chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

CPU也可以完美運(yùn)行大模型 英特爾第五代至強(qiáng)重磅發(fā)布

科技訊息 ? 來源:科技訊息 ? 作者:科技訊息 ? 2023-12-22 11:52 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

大語(yǔ)言模型(LLM)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域展示出了卓越的性能和巨大的潛力,然而,要想真正發(fā)揮出這些模型的強(qiáng)大能力,需要強(qiáng)大的算力基礎(chǔ)設(shè)施,而芯片是關(guān)鍵。

千呼萬(wàn)喚始出來,第五代英特爾?? 至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器,它來了!

若是用一句話來概括它的特點(diǎn),那就是——AI味道越發(fā)得濃厚。

以訓(xùn)練、推理大模型為例:

? 與第四代相比,訓(xùn)練性能提升多達(dá)29%,推理性能提升高達(dá)42%;

? 與第三代相比,AI訓(xùn)練和推理性能提升高達(dá)14倍。

什么概念?

現(xiàn)在若是將不超過200億參數(shù)的模型“投喂”給第五代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器,那么時(shí)延將低到不超過100毫秒!

也就是說,現(xiàn)在在CPU上跑大模型,著實(shí)是更香了。

而這也僅是英特爾在此次發(fā)布中的一隅,還包括打破自家“祖制”、被稱為四十年來最重大架構(gòu)轉(zhuǎn)變的酷睿?? Ultra。

此舉亦是將AI的power注入到消費(fèi)級(jí)PC中,用于加速本地的AI推理。

除此之外,具體到英特爾長(zhǎng)期在各行各業(yè)扎根的AI實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用,包括數(shù)據(jù)庫(kù)、科學(xué)計(jì)算、生成式AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、云服務(wù)等等,也隨著第五代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器的到來,在其內(nèi)置的如英特爾?? AMX、英特爾?? SGX/TDX等其他內(nèi)置加速器的幫助下,得到了更大的降本增效。

總而言之,縱觀英特爾此次整場(chǎng)的發(fā)布,AI可謂貫穿始終。

##最新英特爾處理器,AI更Power了

我們先來繼續(xù)深入了解一下第五代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器披露的更多細(xì)節(jié)。

例如在性能優(yōu)化方面,英特爾將各種參數(shù)做了以下提升:

? CPU核心數(shù)量增加到64個(gè),單核性能更高,每個(gè)內(nèi)核都具備AI加速功能

? 采用全新I/O技術(shù)(CXL、PCIe5),UPI速度提升

? 內(nèi)存帶寬從4800 MT/s提高至5600 MT/s

我們?cè)賮砜v向,與英特爾前兩代產(chǎn)品做個(gè)比較,那么性能提升的結(jié)果是這樣的:

? 與上一代產(chǎn)品相比,相同熱設(shè)計(jì)功耗下平均性能提升21%;與第三代產(chǎn)品比,平均性能提升87%。

? 與上一代產(chǎn)品相比,內(nèi)存帶寬提升高達(dá)16%,三級(jí)緩存容量提升至近3倍之多。

不難看出,第五代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器與“前任們”相比,在規(guī)格與性能上著實(shí)是有了不小的提升。

但英特爾可不僅僅是披露,而是已經(jīng)將第五代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器用起來,并把實(shí)打?qū)嵉氖褂眯Ч故玖顺鰜怼?/p>

例如在大模型的推理方面,京東云便在現(xiàn)場(chǎng)展示了搭載第五代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器的新一代自研服務(wù)器所呈現(xiàn)的能力——

全部以超過20%的性能提升“姿勢(shì)”亮相!

wKgZomWFB-OAT-ZkAADZysZJhkA01.jpeg

具體而言,京東云與上一代自研服務(wù)器有了如下的性能提升:

? 整機(jī)性能提升達(dá)123%;

? AI計(jì)算機(jī)視覺推理性能提升至138%;

? Llama 2推理性能提升至151%。

這也再一次證明了在五代至強(qiáng)?? 上搞大模型,是越發(fā)得吃香了。

而除了大模型之外,像涉及AI的各種細(xì)分領(lǐng)域,如整機(jī)算力、內(nèi)存寬帶、視頻處理等等,也有同樣的實(shí)測(cè)結(jié)果。

這份結(jié)果則是來自采用了第五代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器的火山引擎——

其全新升級(jí)的第三代彈性計(jì)算實(shí)例,整機(jī)算力提升39%;應(yīng)用性能最高提升43%。

wKgaomWFB-OAAymgAAE_94O5CLA66.jpeg

而且在性能提升的基礎(chǔ)上,據(jù)火山引擎透露,通過其獨(dú)有的潮汐資源并池能力,構(gòu)建了百萬(wàn)核彈性資源池,能夠用近似包月的成本提供按量使用體驗(yàn),上云成本更低了!

