英特爾終于將另一只腳邁進(jìn)了10nm的大門。
相對于早在2019年在臺北電腦展上發(fā)布的10nm酷睿?處理器來說，企業(yè)級的這一步讓我們等了太久。不過這種等待也是值得的——相對于第二代英特爾?至強?可擴展處理器，全新發(fā)布的第三代英特爾?至強?可擴展處理器平臺都具備了更強大的性能、更好的適配性和更廣闊的應(yīng)用場景。甚至可以說，在邁入10nm時代之后，英特爾已經(jīng)與曾經(jīng)14nm的自己說“byebye”，并以全新的持續(xù)領(lǐng)先的狀態(tài)投入到助力企業(yè)用戶加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮當(dāng)中。
這種判斷并非是空穴來風(fēng)。來自英特爾官方的數(shù)據(jù)顯示，第三代英特爾?至強?可擴展處理器的性能較上一代產(chǎn)品有了平均20%的IPC提升和46%的性能提升，這個數(shù)字雖然比不上曾經(jīng)摩爾定律要求的100%，但是在這個制程和架構(gòu)都接近天花板的今天，已經(jīng)算是可圈可點了。從物理結(jié)構(gòu)來說，新產(chǎn)品的最大核心數(shù)量從上一代的28核心提升到了40核心，提升將近60%；從AI表現(xiàn)來說，推理能力也比上一代產(chǎn)品提升了74%，相比5年前的至強? E5 v4系列產(chǎn)品更有265%的提升——誰說摩爾定律已經(jīng)不行了？
源于智能，不止于智能
相對于性能提升，這次第三代英特爾?至強?可擴展平臺發(fā)布也同樣釋放一個重要的信號——英特爾早已經(jīng)不是只能提供處理器的品牌（即便許多人依然這么認(rèn)為），更多時候，英特爾提供的是以數(shù)據(jù)為中心的，擁有集成AI和安全性的數(shù)據(jù)中心級解決方案，擁有軟件定義和硬件加速，從計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、軟件等多個角度推動客戶業(yè)務(wù)的數(shù)字化。而即便是在處理器上，英特爾也不再是單單的強調(diào)基準(zhǔn)性能或者某個BENCHMARK項目的測試結(jié)果，而是將性能結(jié)合到應(yīng)用，在業(yè)務(wù)相關(guān)的場景下實現(xiàn)自身價值。
比如上面這張圖，我們可以清楚的看到關(guān)于第三代英特爾?至強?可擴展處理器的重要性能概述，但出乎意料的是這一次性能并不是英特爾展示的唯一指標(biāo)。當(dāng)然在圖片的下方你可以看到相對于上一代產(chǎn)品的提升數(shù)字（就如我們剛剛介紹的一樣），但是在圖片中間的C位，赫然是新至強?平臺能夠支持的各種技術(shù)和解決方案，甚至還包括了英特爾在HPC引以為傲的oneAPI平臺。
這也說明，性能對于英特爾來說固然重要，但它更希望表達(dá)的是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮的推動下、在如今異構(gòu)計算平臺的沖擊和復(fù)合型算力的影響下，性能已經(jīng)不能夠代表至強?平臺的全部。相反，用戶希望得到的是最快的、智能化的業(yè)務(wù)處理速度和安全、穩(wěn)定的平臺運轉(zhuǎn)能力，以及豐富的生態(tài)系統(tǒng)支持——這就意味著性能不再是評判處理器優(yōu)劣的唯一，更重要的是看整個處理器平臺能夠為客戶帶來哪些價值。而從本次發(fā)布會來看，第三代英特爾?至強?可擴展處理器明顯已經(jīng)走上了一條全新的道路。
