從以晶體管為中心到以數(shù)據(jù)為中心，英特爾正在將自己“定義”為一個更廣闊的市場的領(lǐng)導(dǎo)者。過去兩年中，產(chǎn)生了至今仍在“主宰”全球的90%的數(shù)據(jù)，預(yù)計到2025年全球數(shù)據(jù)量將攀升至當(dāng)前的10倍，達(dá)到163ZB。然而在連接千億量級的終端和傳感器背后，能夠被充分利用并分析的數(shù)據(jù)卻少之又少。數(shù)據(jù)從何而來？要到哪里去？又該發(fā)揮怎樣的價值？為了抓住數(shù)據(jù)洪流帶來的機遇，英特爾推出了一系列以數(shù)據(jù)為中心的產(chǎn)品組合。

這些產(chǎn)品組合包括第二代英特爾至強可擴展處理器、英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心內(nèi)存和存儲解決方案、軟件以及平臺技術(shù)等，廣泛適用于云計算、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)及智能邊緣應(yīng)用等應(yīng)用場景，支持AI、5G等多種高成長性的工作負(fù)載。基于第二代英特爾至強可擴展處理器，其在AI推理、網(wǎng)絡(luò)功能、持續(xù)內(nèi)存帶寬、性能、安全等方面有了巨大的提升。一同亮相的，還有多個經(jīng)過優(yōu)化的處理器系列：56核、12內(nèi)存通道的至強鉑金9200、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型英特爾至強可擴展處理器、至強D-1600、10納米Agilex FPGA等。

就像英特爾公司執(zhí)行副總裁兼數(shù)據(jù)中心事業(yè)部總經(jīng)理孫納頤（Navin Shenoy）所說的，最新發(fā)布的產(chǎn)品組合，彰顯了英特爾以數(shù)據(jù)為中心的戰(zhàn)略正在穩(wěn)步推進，也顯示了該公司領(lǐng)先的傳輸、存儲以及處理數(shù)據(jù)的能力，能夠滿足從數(shù)據(jù)中心到邊緣的嚴(yán)苛的工作負(fù)載要求，“第二代英特爾至強可擴展處理器嵌入人工智能加速技術(shù)，同時支持革命性英特爾傲騰TM數(shù)據(jù)中心級持久內(nèi)存，助力客戶業(yè)務(wù)持續(xù)增長。”

當(dāng)然，這一系列的產(chǎn)品組合到底有多領(lǐng)先？還是要看實際的應(yīng)用效果，而HPC絕對可以算是檢驗硬實力和軟實力的完美場景。擁有120多年歷史的上海交通大學(xué)是一所“綜合型、研究型、國際化”的國內(nèi)一流、國際知名大學(xué)，與英特爾保持著長期良好的合作關(guān)系。早在2013年，上海交大的“π1.0”高性能計算系統(tǒng)就采用了英特爾至強E5系列處理器，并在2017年與英特爾合作建立了英特爾并行計算中心。

上海交通大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息中心計算部主任 林新華

林新華，上海交通大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息中心計算部主任，從事HPC行業(yè)已有17年的時間，期間一直關(guān)注并使用著英特爾的最新技術(shù)和產(chǎn)品。相較于最初組建HPC多用IBM、SGI的小型機，直到臨近2010年開始有趨勢使用英特爾處理器構(gòu)建集群系統(tǒng)，隨之而來的就是配套的網(wǎng)絡(luò)、存儲等技術(shù)和產(chǎn)品能否跟上。

“我們和英特爾的團隊早在2013年就建立了國內(nèi)高校當(dāng)時最快的超級計算機‘π1.0’，這臺計算機到目前為止運行已經(jīng)6年了，受到校內(nèi)用戶的好評，非常穩(wěn)定。”林新華回憶稱，“機器建立以后，英特爾給了很多的支持，（我們在π1.0上）跑了很多的應(yīng)用，很多程序都在上面跑，機器使用率非常高。”