這是由于使用內(nèi)置于第五代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器中的加速器時(shí),可將每瓦性能平均提升10倍;在能耗低至105W的同時(shí),也有已針對(duì)工作負(fù)載優(yōu)化的高能效SKU。

可以說是實(shí)打?qū)嵉慕当驹鲂Я恕?/p>

云計(jì)算和安全性方面,亮出實(shí)測(cè)體驗(yàn)的同樣是來自國(guó)內(nèi)的大廠——阿里云。

在搭載第五代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器及其內(nèi)置的英特爾? AMX、英特爾? TDX加速引擎后,阿里云打造了“生成式AI模型及數(shù)據(jù)保護(hù)“的創(chuàng)新實(shí)踐,使第8代ECS實(shí)例在安全性和AI性能上都獲得了顯著提升,且保持實(shí)例價(jià)格不變,普惠客戶。

包括推理性能提高25%、QAT加解密性能提升20%、數(shù)據(jù)庫(kù)性能提升25%,以及音視頻性能提升15%。

wKgZomWFB-SAI0PgAAEAIX7L96c34.jpeg

值得一提的是,內(nèi)置的英特爾?? SGX/TDX還可以為企業(yè)分別提供更強(qiáng)也更易用的應(yīng)用隔離能力和虛擬機(jī) (VM) 層面的隔離和保密性,為現(xiàn)有應(yīng)用提供了一條更簡(jiǎn)便的向可信執(zhí)行環(huán)境遷移的路徑。

以及第五代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器在軟件和引腳上是與上一代兼容的,還可以大大減少測(cè)試和驗(yàn)證工作。

總的來說,第五代至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器可謂“誠(chéng)意滿滿”、表現(xiàn)非常亮眼,而它背后所透露出來的,正是英特爾在AI領(lǐng)域一直都非常重視落地的態(tài)度。

##背后是一部AI落地史

事實(shí)上,作為服務(wù)器/工作端芯片,英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器從2017年第一代產(chǎn)品開始就利用英特爾?? AVX-512技術(shù)的矢量運(yùn)算能力對(duì)AI進(jìn)行加速上的嘗試;而2018年在第二代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器中導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)(DL Boost)更是讓至強(qiáng)成為“CPU跑AI”的代名詞;在之后第三代到第五代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器的演進(jìn)中,從BF16的增添再到英特爾?? AMX的入駐,可以說英特爾一直在充分利用CPU資源的道路上深耕,以求每一代處理器CPU都能支持各行各業(yè)推進(jìn)AI實(shí)戰(zhàn)。

起先是在傳統(tǒng)行業(yè)。

例如第二代至強(qiáng)?? 就發(fā)力智能制造,幫助企業(yè)解決海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn),提升生產(chǎn)線系統(tǒng)效率,完成“肉眼可見”的產(chǎn)能擴(kuò)展。

隨后,至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器開始在大模型界大展身手。

在AlphaFold2掀起的蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)熱潮之中,第三代和第四代至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器連續(xù)接力,不斷優(yōu)化端到端通量能力。實(shí)現(xiàn)比GPU更具性價(jià)比的加速方案,直接拉低AI for Science的入場(chǎng)門檻。

wKgaomWFB-SAFjrkAACXT0fAyMw375.png

這其中就有從第四代開始內(nèi)置于CPU中,面向深度學(xué)習(xí)應(yīng)用推出的創(chuàng)新AI加速引擎——英特爾? AMX的功勞。作為矩陣相關(guān)的加速器,它能顯著加速基于CPU平臺(tái)的深度學(xué)習(xí)推理和訓(xùn)練,提升AI整體性能,對(duì)INT8、BF16等低精度數(shù)據(jù)類型都有著良好的支持。

