AI漫长的历史中，ChatGPT绝对是浓墨重彩的一笔。正是它引爆了AI大模型概念，也让以往高高在上的AI飞入了寻常百姓家，开始融入每个人的日常工作、生活，AI PC、AI手机、AI边缘也都在大踏步前进，变革千行百业。
有调研数据显示，预计到2026年，AIGC相关投入将超过3000亿美元，到2028年，80％以上的PC都会转换成AI PC，而在边缘应用中AI的普及率也将超过50％。
AI大模型等应用最需要的当然是高算力，GPU加速器随之变得炙手可热，但是AI的发展与变革同样是多元化的，CPU通用处理器、NPU神经网络引擎也都在各司其职，贡献自己的力量。
尤其是传统的CPU，也在紧跟时代的脚步，全方位拥抱AI，Inte第五代至强(Emerald Rapids)就是一个典型代表。
Intel 2023年初发布的第四代至强(Sapphire Rapids)，年底就升级为第五代，速度之快前所未有，主要就是为了跟上形势，尤其是AI的需求，很多指标都是为此而优化的。
这包括更多的核心数量、更高的频率、更丰富的AI加速器，都带来了性能和能效的提升，对于AIGC非常有利。
还有多达3倍的三级缓存，可以减少对系统内存的依赖，内存带宽也同时进一步提升。
软件生态方面，Intel提供了全方位的开发支持与优化，尤其加大了对主流大模型、AI框架的支持，特别是PyTorch、TensorFlow等等，在AI训练、实时推理、批量推理等方面，基于不同算法，性能提升最多可达40％，甚至可以处理340亿参数的大模型。
根据Intel提供的数据，五代至强SPECInt整数计算性能提升21％，AI负载性能提升最多达42％，综合能效也提升了多达36％。
具体到细分领域，图像分割、图像分类AI推理性能提升最多分别42％、24％，建模和模拟HPC性能提升最多42％，网络安全应用性能提升最多69％。
网络与云原生负载能效提升最多33％，基础设施与存储负载能效提升最多24％。
有趣的是，Intel指出五代至强也有很高的性价比，其中一个评估标准就是同时支持的用户数，五代至强可以在BF16、INT8精度下同时满足8个用户的实时访问需求，延迟不超过100ms。
五代至强的优秀，也得到了合作伙伴的验证，比如阿里云、百度云都验证了五代至强运行Llama 2 700亿参数大模型的推理，其中百度云在四节点服务器上的结果仅为87.5毫秒。
再比如京东云，Llama 2 130亿参数模型在五代至强上的性能比上代提升了多达50％。
接下来，Intel至强路线图推进的速度同样飞快，今年内会陆续交付Granite Rapids、Sierra Forest两套平台，均升级为全新的Intel 3制程工艺。
其中，Sierra Forest首次采用E核架构，单芯片最多144核心，双芯整合封装能做到288核心，今年上半年就能问世。
Sierra Forest主要面向新兴的云原生设计，可提供极致的每瓦性能，符合国家对设备淘汰换新的要求，而且因为内核比较精简，可以大大提高同等空间内的核心数量。
紧随其后的Granite Rapids，则依然是传统P核设计，具备更高频率、更高性能。
Granite Rapids针对主流和复杂的数据中心应用进行优化，尤其是大型程序，可以减少对虚拟机的依赖。
到了2025年，Intel还会带来再下一代的至强产品，代号Clearwater Forest，无论制程工艺还是技术特性抑或性能能效，都会再次飞跃。
那么问题就来了，Intel至强的更新换代如此频繁，尤其是五代至强似乎生命周期很短，它究竟值不值得采纳部署呢？适合哪些应用市场和场景呢？
五代至强发布之初，Intel从工作负载优化性能、高能效计算、CPU AI应用场景、运营效率、可扩展安全功能和质量解决方案五个方面进行了介绍。
现在，我们再换一个维度，从另外五个方面了解一下五代至强的深层次价值。
一是制程工艺改进。
五代、四代至强都是Intel 7工艺，都采用了Dual-poly-pitch SuperFin晶体管，但也改进了关键的技术指标，特别是在系统漏电流控制、动态电容方面，它们都对晶体管性能有很大影响。
通过这些调整，五代至强在同等功耗下的整体频率提升了3％，其中2.5％来自漏电流的减少，0.5％来自动态电容的下降。
二是芯片布局。
受到芯片集成复杂度、制造技术的限制，现在主流芯片都不再是单一大芯片，而是改为多个小芯片整合封装。
四代至强分成了对称的四个部分，做到最多60核心，五代至强则变成了镜像对称的两部分，核心数反而提升到最多64个。
之所以如此改变，是因为切割的小芯片越多，彼此互相通信所需要的控制器、接口和所占用的面积也更多，还会额外增加功耗，并降低良品率。