“built-in Artificial Intelligence”，內(nèi)建智能也是英特爾想表達(dá)的核心價值之一。從2015年開始，以深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)為代表的人工智能進(jìn)入了第三次覺醒的時代，而推動其發(fā)展的關(guān)鍵因素就是GPU加速卡的支持。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來說，GPU可以加快AI訓(xùn)練的速度，讓系統(tǒng)相比單純的CPU加速獲得更快的提升，識別率也更加準(zhǔn)確——這種趨勢推動了英偉達(dá)GPU的發(fā)展，也開啟了整個IT時代的異構(gòu)計算大潮。除了GPU，包括ASIC、FPGA等多種芯片紛紛出現(xiàn)，也在挑戰(zhàn)CPU的傳統(tǒng)計算霸主地位。
英特爾當(dāng)然不能無視這種挑戰(zhàn)，因為在曾經(jīng)推出的至強?融核加速器之外，更對自家的CPU進(jìn)行了智能化的改進(jìn)，并在第二代英特爾?至強?可擴展處理器推出的時候就增加了包括VNNI在內(nèi)的AI推理能力。而到了這一代，英特爾的AI推理能力已經(jīng)接近成熟，其性能甚至優(yōu)于競爭對手的獨立產(chǎn)品。這也就意味著，在智能時代英特爾依然牢牢把握住了AI的脈搏，更是為客戶提供了近乎于零成本的強大AI推理能力，大大提升了產(chǎn)品的競爭力。
剛才我們提到，英特爾希望在應(yīng)用場景中體現(xiàn)新至強?平臺的價值，那么這些場景包括哪些呢？不可否認(rèn)的是，數(shù)字化大潮使得“端-邊-云-網(wǎng)-智”取代傳統(tǒng)的“云-管-端”成為企業(yè)發(fā)展的全新推動力，而在新興的5大應(yīng)用場景中，英特爾都已經(jīng)實現(xiàn)了全方位覆蓋。
在后端的數(shù)據(jù)中心側(cè)，無論是超大規(guī)模的云數(shù)據(jù)中心還是高性能的HPC中心，英特爾都有成熟的解決方案。以最新發(fā)布的第三代英特爾?至強?可擴展處理器平臺為例，它提供了第三代英特爾?至強?可擴展處理器用于數(shù)據(jù)中心的計算主力，提供傲騰?持久內(nèi)存200和固態(tài)盤作為數(shù)據(jù)中心熱數(shù)據(jù)和溫數(shù)據(jù)存儲，提供了以太網(wǎng)適配器E810-2CQDA2用于數(shù)據(jù)的傳輸，更有Agilex?FPGA異構(gòu)計算平臺進(jìn)行加速，保障數(shù)據(jù)中心在任何層面都會獲得最佳的價值體現(xiàn)。
終端和邊緣也同樣是英特爾關(guān)注的重點，在這一側(cè)英特爾提供了包括至強?D在內(nèi)的邊緣解決方案——這款最低能耗只有25W的產(chǎn)品能夠適應(yīng)多種惡劣的室外應(yīng)用環(huán)境，并集成了英特爾?QuickAssist技術(shù)的硬件加速、 IO和NIC等多種功能，適用于vRAN、安全設(shè)備、uCPE/SD-WAN、交換機和路由器、邊緣計算、存儲等場景中。更重要的是，即便是這種面向邊緣的產(chǎn)品也內(nèi)置了原生人工智能（VNNI和英特爾?深度學(xué)習(xí)加速），這同樣彰顯出英特爾在智能化業(yè)務(wù)驅(qū)動層面的一絲不茍。
