英特尔是否也能在明年发布之际一鸣惊人

在Arm虎视眈眈，RISC-V新秀崛起的处境下，x86处理器内部的竞争也进入了白热化阶段。AMD继推出Zen CPU架构以来，总市场份额上正在一步步迎头赶上，虽说桌面和移动CPU上英特尔与AMD打得有来有回，但服务器处理器市场份额上，AMD保持着稳步增长的态势，越来越多的云服务商和数据中心转投了“AMD Yes”的阵营，更是在今年第三季度打破了市占率记录，达到了16%。尽管英特尔依然占据着70%以上的市场，面临多方压力下，这种优势似乎难以继续维持了。

在今年上半年推出了第三代至强可扩展处理器之后，英特尔于近期透露了下一代服务器处理器“Sapphire Rapids”的更多情报。鉴于我们已经在消费级桌面处理器12代酷睿上看到了Intel 7制程带来的惊艳改进，那么同用这一制程的下一代Xeon处理器，是否也能在明年发布之际一鸣惊人呢？

新的I/O与内存

考虑到Sapphire Rapids定于明年发售，AMD的新一代EPYC处理器又发售在即，英特尔并没有公布太多通用计算性能上的情报。但从英特尔在Innovation 2021和Linley Fall Processor两场大会上公布的模组化芯片设计，也能看出Sapphire Rapids并非什么泛泛之辈。

与刚发布的12代酷睿一样，Sapphire Rapids 同样引入了对PCIe 5.0的支持，也在此之上进一步提升了处理器的DDIO和QoS能力。除此之外，CXL 1.1和全新的UPI 2.0也在支持之列。

在服务器和数据中心应用上，内存也是最容易出现瓶颈的一大组成要素。我们可以从芯片原理图中可以看出Sapphire Rapids集成了4个内存控制器，以此最高支持8通道DDR5内存。针对计算或额外开销特别大的场景，英特尔也提供了旗下傲腾持久内存Optane 300系列的支持，作为内存支持的同时也可以作为存储使用。英特尔还将推出支持HBM的版本，提供远高于8通道DDR5的内存带宽。该版本将提供两种HBM模式，一种是HBM Flat模式，支持HBM+DDR5混用或是仅用HBM的模式。另一种是HBM缓存模式，将HBM作为DRAM的备用缓存，类似于一个L4缓存。

通用计算中的AI加速

随着AI逐渐在服务器工作流中提高占比，AI计算能力成了每个服务器处理器都躲不开的参数，这也成了英特尔在宣传Sapphire Rapids时不离口的话题。第三代至强可扩展处理器中，英特尔在其中内置了深度学习加速器和AVX-512向量扩展，为int8和bfloat16数据的推理和训练提供了支持。而在Sapphire Rapids中，英特尔又加入了两大全新加速引擎AMX（先进矩阵扩展）和DSA（数据流加速器）。

AMX乃是一种全新的切片式指令集扩展，支持以切片运作的加速器，也是英特尔专为张量运算准备的指令集扩展。该扩展由两部分组成，切片和加速器。切片由8个2D寄存器堆组成，支持加载、清除和设为常量等基础数据运算符。每个寄存器堆大小可达1KB，但设计者也可以根据自己的算法来减小其规模。除此之外，英特尔也已经确认Linux 5.16版本将正式加入对于AMX的支持。

英特尔目前仅发布了TMUL加速器（切片矩阵乘法单元），但AMX是一个可以继续扩展下去的架构，未来还可以加入新的加速器，也可以改进现有的TMUL加速器实现更高的性能，从而在单个指令和单个微操作下表达更多的工作，节省fetch、decode以及OOO的功耗。在测试中，同一个Sapphire Rapids处理器分别使用AMX指令和AVX-512 VNNI，AMX的运算速度是后者的7.8倍。

过去AVX-512的使用中，经常会出现功率上去后频率也随之降低的情况，不少人也担心全新的AMX是否会有类似的情况。英特尔确认在快速自动的得当电源控制下，AMX不会出现AVX的频率抖动现象。

在高性能存储、连接和密集处理的应用中，人们总是想找到解放处理器核心来提升整体性能的方式。英特尔在这个需求上推出了DSA数据流加速器，DSA可以转移CPU缓存、DDR内存以及其他I/O附加设备的数据，它的目标是为数据转移和转换运算提供更高的总体系统性能，让CPU周期解放出来完成其他更高级的功能。根据英特尔给出的数据，在OpenvSwitch的虚拟交换机应用中，加入DSA分担工作流后，CPU占用率降低了39%，数据转移性能提高了2.5倍。

至强可以替代GPU吗？

我们都知道如今的服务器市场已经不是CPU一家独大的天下了，无论是语音识别还是图像处理，GPU带来的AI计算能力渗透进了每一个场景，任意深度学习“炼丹师”最先考虑的硬件设备也是GPU。在英特尔对Sapphire Rapids的描述中，称其AI性能相较于上一代Ice Lake芯片有了30倍的提升，如此大幅度的提升能够替代GPU吗？

英特尔为Sapphire Rapids给出的对比对象为英伟达的A30 GPU，在ResNet-50 v1.5的图像分类推理中，单个A30的输出速度为15411张每秒，而两个Sapphire Rapids的成绩达到了24000张每秒以上。这一数字对比看起来似乎优势巨大，甚至接近于29855张每秒的A100 GPU，但测试中用到的乃是高端Sapphire Rapids型号（40核以上），无论是功耗和价格都要远超A30。

因而现阶段下，仍在使用大量AI负载的服务器并不会从现有的GPU或ASIC架构迁移。不过Sapphire Rapids本身也并非仅针对AI的特化产品，之所以x86 CPU要费心费力地去提高AI性能，也是面向通用计算与AI结合这样越来越普遍的轻度AI场景。

小结

要想把AMD夺去的市场份额夺回来并不容易，英特尔面临的已经不是本世纪初的双雄争霸局面了。Sapphire Rapids可以说是换帅、换制程和换架构后的首个服务器产品，如果不能一鸣惊人的话，不少客户可能都会被AMD未来更注重成本效能的Zen 4D与Zen 5夺走。而面对Arm、RISC-V、GPU、ASIC等多方入局AI的挑战，如果英特尔仍想保持x86的霸主地位，也必须加速开发自身的Xe服务器GPU，同时继续扩展x86下的AI加速器生态。

责任编辑：haq