全球IT需求大爆发的机会，Intel才不会浪费( 三 ) 题图

分别是：
1、专用于高性能深度学习AI训练的HabanaGaudi2处理器和GrecoAI加速器；
2、英特尔数据中心显卡（代号ArcticSound-M）；
3、第四代英特尔?至强?可扩展处理器（代号SapphireRapids）的部分细节；
4、以及英特尔基础设施处理器（IPU）的路线图（发展规划）。
这4种硬件，覆盖了IPU、CPU、GPU、AI处理器；应用场景也覆盖了从云到边缘再到终端。

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英特尔HabanaGaudi2深度学习训练处理器
首先是可用于数据中心和云的两款AI产品“HabanaGaudi2AI深度学习训练处理器”和GrecoAI加速器， HabanaGaudi2在处理器本身规格升级的基础上，通过应用更先进的7nm制程和配置96GB高速存储，同时板载SRAM从24MB增加到48MB ，相比上一代产品性能提升十分明显，可针对计算机视觉与自然语言处理的模型训练与推理提供更高效能，并解决客户最关注的两个问题：降低服务器处理成本，还能减少训练模型所需时间。

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此前英特尔就曾和宾夕法尼亚大学医学院联合开发了一项技术，通过应用联邦学习算法，帮助包括宾夕法尼亚大学在内的29个国际医疗机构在保护患者隐私的情况下，利用各方拥有的脑瘤数据共同训练神经模型。随着Gaudi2的加入，人工智能在医疗方面的应用也必然会进一步加速，从而帮助人们解决更多实际医疗需求。
GrecoAI加速器的亮点则在于对于AI推理应用场景的专门优化，通过应用更先进的半导体制程，将功耗降到了75W ，让搭载GrecoAI加速器的加速卡更利于在服务器中进行使用。纵观目前全球的AI处理器发展进度，英特尔这两款处理器的计算能力与能效表现，在整个行业中都是非常出色的。
然后是全新的数据中心CPU和GPU 。代号为SapphireRapids的第四代英特尔?至强?可扩展处理器已经正式开始出货。通过支持DDR5、PCIe5.0和CXL1.1 ，并凭借全新的集成加速器以及对AI工作负载的软硬件优化，第四代英特尔?至强?可扩展处理器相较上一代实现了显著的性能提升。例如，它集成的英特尔通信加速技术，有助于提升吞吐量；采用的英特尔数据流加速器，能够支持更高效的数据移动，包括从云平台到边缘的移动。
SapphireRapids还针对电信网络做了专门的优化，可以为虚拟无线接入网（vRAN）部署提供高达2倍的容量增益。同时，其内置高宽带内存（HBM），将显著提高处理器的可用内存带宽，为高性能计算提供强劲动力。
美国阿贡国家实验室超级计算机“Aurora”
英特尔通过合作，帮助企业充分利用至强处理器及软硬件产品组合，构建优化的解决方案。如大会上的展示，第四代英特尔?至强?可扩展处理器还与英特尔此前发布的数据中心显卡PonteVecchio一起，成为了美国阿贡国家实验室超级计算机“Aurora”（极光）的核心架构。通过强劲的CPU和GPU组合，后者整体算力已经超过2Eflop 。
数据中心GPU显卡“ArcticSound-M”
全新的面向多媒体转码、视觉图形处理和云端推理的英特尔数据中心GPU显卡“ArcticSound-M” ，能够提供每秒150万亿次运算，将包含两种不同的配置， 150W功率版本和75W功率版本，分别封装了32个和16个Xe内核。这两种配置均配备了4个Xe媒体引擎、英特尔首款面向数据中心的AV1硬件编码器和加速器、GDDR6内存、光线追踪单元和内置XMXAI加速。可以实现处理多达8路4K视频流或超过30路1080p视频流转码，支持40路以上高清分辨率游戏， 62个远程桌面，从而支持包括直播推流、云游戏、虚拟机、AI加速在内的多种用途应用。