就像摩爾定律一樣，高性能計算領(lǐng)域的發(fā)展也有一個“千倍定律”，即差不多每十年性能增長1000倍。相對應(yīng)的，所部署的集群同樣面臨著更新?lián)Q代�？紤]到用戶規(guī)模的不斷擴大，需求也越來越高，上海交大在2018年和英特爾的團隊開始了“π2.0”超算系統(tǒng)的建設(shè)，計劃在2019年4月正式投入使用。由此，上海交大也成為最早選用第二代英特爾至強可擴展處理器構(gòu)建最大規(guī)模HPC集群的中國高校。

據(jù)了解，π2.0在架構(gòu)層面有三大創(chuàng)新。首先是采用了第二代英特爾至強可擴展處理器，1316顆金牌6248處理器、658臺雙路節(jié)點的加持，使得該系統(tǒng)雙精度浮點數(shù)理論性能達(dá)到2.1PFlops，同時由于AI特性的增強，讓π2.0既可以支持已有的傳統(tǒng)HPC應(yīng)用，也能支持人工智能應(yīng)用。

在第二代英特爾至強可擴展處理器中，集成的英特爾深度學(xué)習(xí)加速（英特爾DL Boost）技術(shù)，可以加速數(shù)據(jù)中心、企業(yè)和智能邊緣計算環(huán)境中的人工智能推理工作負(fù)載，例如圖像識別、對象檢測及圖像分割等。同時，英特爾與生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的合作伙伴協(xié)作，優(yōu)化了充分利用英特爾深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)的框架（TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet和Paddle Paddle）和應(yīng)用，客戶也可以選擇OpenVINO等增強型工具來簡化部署。

第二個創(chuàng)新是采用了100Gbps的英特爾Omni-Path架構(gòu)，不僅單交換機芯片支持48端口，最大支持1152端口，成本更低、擴展性更高，而且MPI應(yīng)用也可以平滑升級，無需修改代碼，OPA高速網(wǎng)絡(luò)互連技術(shù)讓π2.0較上一代系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)速度提升了一倍左右。

第三個創(chuàng)新是用英特爾 NVMe SSD基于Lustre自行搭建了全閃存存儲系統(tǒng)，SSD的高速性能較當(dāng)前提升五倍。此外，單節(jié)點4.5倍、四節(jié)點4.7倍的性能提升可以在用戶不修改任何一行代碼的情況下實現(xiàn)，即使是五六年前運行的程序同樣能夠使用。一套架構(gòu)任意應(yīng)用，英特爾在背后所下的功夫可想而知。

計算和存儲性能全面提升

“英特爾這一次并不只是提供CPU，在CPU負(fù)責(zé)把計算算得快之外，還有高速網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)搬得快，因為有很多的節(jié)點一起在做。最后是并行文件系統(tǒng)，這些東西全部弄好，存儲讀寫出來，基本把這三個最核心的環(huán)節(jié)全部都照顧到，整體的性能就會比較好。三者都能照顧到，在這三個架構(gòu)上都有創(chuàng)新，我們是比較滿意的。”林新華說。

可以看到，π2.0的建設(shè)思路是綜合性、一體化的解決方案，不局限于CPU。就像英特爾在架構(gòu)日提出的“六大技術(shù)戰(zhàn)略支柱”，只做好晶體管的單一策略是難以滿足多元化計算需求的，而集合了更快的數(shù)據(jù)傳輸、更高效更全面的數(shù)據(jù)存儲、更廣泛的數(shù)據(jù)計算……可以實現(xiàn)系統(tǒng)級的工作負(fù)載優(yōu)化，這也是π2.0的獨特性所在。

這一系列的產(chǎn)品組合，如同英特爾開啟數(shù)據(jù)寶藏的多把鑰匙，集齊之后讓人們看到了前所未有的數(shù)據(jù)的神秘力量，而其典型應(yīng)用場景之一就是AI，這也是林新華關(guān)注的重點，他對筆者說：“我們非常期望最終能夠在一個平臺上實現(xiàn)既能夠算高性能，又能算AI的應(yīng)用。此外，我們也比較關(guān)心英特爾新推出的指令集，對AI的性能做了定制優(yōu)化，性能表現(xiàn)應(yīng)該是非常好的。”

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