通过芯片质量控制，五代至强可以更好地控制芯片面积，并且在相对较大的面积下获得很好的良率，镜像对称的布线也更灵活。
这是五代至强单个芯片的布局图，可以看到中间是33个CPU核心和二三级缓存，其中一个核心作为冗余保留。
左右两侧是DDR5内存控制器，上方是PCIe、UIPI控制器，以及DLB、DSA、IAA、QAT等各种加速器，底部则是EMIB封装和通信模块，用于双芯片内部高效互连。
说到连接，五代至强使用了高速内部互连Fabric MDF，包括七个SCF(可扩展一致性带宽互连)，每一个都有500Gbps的高带宽，让两颗芯片在逻辑上实现无缝连接。
三是性能与能效。
看一下五代至强的关键性能指标：
－ CPU架构升级到Raptor Cove，13/14代酷睿同款。
－ 核心数量增加，最多60核心来到最多64核心。
－ 三级缓存扩容，平均每核心从1.875MB增加到5MB，这是历代提升最大的一次。
－ DDR5内存频率从4800MHz提升到5600MHz。
－ UPI总线速度从16GT/s提供到20GT/s。。
－ 芯片拓扑结构更改，四芯片封装改为双芯片。
－ 待机功耗降低，通过全集成供电模块(FIVR)、增强主动空闲模式等技术实现。
四是三级缓存。
至强处理器以前每核心的三级缓存都只有1-2MB，这次直接来到了5MB，总容量最多达320MB。
在数据集不是很大的情况下，三级缓存本身就可以基本承载，无需转移到系统内存，从而带来极大的性能提升。
但是，缓存容量并不是单纯堆起来的，因为大缓存会面临可靠性问题，尤其是在大规模数据中心里存在一个比特反转的软故障，缓存越大，故障几率越高，当错误足够多而无法纠正的时候就会导致系统宕机。
这就需要超强的纠错机制，五代至强就采用了新的编码方式DEC、TED，一个缓存行出现两个位错误的时候也可以纠正，三个位错误的时候也可以检测，比传统单位纠错、两位检错有着更强的容错性，此外还有一些新的数据修复方案。
五是内存IO。
DDR5-4800升级到DDR5-5600，看似幅度不大，但其实很不容易，因为内存速度提升后，从芯片到基板需要全线进行优化匹配，包括供电和噪音控制等。
为了保证高频下的信号完整性，五代至强还加入了4-tap DFE功能，尽可能减少码间干扰(ISI)。
最后再单独说说基于至强这样的通用处理器的AI负载应用，以及相应的解决方案。
其实，AI应用并非只是大模型，还有大量的传统非大模型AI应用，都非常适合在CPU上部署。
比如基因测序这样的科学计算，2018年至今，至强每一代都有显著提升，因为科学计算很多时候就是“暴力”计算，最考验CPU的处理能力。
除了硬件上的支持，Intel还有强大的软件生态优化，包括基于OpenVINO对整个模型进行优化、量化，在推荐、语音识别、图像识别、基因测序等方面Intel都做了大量的优化。
比如模型非常大的推荐系统、稀疏矩阵等应用，CPU的效率其实优于GPU，因为单个GPU不够用的时候就得跨GPU，或者和CPU频繁交互传输，而在与内存互通方面CPU的效率是更高的。
其他像是网络、数据服务、存储等等，至强无论性能还是能效都在行业处于领先地位，更关键的是系统故障率非常低。
对于通用的AI工作负载，Intel采用了AMX、AVX-512两个指令集，并基于OpenVINO进行优化。
AMX适合处理BF16、INT8数据类型，比如推荐系统、自然语言处理、图像识别与目标检测等等。
AVX-512适合处理FP32、FP64数据类型，比如数据分析、机器学习等等。
在推理的过程中，指令集还可以进行灵活切分，通过加速器定向加速某一部分，替代基于GPU的AI模型是完全没有问题的。
事实上，AI只是工作负载的一部分，更多的是通用负载，很多深度学习模型也都是“混合精度”，四代、五代至强运行它们的时候都可以根据需要在AMX、AVX-512之间灵活无缝切换。
针对大模型的加速，Intel也推出了自己的框架BigDL LLM，有很多框架层针对CPU进行了大量的优化，并针对模型做了量化。
另外，Intel拥有开放的生态，行业伙伴和友商都可以直接纳用，这对Intel自身来说也是一件好事，可以带动整个生态的发展，让Intel的解决方案得到更广泛的普及。
总的来说，在这个AI时代，CPU、GPU、NPU等各种计算引擎都有自己的独特优势，都有自己的适用场景和领域，不存在谁取代谁，更多的是灵活的选择与协同的高效，需要结合具体业务的能效、成本等多方面综合考虑。
CPU作为最传统的通用计算引擎，始终都会占据不可替代的地位，无论是作为整个计算平台的中心枢纽，还是对各种通用负载、AI负载的灵活处理，未来依然可以横刀立马！
