記者 | 彭新

為了應(yīng)對(duì)來(lái)自數(shù)據(jù)中心的更多細(xì)分需求和越來(lái)越激烈的競(jìng)爭(zhēng)，英特爾正改變單個(gè)產(chǎn)品配置打天下的做法，提出CPU定制方案。

“跟用戶(hù)工作負(fù)載最匹配的解決方案往往是最高效的解決方案，這對(duì)于數(shù)據(jù)中心也是一樣的。”英特爾物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國(guó)區(qū)首席技術(shù)官?gòu)堄罡嬖V界面新聞等媒體，數(shù)據(jù)中心的負(fù)載需求多變，針對(duì)的場(chǎng)景也有所不同。如視頻應(yīng)用，需要調(diào)用大量網(wǎng)上的資源并推送到前端，其中涉及到CDN優(yōu)化；而面對(duì)存儲(chǔ)相關(guān)應(yīng)用時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)的存取性能要求更高；AI則又要求CPU進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理，大量都是矩陣運(yùn)算。

張宇稱(chēng)，不同負(fù)載的畫(huà)像是不一樣的，若想實(shí)現(xiàn)最佳的性能功耗比，最好的辦法就是給特定的工作負(fù)載一個(gè)最適合的處理器。

“我們一直在不斷拓展傳統(tǒng)意義上通用處理器的概念，使得這些通用處理器更好地適配現(xiàn)在主流的負(fù)載和應(yīng)用?！睆堄罘Q(chēng)，對(duì)于如何實(shí)現(xiàn)CPU定制，目前英特爾有兩種路徑：一種是為CPU提供多種配置參數(shù)，用戶(hù)可以根據(jù)負(fù)載畫(huà)像做相應(yīng)的配置；另一種則是類(lèi)似可編程芯片（FPGA），以軟件定義方式實(shí)現(xiàn)對(duì)多樣化功能需求。

目前，在數(shù)據(jù)中心定制化CPU領(lǐng)域，英特爾與百度合作較為深入?！拔覀円蚤_(kāi)放配置的方式，讓新的定制化處理器能夠匹配百度的負(fù)載。”張宇表示，在實(shí)際合作中，處理器有大量參數(shù)是可以配置的，根據(jù)參數(shù)配置不同，可以實(shí)現(xiàn)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。

張宇坦言，為數(shù)據(jù)中心客戶(hù)進(jìn)行CPU定制，給芯片公司也提出了更高要求，需要做到成本和效益的平衡。如定制化處理器需要一定的規(guī)模來(lái)支撐，也需要依靠客戶(hù)未來(lái)發(fā)展的需求。如果量不夠，此類(lèi)處理器就會(huì)非常昂貴，因此需要綜合考慮市場(chǎng)需求以及技術(shù)可實(shí)現(xiàn)性。

在英特爾推動(dòng)定制化芯片的同時(shí)，正值數(shù)據(jù)中心涌入大量新型芯片類(lèi)型，如AI芯片、DPU等，云服務(wù)商擁有廣泛客戶(hù)群，對(duì)新型芯片選擇持開(kāi)放態(tài)度。有行業(yè)人士稱(chēng)，云服務(wù)商是以客戶(hù)的需求為導(dǎo)向，比如在城市大腦領(lǐng)域，用AI芯片來(lái)應(yīng)對(duì)龐大的視頻處理任務(wù)，能大大節(jié)約成本。而英偉達(dá)主推的DPU（數(shù)據(jù)處理器），試圖分擔(dān)部分CPU工作負(fù)載。

不過(guò)，對(duì)于英特爾自身而言，其產(chǎn)品組合仍能應(yīng)對(duì)現(xiàn)有芯片競(jìng)爭(zhēng)格局。此前英特爾執(zhí)行副總裁、數(shù)據(jù)中心與人工智能事業(yè)部總經(jīng)理Sandra Rivera在接受界面新聞采訪時(shí)表示，英特爾一直強(qiáng)調(diào)芯片“異構(gòu)”理念，即CPU之外，GPU、FPGA等處理器在數(shù)據(jù)中心中也存有一席之地，可以分擔(dān)算力。