與此同時(shí),在大模型時(shí)代的OCR技術(shù)應(yīng)用,也被第四代至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器賦予了新的“靈魂”,準(zhǔn)確率飆升、響應(yīng)延遲更低。

wKgZomWFB-WAZpQ9AAC1ttdutD459.jpeg

同樣,就在不久之前,借助第四代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器在NLP上的優(yōu)化,專攻醫(yī)療行業(yè)的大語(yǔ)言模型也成功以較低成本在醫(yī)療機(jī)構(gòu)部署落地。

AI技術(shù)越來越深入各行各業(yè)的大趨勢(shì)之下,至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器讓我們看到,它所代表的CPU解法完全能夠有所作為、能夠讓不少AI應(yīng)用在部署更為廣泛、獲取更加容易、應(yīng)用門檻也更低的CPU平臺(tái)上獲得實(shí)實(shí)在在的落地開花。

第五代至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器的發(fā)布,則讓這個(gè)進(jìn)程更進(jìn)一步。

當(dāng)然——

這一成績(jī)的背后,確實(shí)是因?yàn)榇蠹覍?duì)“在CPU上跑AI”這件事上有需求,以及它本身也有極其深厚的價(jià)值和優(yōu)勢(shì)。

先說需求,無論是傳統(tǒng)企業(yè)推進(jìn)智能化改造,還是AI for Science、生成式AI等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展,都需要強(qiáng)大的算力來驅(qū)動(dòng)。

但大家面臨的局勢(shì)卻是:專門的加速芯片供不應(yīng)求,采購(gòu)難不說,成本也十分高昂,因此還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠普及。

于是一部分人自然將目光投向CPU:

這個(gè)現(xiàn)實(shí)中最為“觸手可及”的硬件,如果直接加以利用,豈不是事半功倍?

這就引出CPU的價(jià)值和優(yōu)勢(shì)。

就拿當(dāng)下熱門話題生成式AI來說,如果想在生產(chǎn)環(huán)境中普及這一能力,就得盡可能地控制成本。

相比訓(xùn)練來說,AI的推理對(duì)算力資源需求沒有那么夸張,交給CPU完全能夠勝任——不僅延遲更低,能效也更高。

像一些行業(yè)和業(yè)務(wù),推理任務(wù)沒有那么繁重,選擇CPU無疑更具性價(jià)比。

此外,利用CPU直接進(jìn)行部署還能讓企業(yè)充分利用既有IT基礎(chǔ)設(shè)施,避免異構(gòu)平臺(tái)的部署難題。

以上,我們也就能夠理解:在傳統(tǒng)架構(gòu)中引入AI加速,就是CPU在這個(gè)時(shí)代的新宿命。

而英特爾做的,就是竭盡全力幫大家挖掘、釋放其中的價(jià)值。

##駕馭整個(gè)AI管線,且不止CPU

最后,我們?cè)倩氐浇裉斓闹鹘?第五代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器。

wKgaomWFB-WAfhLBAAJQE6o7jUY284.png

實(shí)話說,如果和專門的GPU或AI加速芯片相比,它可能確實(shí)還不夠炫,但主打親民、易用(開箱即用,配套的軟件和生態(tài)越發(fā)完善)。

更值得我們注意的是,就算在有專用加速器的場(chǎng)合,CPU無論是從數(shù)據(jù)預(yù)處理,還是模型開發(fā)和優(yōu)化,再到部署和使用,也可以成為AI pipeline的一部分。

其中尤其在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,它已可以稱得上是主角的存在。

無論是以GB還是TB計(jì),甚至更大的數(shù)據(jù)集,基于至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器所打造的服務(wù)器,都能通過支持更大內(nèi)存、減少I/O操作等優(yōu)勢(shì),提供高效的處理和分析,節(jié)省AI開發(fā)中這一最瑣碎耗時(shí)任務(wù)的時(shí)間。

基于以上,我們也不得不感嘆,如今英特爾在談AI時(shí),話題更多樣化了。

再加上它在GPU和專門的AI加速芯片上也有布局,“武器庫(kù)”里的選擇也更多了,火力覆蓋的能力也更全面了。

毫無疑問,這一切,都指向英特爾全面加速AI的決心。

即用一系列具有性價(jià)比的產(chǎn)品組合來快速滿足不同行業(yè)的AI落地需求。

AI 落地時(shí)代開始了,英特爾的機(jī)會(huì)也來了?

