英特尔冀打造现代数据中心基础,为迅猛的数据增长提供解决方案,用的不是更强大的CPU功能,而是现场可编程门阵列(FPGA)加速器。
英特尔的基本思想是将旗下用了Arria 10 GX FPGA的Xeon服务器处理器与用了FPGA的英特尔至强CPU加速堆栈合在一起,达到提升性能和能效的目的。
据悉,戴尔EMC和富士通两家大型服务器原始设备制造商也加入了进来 ,戴尔EMC增加了R640、R740和R740xd对FPGA 的支持,富士通则为PRIMERGY RX2540 M4服务器优先客户提供早期访问权。
英特尔的重点放在财务风险分析和数据库加速两种特殊的工作负载上,这些工作负载将直接从配备了FPGA的服务器中受益。
在提高数据库性能方面,英特尔认为FPGA可在系统链的两个阶段(提取、转换、加载阶段和分析阶段)提高性能,进而使实时数据的复杂分析成为现实。
对于那些喜欢测试基准的人来说,英特尔宣称FPGA的实时数据分析速度提高了20倍,存储压缩比则提高了3倍以上。
利用FPGA提高数据库性能
英特尔可编程解决方案部市场副总裁Reynette Au表示,”戴尔EMC和富士通在主流服务器产品中用上英特尔FPGA的强大功能和灵活性,数据中心计算新时代即将到来。 我们为我们的客户和合作伙伴交付硬件性能优势, 令客户能够在软件开发环境中大规模地创建一系列丰富的高性能解决方案。”
除数据分析之外,英特尔认为人工智能、网络安全、视频转码和基因组学也可以从FPGA受益。
英特尔Arria 10 FPGA基于20纳米ARM Cortex-A9 SoC,可提供1.5 TFLOPS的DSP性能,配有96个3.3 Tbps串行带宽的收发器通道,功耗比上一代FPGA低40%。
好文章,需要你的鼓励
Gartner预测,到2030年所有IT工作都将涉及AI技术的使用,这与目前81%的IT工作不使用AI形成鲜明对比。届时25%的IT工作将完全由机器人执行,75%由人类在AI辅助下完成。尽管AI将取代部分入门级IT职位,但Gartner认为不会出现大规模失业潮,目前仅1%的失业由AI造成。研究显示65%的公司在AI投资上亏损,而世界经济论坛预计AI到2030年创造的就业机会将比消除的多7800万个。
CORA是微软研究院与谷歌研究团队联合开发的突破性AI视觉模型,发表于2023年CVPR会议。它通过创新的"区域提示"和"锚点预匹配"技术,成功解决了计算机视觉领域的一大挑战——开放词汇目标检测。CORA能够识别训练数据中从未出现过的物体类别,就像人类能够举一反三一样。在LVIS数据集测试中,CORA的性能比现有最佳方法提高了4.6个百分点,尤其在稀有类别识别上表现突出。这一技术有望广泛应用于自动驾驶、零售、安防和辅助技术等多个领域。
人工智能正从软件故事转向AI工厂基础,芯片、数据管道和网络协同工作形成数字化生产系统。这种新兴模式重新定义了性能衡量标准和跨行业价值创造方式。AI工厂将定制半导体、低延迟结构和大规模数据仪器整合为实时反馈循环,产生竞争优势。博通、英伟达和IBM正在引领这一转变,通过长期定制芯片合同和企业遥测技术,将传统体验转化为活跃的数字生态系统。
中国电信研究院联合重庆大学、北航发布T2R-bench基准,首次系统评估AI从工业表格生成专业报告的能力。研究涵盖457个真实工业表格,测试25个主流AI模型,发现最强模型得分仅62.71%,远低于人类专家96.52%。揭示AI在处理复杂结构表格、超大规模数据时存在数字计算错误、信息遗漏等关键缺陷,为AI数据分析技术改进指明方向。