勢。經歷了多次的延期，英特爾在本月宣布將于 2019 年推出 10nm 芯片，并將在2021 年生產并推出一款 7nm GPU。
不過需要指出的是，如今的工藝制程的數字早已不再代表實際的晶體管尺寸，帶入了更多的營銷的目的，因此英特爾的10nm并不一定比臺積電已經量產的7nm性能表現弱，我們需要看最終產品的性能。
英特爾在封裝方面的優勢則已經體現出來，二代基于Hyperflex異構核封裝的FPGA，性能相比前一代會提高40%，功耗降低40%。接下來，英特爾還將用其超異構架構發揮其在封裝方面的優勢。
全面的處理器類型
處理器的競爭力架構非常關鍵，特別是目前AI發展的早期需要豐富的處理器類型。英特爾以CPU被熟知，如今借助收購已經擁有了FPGA、自動駕駛專用處理器、神經網絡處理器，明年還將推出自主研發的獨立GPU Xe。
先看CPU，英特爾2017年推出的第一代至強可擴展處理器已經廣泛應用于云計算市場。今年4月，第二代至強處理器推出，進行了全面的提升。簡單來說，增加了對英特爾傲騰數據中心級持久內存的支持，同時增加了深度學習加速功能，還增加了Speed Select技術，還針對不同的產品推出特別優化的型號。另外，對于近來頻頻引發關注的安全問題，第二代至強可擴展處理器增加了硬件解決方案，避免以前通過軟件解決帶來的性能影響。
根據英特爾給出的數據，第二代9200系列至強可擴展處理器相比上一代8180整體性能提升2倍左右，AI性能提升3.5倍。新一代8280和上一代8180相比整體提升在百分之三到六左右。
在第二代至強處理器的眾多升級中，雷鋒網認為需要特別關注的是第二代至強更加豐富的特殊優化的系列產品，包括支持Speed Select技術的“Y”系列、專為虛擬機密度值推出的“V”系列，對搜索算法和業務特點優化的“S”系列，可以承受更高溫度，可靠性更高壽命可達10年的“T”系列，還有專為網絡邊緣設計的集成外設網絡和I/O等的至強D-1600。
作為深耕技術和了解市場的英特爾，這幾個系列第二代至強可擴展處理器的推出意味著目前這些市場有著強烈的需求，這也將是英特爾能否在這些市場以及數據中心市場實現領先的關鍵之一。
FPGA方面英特爾即將推出的是基于10nm Agilex，具備三大特性：高性能、先進3D封裝、支持開發人員。其中特別需要指出的是CXL緩存一致性加速，這個技術可以直接訪問CPU的內存，而不需要通過PCIE進行映射。I/O方面支持更大的帶寬，收發器帶寬可以從上一代的56G提升到最大112G，更大的帶寬是數據時代重要的特性。
另外一個值得注意的是英特爾稱之為eASIC的技術，這是介于FPGA和ASIC之間，可以使硅片和功耗差不多降低為原來的一半。
突破性內存技術
處理器性能的不斷增長讓更多人發現數據存儲也是一個非常關鍵的問題，在處理器內部，除了架構方面的革新，片上網絡等都是解決處理器內部處理性能與數據讀取速度不匹配問題方法。
英特爾數據中心事業的首席工程師表示，數據爆炸式增長帶來的挑戰是如何有效地處理數據。如果數據放在存儲介質上是無法處理的，因為數據處理都在內存上處理的。通常計算機架構當中，熱數據是存在DRAM當中，冷數據是存在不同速度的存儲介質當中。據了解，DRAM的延遲大概是100納秒，SSD的延遲在100微秒左右，如果容量很大甚至會達到毫秒級的延遲。因此，如果想挖掘數據的價值就需要解決這個問題。
針對該挑戰，英特爾擁有一個創新介質叫3D Xpoint，基于該介質有SSD和內存產品。其中，傲騰數據中心級持久內存可以被認為是一個新物種。首先它擁有內存級的延遲，但掉電內存的數據不會失去，相對來說它打破了傳統內存和存儲的邊界，比傳統的DDR內存大很多的前提下，可以大大提升編程的模型，提升業務運行的性能。