審核編輯 黃宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 英特爾
    +關(guān)注

    關(guān)注

    61

    文章

    10247

    瀏覽量

    178453
  • cpu
    cpu
    +關(guān)注

    關(guān)注

    68

    文章

    11192

    瀏覽量

    221748
  • 大模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    3362

    瀏覽量

    4792
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    英特爾助力阿里云推出多款云實(shí)例和存儲(chǔ)方案

    的云實(shí)例解決方案。 u2i云實(shí)例作為普惠算力的理想入門之選,其出色的成本效益,讓中小企業(yè)客戶得以用更低的投入,充分激發(fā)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)潛力。相較阿里云上一通用算力型實(shí)例U1,u2i云實(shí)例兼容多代際服務(wù)器(支持第五代英特爾?
    的頭像 發(fā)表于 10-16 10:22 ?140次閱讀

    從云到端:英特爾展示全棧AI能力,覆蓋云、邊、PC多場(chǎng)景

    2025年9月25日,杭州——今日,在2025云棲大會(huì)上,英特爾與阿里云帶來了多項(xiàng)云基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新成果,包括兼容多代際服務(wù)器(支持第五代英特爾??至強(qiáng)??可擴(kuò)展處理器和最新
    的頭像 發(fā)表于 09-26 17:27 ?1114次閱讀
    從云到端:<b class='flag-5'>英特爾</b>展示全棧AI能力,覆蓋云、邊、PC多場(chǎng)景

    高通驍龍旗艦移動(dòng)平臺(tái)新成員第五代驍龍8至尊版即將于2025驍龍峰會(huì)發(fā)布

    平臺(tái)將采用相同的“第五代”代際命名。 2025驍龍峰會(huì)已進(jìn)入倒計(jì)時(shí)!下一旗艦移動(dòng)平臺(tái)——#第五代驍龍8至尊版?將如期而至。在揭開其移動(dòng)
    的頭像 發(fā)表于 09-15 10:58 ?3522次閱讀

    主控CPU全能選手,英特爾至強(qiáng)6助力AI系統(tǒng)高效運(yùn)轉(zhuǎn)

    有什么特殊之處呢? AI加速系統(tǒng)為何看重CPU主控能力? 作為造價(jià)極高的AI加速系統(tǒng),DGX B300可以不計(jì)成本地選任何CPU,只要它能充分的發(fā)揮整套系統(tǒng)的性能。選擇英特爾
    的頭像 發(fā)表于 06-27 11:44 ?451次閱讀
    主控<b class='flag-5'>CPU</b>全能選手,<b class='flag-5'>英特爾</b><b class='flag-5'>至強(qiáng)</b>6助力AI系統(tǒng)高效運(yùn)轉(zhuǎn)

    TOLL和DFN封裝CoolGaN? 650V G5第五代氮化鎵功率晶體管

    新品TOLL和DFN封裝CoolGaN650VG5第五代氮化鎵功率晶體管第五代CoolGaN650VG5氮化鎵功率晶體管可在高頻工況下顯著提升能效,符合業(yè)界最高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),助力打造兼具超高效率與卓越
    的頭像 發(fā)表于 06-26 17:07 ?1797次閱讀
    TOLL和DFN封裝CoolGaN? 650V G5<b class='flag-5'>第五代</b>氮化鎵功率晶體管

    1.9倍性能提升!英特爾至強(qiáng)6在MLPerf基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)卓越

    第五代至強(qiáng)處理器相比,英特爾至強(qiáng)6性能核的性能平均提高了1.9倍。 今日,MLCommons公布了最新的MLPerf推理v5.0基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果,其中,
    的頭像 發(fā)表于 04-07 10:58 ?419次閱讀

    英特爾至強(qiáng)6處理器助力數(shù)據(jù)中心整合升級(jí)

    繼去年9月重磅推出英特爾 至強(qiáng) 6900性能核處理器后,英特爾進(jìn)一步擴(kuò)充至強(qiáng)6產(chǎn)品家族,于近期發(fā)布
    的頭像 發(fā)表于 03-13 17:36 ?1117次閱讀