與以往不同，這次公布的新至強?測試成績還包括了5G和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，這在之前是難以想象的。不過伴隨著英特爾將業(yè)務(wù)延伸到更多領(lǐng)域，特別是當(dāng)越來越多的人用上5G手機、當(dāng)我們的車聯(lián)網(wǎng)越來越發(fā)揮作用，我們已經(jīng)不可避免的進(jìn)入了云網(wǎng)融合、云邊端協(xié)同的新時代，而英特爾也順其自然的將產(chǎn)品推廣到了這些領(lǐng)域。很顯然，在這兩大場景中，新一代至強?可擴展平臺同樣有了50%以上的性能提升。對于性能本就薄弱的終端和邊緣來說，這樣的提升會帶來性能的大躍進(jìn)。
安全同樣是本次第三代英特爾?至強?可擴展處理器強調(diào)的重點——英特爾?軟件防護擴展（英特爾?SGX）?？赡軐τ诖蟛糠謧€人用戶來說，我們的數(shù)據(jù)并沒有那么重要，而個人隱私泄密的情況也時有發(fā)生，但是對于企業(yè)來說，數(shù)據(jù)就是生命，就是未來數(shù)字化時代的石油，保護好敏感數(shù)據(jù)也就是保證了企業(yè)業(yè)務(wù)的延續(xù)性。因此在安全防護層面，企業(yè)級的需求會比個人強烈許多。
以往，我們總會從新聞中看到某網(wǎng)站被黑客攻擊、某平臺被病毒搞癱瘓，這樣的案例其實層出不窮，究其原因，除了人為因素（比如刪庫跑路）之外，更多時候都是系統(tǒng)安全漏洞造成的。
據(jù)公安部第三研究所網(wǎng)絡(luò)安全法律研究中心發(fā)布的《2019年網(wǎng)絡(luò)犯罪防范治理研究報告》顯示，僅2018年每分鐘因網(wǎng)絡(luò)犯罪導(dǎo)致的經(jīng)濟損失高達(dá)290萬美元，每分鐘泄露的可標(biāo)識數(shù)據(jù)記錄為8100條，而頭部企業(yè)每分鐘為網(wǎng)絡(luò)安全漏洞所付出的成本則達(dá)到25美元。
另外就是從負(fù)載的層面上講，AI應(yīng)用或者HPC應(yīng)用一般多用于金融、醫(yī)療、軍工科研流域，這種負(fù)載上跑的數(shù)據(jù)都極其重要，一旦造成隱私泄密，會為企業(yè)引發(fā)很大信任危機，影響企業(yè)信譽.
如此巨大的損失，顯然不是企業(yè)能夠承受的，因此在不影響性能的前提下，保護系統(tǒng)安全、封堵系統(tǒng)漏洞也就成為了全行業(yè)的共識，更是英特爾的職責(zé)所在。為此，早在2015年英特爾就發(fā)布了英特爾?軟件防護擴展平臺，旨在提供基于硬件的數(shù)據(jù)中心可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)，在系統(tǒng)中擁有更小的攻擊面。
經(jīng)過多年的發(fā)展，該平臺已經(jīng)成為了廣泛的獨立軟件開發(fā)商和云服務(wù)提供商生態(tài)系統(tǒng)，很多對安全最為敏感的英特爾企業(yè)和云客戶已經(jīng)使用英特爾?SGX開發(fā)了受保護的應(yīng)用軟件，而英特爾?SGX開發(fā)者社區(qū)和軟件數(shù)量繼續(xù)也在不斷擴大。SGX與其他最大的區(qū)別在于硬件雙重密鑰加密。
這也是英特爾作為業(yè)界領(lǐng)軍者區(qū)別于其他品牌的最直接體現(xiàn)，更是在性能之外為客戶提供的無償數(shù)據(jù)保護服務(wù)。不僅如此，英特爾打造的x86生態(tài)系統(tǒng)也成為了當(dāng)下IT產(chǎn)業(yè)最重要、最普遍的生態(tài)系統(tǒng)，全球有億萬用戶都已經(jīng)受益于其中。時至今日，英特爾已經(jīng)打造出超過500個可立即投入部署的英特爾市場就緒解決方案和英特爾精選解決方案，支持從邊緣到云的廣泛工作負(fù)載，幫助客戶加快進(jìn)入數(shù)字化時代。
從7nm的獨樂樂到代工廠的眾樂樂
