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英特尔半年两度更新至强,中国仍是美CPU巨头必争之地

   日期:2024-07-19     浏览:27    

前有高通骁龙888,后有英特尔6月6号在国内发布至强6,美国芯片巨头似乎越来越懂中国了。

"在这样一个特殊的日子,尤其对于中国人是一个重要的日子--6月6号,欢迎大家参加英特尔至强6处理器发布会。"英特尔市场营销副总裁梁雅莉在会上说道。

至强(Xeon)是英特尔面向服务器等领域的处理器系列。相比半年前推出的第五代至强,至强6被分为两大产品线:能效核(E-core)和性能核(P-core),而这次最先推出的是能效核处理器至强6700E。

为什么芯片厂商愈发看重能效?因为数据中心太耗电了。

英特尔中国区总经理王稚聪拿中国本土数据举例称,2022年,中国数据中心能耗总量达2700亿度电,2025年将达到4000亿度电。目前三峡大坝每年发电总量大约在1000亿度左右,也就是说到2025年,中国数据中心的能耗约等于4个三峡或葛洲坝的发电总量。

图源:观察者网

在算力大扩张的时代,提高能效确实是当务之急。

英特尔公布的信息显示,至强6能效核是首款采用Intel 3制程工艺(5nm-3nm)的处理器。该处理器在性能和能效方面均有所提升,首先在性能密度上,6700E系列处理器每个CPU拥有144个内核,支持将200个基于第二代至强的机架整合为66个;而在能效方面,6700E与第二代至强相比,带来4.2倍的机架级性能提升和2.6倍的每瓦性能提升。

这里值得关注的是,英特尔至强6的对比对象是已经停产的第二代至强,而不是第五代至强。英特尔至强能效核产品线总经理Ryan Tabrah介绍称,与第五代至强相比,至强6能效处理器性能可能非常接近,但是在每瓦性能方面,至强6更有优势。

从这次发布来看,英特尔正加速至强系列的更新。1998年到2023年,英特尔共推出五代至强产品,第四代至强还曾延期一年推出。而从第五代至强到至强6,英特尔仅花了半年时间,这背后一方面是制程等技术的推进,另一方面英特尔的市场霸主地位也不断遭到挑战。

英特尔至强E-Core产品线总经理Ryan Tabrah

根据Omdia发布的数据,在服务器处理器市场上,AMD的份额已从2020年的不到10%增长至2023年的27%,ARM处理器的份额也在2023年达到了9%,而英特尔份额降至61%。

就在英特尔推出至强6的同时,AMD等厂商也在继续发力。AMD在近期的台北国际计算机展上透露,第5代AMD EPYC处理器Turin预计将于2024年下半年上市。该处理器旨在作为现有第四代EPYC平台的升级版,集成Zen 5架构,增强内存扩展技术,提供更高的核心数。

ARM阵营也试图蚕食更多服务器市场蛋糕。去年5月,由英特尔前总裁Renee James创立的Ampere发布了最新一代云数据中心处理器AmpereOne,该处理器是业界第一款192核心的通用CPU处理器。而微软也在去年底推出了ARM服务器芯片Cobalt 100,拥有128个核心。

浪潮信息服务器产品线总经理赵帅在会后向观察者网表示,ARM处理器对于云手机、云游有天然的优势,而在实际应用来说,不同行业的客户、不同的业务场景,应用需求对产品的考量也是不同的,有的客户希望能效优先,有的希望性能优先,但还有的优先考虑稳定性,就是这些业务不同的需求,才导致英特尔至强6分为了性能核和效率核不同类型的产品。

不可否认的是,激烈的市场竞争,让英特尔等巨头更加看重中国这个大市场的作用。英特尔CEO基辛格近日在台北的展会上表示,该公司希望向中国大陆供应尽可能多的芯片,包括AI加速器高迪3等。他警告称,如果出口管制过于严格,中国将不得不发展自己的半导体。

查询英特尔财报发现,2023年中国仍然是该公司第一大市场,而这一状况已持续多年。就在这次至强6发布会上,金山云、浪潮信息、南大通用和记忆科技等国内企业纷纷到场支持。

图源:观察者网

事实上,这两年AI大模型的火热,彻底让GPU火爆出圈,而CPU则有些被冷落的意味,这一点从英特尔和英伟达的股价也可以看出来。截至目前,英伟达市值约3万亿美元,相比去年初暴涨了7倍多,而英特尔现在的市值只有1300亿美元左右,只有英伟达市值的4%。

随着英伟达和AMD不断在GPU领域加码,英特尔擅长的通用计算正面临另一种挑战,数据中心处理器大战一触即发。展望未来,CPU巨头和下游厂商又如何看待算力市场的发展?

英特尔市场营销副总裁梁雅莉会后向观察者网坦言,数据中心或算力架构都是在不断变迁的过程中。目前生成式AI的蓬勃发展,对算力的要求也变得更加多样。所以在现代化的数据中心当中,并不是一个单一的算力架构就能解决所有的问题。无论是加速器,GPU,还是通用计算,最重要的一点是对不同应用场景,不同业务应用,不同业务的负载的针对性。

金山云高级副总裁刘涛表示,整个AI业务流程当中,主要还是训练环节算力用得比较多,"加速算力回归到本质,其实是一个针对矩阵的并行运算的核心逻辑,所以它其实是分场景的。在我们的现实生活当中,包括在做AI的整个过程当中,标准的通用算力是非常重要的。"

原文链接:http://www.sjgfc.com/hangqing/show-24045.html,转载和复制请保留此链接。
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