    英特爾至強(qiáng)6:如何煉就數(shù)據(jù)中心“全能型選手”

    計(jì)算密集型工作負(fù)載而設(shè)計(jì),新發(fā)布至強(qiáng)6700P和至強(qiáng)6500P不僅在AI推理、單核性能等關(guān)鍵領(lǐng)域展現(xiàn)出家族“優(yōu)等生”風(fēng)范,還面向多路服務(wù)器應(yīng)用場(chǎng)景,提供了高度靈活的適配方案。 ? 作為數(shù)據(jù)中心的“全能型選手”,
    的頭像 發(fā)表于 03-13 14:57 ?477次閱讀
    <b class='flag-5'>英特爾</b><b class='flag-5'>至強(qiáng)</b>6:如何煉就數(shù)據(jù)中心“全能型選手”

    英特爾至強(qiáng)6再推新品!打造最強(qiáng)AI“機(jī)頭引擎”

    的產(chǎn)品矩陣,很好地滿足市場(chǎng)的多樣化需求;另一方面,憑借卓越的 AI 性能提升,英特爾為數(shù)據(jù)中心提供了性能強(qiáng)勁的機(jī)頭節(jié)點(diǎn) CPU,助力企業(yè)在數(shù)字時(shí)代的浪潮中穩(wěn)步前行。 事實(shí)上,去年9月,英特爾就推出了配備128核的6900性能核處
    的頭像 發(fā)表于 03-13 14:57 ?496次閱讀

    上汽大眾途昂Pro首發(fā)搭載第五代EA888發(fā)動(dòng)機(jī)

    蛇年伊始,上汽大眾帶來重磅消息——第五代EA888發(fā)動(dòng)機(jī)率先在中國(guó)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)并由途昂 Pro全球首發(fā)搭載。
    的頭像 發(fā)表于 02-08 09:28 ?854次閱讀

    英特爾帶您解鎖云上智算新引擎

    在近日舉辦的2024火山引擎FORCE原動(dòng)力大會(huì)上,英特爾與火山引擎聯(lián)合發(fā)布基于英特爾 至強(qiáng) 6 性能核處理器的第四服務(wù)器實(shí)例,以打造彈性
    的頭像 發(fā)表于 12-23 14:05 ?1139次閱讀

    聯(lián)想發(fā)布基于第五代AMD EPYC處理器的服務(wù)器產(chǎn)品

    近日,聯(lián)想攜手AMD共同舉辦“異構(gòu)智算,穩(wěn)定高效——聯(lián)想算力基礎(chǔ)設(shè)施新品發(fā)布會(huì)”。本次發(fā)布會(huì)上,聯(lián)想重磅發(fā)布8款基于第五代AMD EPYC處
    的頭像 發(fā)表于 12-16 16:23 ?1095次閱讀

    使用英特爾AI PC為YOLO模型訓(xùn)練加速

    之后,情況有了新的變化,PyTorch2.5正式開始支持英特爾顯卡,也就是說,此后我們能夠借助英特爾 銳炫 顯卡來進(jìn)行模型訓(xùn)練了。
    的頭像 發(fā)表于 12-09 16:14 ?1944次閱讀
    使用<b class='flag-5'>英特爾</b>AI PC為YOLO<b class='flag-5'>模型</b>訓(xùn)練加速

    面向科學(xué)計(jì)算,第五代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器優(yōu)勢(shì)何在

    與上一產(chǎn)品相比:第五代英特爾?至強(qiáng)?處理器的平均科學(xué)計(jì)算性能提升高達(dá)1.22倍,可以幫助企業(yè)顯著提升基礎(chǔ)設(shè)施的價(jià)值1;平均每瓦性能提升高達(dá)
    的頭像 發(fā)表于 12-07 10:56 ?1621次閱讀

    使用PyTorch在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練模型

    《PyTorch 2.5重磅更新:性能優(yōu)化+新特性》中的一個(gè)新特性就是:正式支持在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練模型!
    的頭像 發(fā)表于 11-01 14:21 ?2677次閱讀
    使用PyTorch在<b class='flag-5'>英特爾</b>獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練<b class='flag-5'>模型</b>