今年2月，被行業(yè)寄予厚望的新CEO帕特基辛格走馬上任，也讓英特爾回歸到了技術(shù)流。就在前幾天，帕特演講中宣布了他對IDM 2.0的愿景——持續(xù)驅(qū)動英特爾技術(shù)和產(chǎn)品領(lǐng)導(dǎo)力。
坦白說，英特爾作為一家半導(dǎo)體制造企業(yè)，一直是整個行業(yè)的“異類”。相對于眾多代工廠來說，英特爾有深厚的積累和完整的技術(shù)實力，其代工能力在業(yè)內(nèi)也是首屈一指。但一直以來，英特爾更注重自家產(chǎn)品的生產(chǎn)和品控，可謂是“兩耳不聞窗外事”。只是在當(dāng)下這個全球化的背景下，特別是去年開始全球芯片產(chǎn)生嚴(yán)重不足，因此這次帕特決心出手——以代工和被代工的方式融入全球化的工廠大家庭。
這是英特爾一項了不起的轉(zhuǎn)型。如果說之前英特爾在市場中的表現(xiàn)是獨樂樂的話，那么如今它更希望自己能夠眾樂樂。按照帕特的構(gòu)想，英特爾代工服務(wù)（IFS）將面向全球客戶開放，通過領(lǐng)先的制程和封裝技術(shù)為歐美客戶提供足夠的產(chǎn)能，其產(chǎn)品包括但不限于x86內(nèi)核、ARM和RISC-V等等。按照帕特的說法，“英特爾的代工計劃已經(jīng)得到了業(yè)界的熱忱支持”。
在代工的同時，英特爾也希望能夠借助于第三方代工廠的產(chǎn)生，提升自己的產(chǎn)品交付能力。按照計劃，英特爾將在2023年開啟客戶端和數(shù)據(jù)中心部門生產(chǎn)核心計算產(chǎn)品的代工生產(chǎn)，這也將優(yōu)化英特爾在成本、性能、進(jìn)度和供貨方面的路線圖，帶來更高靈活性、更大產(chǎn)能規(guī)模，為英特爾創(chuàng)造獨特的競爭優(yōu)勢。
這也就是英特爾打造的IDM 2.0的愿景，也是英特爾開放生產(chǎn)能力的第一步。許多人可能好奇，在10nm之后，英特爾的下一代工藝發(fā)展如何了？其實在我們剛剛提到的發(fā)布會上，英特爾也明確表示7納米工藝流程正在按部就班的進(jìn)行中，并且已經(jīng)“進(jìn)行了重新構(gòu)建和簡化，將EUV的使用率提高了100%”，面向客戶端的7nm產(chǎn)品更會在2023年上市。
由此看來，英特爾早已不是曾經(jīng)那個大眾印象中只有處理器的公司（事實上也并不是這樣），也不再僅僅把眼光放在單純跑分和制程的數(shù)字上，而是更多強調(diào)對多樣工作負(fù)載中的算力支撐，多元化的產(chǎn)品布局與生態(tài)建設(shè)，同時在未來工藝的前瞻性上也在不斷解放思想，通過代工與被代工的方式釋放剩余產(chǎn)能、化解潛在風(fēng)險。也正是在這種理念的驅(qū)動下，如今的英特爾已經(jīng)輕裝上陣，并在更多時候扮演了IT產(chǎn)業(yè)“全能王”的形象，從“端-邊-云-網(wǎng)-智”多個層面實現(xiàn)了業(yè)務(wù)覆蓋，從技術(shù)、解決方案和生態(tài)多個角度推動產(chǎn)業(yè)升級和客戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
如今的英特爾不希望也不需要再去談單項性能或者單個測試成績，當(dāng)實現(xiàn)了全產(chǎn)業(yè)覆蓋之后，英特爾更多時候則是從應(yīng)用場景的角度出發(fā)，從業(yè)務(wù)賦能的需求出發(fā)，從生態(tài)伙伴合作共贏的未來出發(fā)，攜手客戶共同打造全新的智能化時代。
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