英特尔宣布公司40年来最大的架构变革

英特尔在2023年的“AI Everywhere”活动上推出了对其处理架构的彻底更新，体现在其移动Core Ultra处理器和将于2024年发布的桌面Core Ultra处理器中。这些架构将传统高性能CPU核心与专用核心（用于低功耗任务、图形加速和AI加速）结合在一起。在同一活动上宣布的最新的第五代Xeon CPU侧重于服务器性能，并添加了用于云AI加速的协处理器核心。

根据英特尔的公司愿景，AI处理的未来既在云端又在边缘。该公司预测，到2028年，80%的个人电脑将成为“AI个人电脑”，配备有AI协处理器。

英特尔转向神经处理单元英特尔的AI协处理器被称为神经处理单元（NPU），是其最新的重大创新。当与其他专用CPU核心结合时，英特尔认为新处理器将提高整体性能，同时降低电力消耗并降低总体拥有成本（TCO）。

这些设备的多样化架构结合了在基于芯片组的系统中组装的多个专用核心。芯片组通过减少每个处理器的硅实际面积并优化每个芯片组的用途的硅晶圆，实现了更高的产量。与大多数AI加速器一样，英特尔的NPU在很大程度上依赖于乘累加（MAC）单元。MAC通过减少在存储器和寄存器之间移动数据的需要来加速复杂的乘法运算。

英特尔于2023年底发布了Xeon和移动处理器，计划在2024年推出使用英特尔4的桌面PC处理器。英特尔4工艺技术是一种7纳米几何工艺，英特尔声称相比英特尔7工艺（10纳米），它将使时钟速度提高20%，功耗相同。Core Ultra和第五代Xeon是英特尔的第一款7纳米处理器，也是自2019年以来的第一款具有更小工艺几何的Core CPU。

从众多相同的核心到定向的专用核心传统的云AI处理使用图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）进行大规模的并行处理和矩阵数学优化。因此，英特尔的主流CPU长期以来一直包含GPU。在英特尔先前的架构中，主CPU核心负责处理所有计算负载，而不考虑计算负载的大小。这将导致低负载任务使用比必要更多的电力，并从高负载进程中获取CPU周期。它还将专业的数学密集型处理留给了主CPU核心，而这些核心并未针对专用操作进行优化。

英特尔的Xeon服务器处理器及其Core移动和桌面CPU过去一直依赖于速度和优化的软件作为解决方法。新系统，具有多个专用核心，是与“一刀切”哲学的激进背离，不再只增加相同核心的数量。

通过Gaudi3全面解决云AI除了新的NPU协处理器之外，英特尔还宣布了Gaudi2深度学习AI加速器的继任者。Gaudi3 AI加速器面向云计算、大规模深度学习和生成式AI系统。英特尔声称，与Gaudi2相比，Gaudi3在BF16性能上提供了4倍的增长。

BF16（脑浮点）数字格式用于提高AI计算中的浮点数性能。它是IEEE 754 float32格式的16位变体。BF16保留了标准float32的8个指数位，但只保留了8个尾数有效数字位，而不是float32中的24位。AI更多地受益于使用16位数学带来的速度增加，而不是因尾数精度减少而损失的性能。Gaudi3还将加倍网络性能，并提供Gaudi2的1.5倍带宽。

涉足云AI、边缘AI和大型系统处理通过Xeon服务器CPU、工作站/笔记本CPU和Gaudi3加速器，英特尔已经扩展其AI，几乎涵盖了所有关键的AI领域。Gaudi3将在大规模AI系统中找到用武之地。第五代Xeon将用于服务器农场，将数据处理和传统服务器活动与加速的AI功能相结合。而Core Ultra移动和桌面CPU将为个人用户带来AI。