不僅如此，傲騰數據中心級持久內存有兩種工作模式，直接訪問模式和內存模式，前者的特點是內存的訪問直接可見，應用程序可以直接優化，內存模式只用到了大容量的特點。由于是一種新的介質，讀寫壽命的問題不用擔心。但這不是替代DRAM的產品，用戶對于保留DRAM和同時使用新介質的接受程度也比較高。
基于3D XPoint介質的更新的SSD固態硬盤，這種固態性盤相比傳統基于NAND的固態硬盤延遲更低，防御性能會更高。
連接讓數據傳輸更快
數據的處理和存儲問題解決后，數據的傳輸問題也需要解決。英特爾在數據傳輸方面的專家表示，數據在進行大規模部署時，面臨的可預測性挑戰包括抖動性和數據的延遲，以及響應時間。
英特爾將在今年第三季度發布的下一代以太網100G產品主要有兩個創新技術。第一個是ADQ，它針對特定的工作量提升應用性能，減抖動和延時，提高帶寬。另外一個是DDP，在800系列產品當中，整個流水線的編程能力都支持，又通過相應的接口和工具來實現。
隨著現在數據中心的發展，特別是5G技術的發展，產生的數據是爆炸性的增長，英特爾的目標是要把數據傳輸得更快，也就是說DDP和ADQ最主要的目的就是讓數據傳輸得更快。
另據了解，英特爾還有基于硅光技術的互連產品，以及基于高性能運算、低延遲網絡的OMNI-PATH的物聯網絡。
軟件的重要性更加突顯
雖然上面我們一直在強調硬件產品的重要性，但在大數據和AI時代，軟件以及軟硬一體的能夠發揮的潛力正越來越明顯。據介紹，英特爾已經上市的SkyLake架構產品，通過不斷的硬件軟件調優，在某些應用上，SkyLake的性能提高了275倍。
另外一個例子是第二代至強可擴展處理器。至強9200系列與其它廠商的同級別產品對比（基于第三方公開評測數據），整體性能提升從1.4倍到最高的25倍，而這25倍提升很重要的原因就是英特爾在軟件優化。
另外，在與ISV的合作中，在AI方面，通過軟件方面的調優，可以最大化地應用到英特爾的架構，AI推理方面的性能提升非常巨大。AI性能的提升關鍵的一點是指令集。通過增加針對推理任務場景加速的英特爾DL Boost指令集，這個指令集已經對主流開源框架進行了優化設計，在使用第二代至強可擴展處理器時，如果數據是FP32的精度，AI性能可以提升3-4倍，如果采用Int8數據類型，經過優化后AI性能也可以獲得2倍性能提升。
英特爾FPGA產品線當中最新的一個產品家族Stratix 10也提現了軟件的價值，英特爾提供了一套針對深度學習的計算開發庫DLA，這個工具庫的優點是比較快的讓AI的開發者，AI的軟件設計者利用他對C++這種語言的熟悉能力，直接編寫FPGA的軟件應用。
為了更好地發揮軟件的優勢，兼具簡便和可擴展、開放性和提供統一的開發體驗，英特爾有個內部項目oneAPI，該項目將在今年第四季度交付。
雷鋒網小結
面對大數據時代，谷歌要AI First，國內的互聯網巨頭們向產業互聯網轉型，英特爾去年八月提出以數據為中心的策略。但是，想要挖掘數據真正的價值，處理器只是最基礎的，數據存儲、傳輸、安全、軟件都缺一不可，相比其他芯片巨頭，英特爾的特點是擁有全面的產品線，這也是BATJ與英特爾合作直接感受到的。但真正能發揮全面產品線優勢的，是不斷創新的技術以及更好的整合，我們看到英特爾已經在各個領域有了不同程度的創新，并且想要通過oneAPI實現很好的整合，市場的接受度最終如何？拭目以待。雷鋒網
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