英特尔今天推出了第四代英特尔至强Intel Xeon可扩展处理器、英特尔至强Intel Xeon CPU Max Series系列和英特尔Data Center GPU Max Series系列,有望在数据中心性能和效率方面实现飞跃。
这些处理器为人工智能、云、网络和边缘、以及全球最强大的超级计算机提供了更高的安全性和增强的新功能。英特尔通过与合作伙伴合作设计全新的第四代至强处理器,以大规模提供差异化解决方案和系统来应对他们最大的计算挑战。
英特尔表示,此次发布的新处理器提供了工作负载优先加速,以及针对特定工作负载调整的高度优化软件,使用户能够以合适的功率提供合适的性能,从而实现最佳的总体拥有成本。此外,这些处理器为客户提供了一系列管理电源和性能的功能,优化了CPU资源的使用,以帮助实现他们的可持续发展目标。
英特尔执行副总裁、数据中心和人工智能集团总经理Sandra Rivera在一份声明中表示:“第四代至强可扩展处理器和Max系列产品系列的推出,是推动英特尔转型的关键时刻,重新铺就了我们通往数据中心领导地位的道路,并扩大了我们在新领域的足迹。英特尔第四代至强和Max系列产品提供了客户真正想要的东西,也就是在安全环境中满足实际需求的领先性能和可靠性,从而加快实现价值的时间并推动他们的创新步伐。”
此次推出的第四代至强系列通过提供领先的性能和可持续性,扩展了英特尔专门构建的、工作负载优先的战略和方法,主要特点包括这些处理器提供了目前现有CPU中最多的内置加速器,以应对客户在人工智能、分析、网络、安全、存储和高性能计算方面最重要的计算挑战。
与前几代英特尔至强处理器相比,第四代处理器在使用内置加速器时帮助目标工作负载实现了平均每瓦性能效率2.9倍的提升。在优化电源模式下,客户还可以实现每个CPU高达70瓦的功率节省,同时将性能损失降至最低。
随着可持续性对数据中心变得越来越重要,第四代至强系列提供了额外的节能效果。新的优化电源模式可为特定的工作负载节省20%的插槽空间,而性能影响小于5%。新的空气和液体冷却创新也降低了数据中心的总能耗。
在人工智能方面,第四代至强系列处理器通过内置的英特尔高级矩阵扩展加速器实现更高的PyTorch实时推理和训练性能,据称这些流程可以在广泛的人工智能工作负载中为推理和训练解锁新的性能水平。
性能表现
据英特尔称,第四代至强和Intel Max系列产品提供了可扩展的平衡架构,将CPU和GPU与oneAPI开放软件生态系统集成在一起,用于高性能计算和人工智能中要求苛刻的计算工作负载。
英特尔表示,Xeon CPU Max系列是第一款也是唯一一款具有高带宽内存的、基于x86的处理器,无需更改代码即可加速许多高性能计算工作负载。英特尔Data Center GPU Max系列是英特尔密度最高的处理器,将提供多种外形规格以满足不同客户的需求。
Xeon CPU Max系列提供了64 GB的高带宽内存(HBM2e),显着提高了高性能计算和人工智能工作负载的数据吞吐量。与第三代英特尔至强可扩展处理器系列的高端性能相比, Xeon CPU Max系列在能源和地球系统建模等一系列现实世界应用中可实现3.7倍的性能水平提升。
Data Center GPU Max系列将超过1000亿个晶体管集成到一个47个小芯片封装中,为具有挑战性的工作负载(如物理、金融服务和生命科学)将吞吐量提升到新的水平。当与Xeon CPU Max系列搭配使用的时候,这一组合平台在运行大型原子/分子大规模并行模拟器时的性能要比上一代高出12.8倍。
安全性
此次推出的芯处理器系列,其基础是安全性。英特尔称,第四代至强系列提供了业内所有数据中心芯片厂商中最全面的机密计算产品组合,增强了数据安全性、法规遵从性和数据主权。
除了现有的Intel Software Guard Extensions 之外,该系列还提供了新的虚拟机隔离技术Intel Trust Domain Extensions,让用户可以把现有应用移植到机密环境中,并在微软Azure、阿里云、谷歌云和IBM云上支持该技术。
好文章,需要你的鼓励
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
数据分析平台公司Databricks完成10亿美元K轮融资,公司估值超过1000亿美元,累计融资总额超过200亿美元。公司第二季度收入运营率达到40亿美元,同比增长50%,AI产品收入运营率超过10亿美元。超过650家客户年消费超过100万美元,净收入留存率超过140%。资金将用于扩展Agent Bricks和Lakebase业务及全球扩张。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。