AI時(shí)代數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)，讓企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、深度分析與智能決策等提出了更高要求，同時(shí)也對(duì)云基礎(chǔ)設(shè)施在性能、成本效益上的綜合能力提出了更迫切的需求。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，阿里云與英特爾推出直擊用戶痛點(diǎn)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。相較阿里云上一代通用算力型實(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? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器和最新至強(qiáng)? 6處理器），性能基線提升40%，算力性能突發(fā)最高提升15%，在網(wǎng)絡(luò)基線帶寬上也展現(xiàn)了60%的提升1。這意味著更強(qiáng)的算力和I/O性能，能顯著提升多元應(yīng)用場(chǎng)景的處理速度，有效降低業(yè)務(wù)延遲。

從每路核心數(shù)量、內(nèi)存帶寬、單核性能到每瓦性能，英特爾? 至強(qiáng)? 6處理器都經(jīng)過了深度優(yōu)化，讓云客戶盡享優(yōu)化后的澎湃性能。搭載英特爾? 至強(qiáng)? 6處理器的阿里云第九代企業(yè)級(jí)ECS實(shí)例g9i為云端算力升級(jí)注入動(dòng)力，驅(qū)動(dòng)著企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型駛?cè)肟燔嚨?。它發(fā)布僅100天就已經(jīng)獲得超1萬(wàn)家客戶的信賴，為包括汽車、視頻、在線游戲、數(shù)據(jù)庫(kù)和IoT行業(yè)在內(nèi)的眾多客戶提供可靠的高性能支持。

搭載了至強(qiáng)? 處理器的云實(shí)例還包括了內(nèi)存增強(qiáng)型實(shí)例新品re8。對(duì)比上一代re6實(shí)例，re8在核心算力、內(nèi)存容量和網(wǎng)絡(luò)帶寬方面均實(shí)現(xiàn)了飛躍。它支持SAP HANA等大內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的順暢運(yùn)行，彰顯了英特爾在構(gòu)建開放軟件生態(tài)上的實(shí)力和承諾。

在AI時(shí)代，數(shù)據(jù)是企業(yè)寶貴的資產(chǎn)，而高性能且可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)于保證AI的穩(wěn)定來說必不可少。此次云棲大會(huì)的另一大亮點(diǎn)，即是如何通過AI存儲(chǔ)服務(wù)器，幫助客戶高效存儲(chǔ)、管理數(shù)據(jù)、從中挖掘深層價(jià)值。

對(duì)此，阿里云給出的方案之一是，構(gòu)建基于英特爾? 至強(qiáng)? 6處理器的文件存儲(chǔ)和對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)器——磐久AI高性能存儲(chǔ)服務(wù)器和磐久高密存儲(chǔ)服務(wù)器。這些方案利用了英特爾? 至強(qiáng)? 6處理器在核心數(shù)量、內(nèi)存帶寬、I/O吞吐以及AI加速指令集方面的優(yōu)勢(shì)，并基于英特爾? 至強(qiáng)? 6硬件卸載加速CRC，壓縮等算子效率。具體而言， AI高性能存儲(chǔ)服務(wù)器提供了面向AI智算多場(chǎng)景的高性能異構(gòu)存儲(chǔ)服務(wù)器軟硬一體化平臺(tái)，而高密存儲(chǔ)服務(wù)器則是一個(gè)兼具高密度和高可靠性的對(duì)象存儲(chǔ)平臺(tái)，兩者均能高效承載AI訓(xùn)練、推理、大數(shù)據(jù)分析等場(chǎng)景所需的數(shù)據(jù)集，加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

不僅如此，阿里云在內(nèi)存創(chuàng)新上率先推出了基于CXL 2.0的云原生數(shù)據(jù)庫(kù)PolarDB。該數(shù)據(jù)庫(kù)利用了基于英特爾? 至強(qiáng)? 6處理器平臺(tái)的CXL 2.0內(nèi)存池化與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展能力，幫助用戶擺脫了單服務(wù)器的物理內(nèi)存限制，而可以按需從內(nèi)存池中動(dòng)態(tài)獲取內(nèi)存，從而在性能和成本之間取得理想平衡。PolarDB還使用了基于英特爾? 至強(qiáng)? 6處理器的阿里云第九代企業(yè)級(jí)ECS實(shí)例g9i優(yōu)化DeepFM模型推理性能，利用AMX FP16指令優(yōu)化加速能力，實(shí)現(xiàn)模型算子能力（AI in SQL）加速效果。對(duì)基于DNN的在線推薦模型的加速高達(dá)30%，對(duì)基于Transformer架構(gòu)的模型加速高達(dá)50%。綜上，當(dāng)基于ECS g9i和使用了AMX時(shí)，在2vCPU針對(duì)不同并發(fā)量場(chǎng)景優(yōu)化后，推理性能相比基于g8i的原始結(jié)果，每核性能提升約26%。

審核編輯 黃宇