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[導(dǎo)讀]近年來(lái),國(guó)家高度重視數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。今年初,中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》,規(guī)劃特別強(qiáng)調(diào),促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,加快數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用,以數(shù)字化驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)生活和治理方式變革。當(dāng)前,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū),算力需求增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的不確定性并存,對(duì)企業(yè)的算力部署提出了新要求。

近年來(lái),國(guó)家高度重視數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。今年初,中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》,規(guī)劃特別強(qiáng)調(diào),促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,加快數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用,以數(shù)字化驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)生活和治理方式變革。當(dāng)前,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū),算力需求增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的不確定性并存,對(duì)企業(yè)的算力部署提出了新要求。在平衡化業(yè)務(wù)創(chuàng)新階段,更多客戶不得不應(yīng)對(duì)兩個(gè)方面的“博弈”:一是部署的算力資源既要滿足算力的足量,也要考慮綠色節(jié)能的可持續(xù)性;二是在政策引領(lǐng)下,更要不斷創(chuàng)新優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景??梢灶A(yù)見(jiàn),隨著新階段數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素地位凸顯,能夠妥善處理算力資源“博弈”問(wèn)題的企業(yè),也有望率先掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主動(dòng)權(quán)。

面對(duì)這一難題,英特爾發(fā)布了第四代英特爾®至強(qiáng)®可擴(kuò)展處理器和英特爾®至強(qiáng)®CPU Max系列產(chǎn)品,這些處理器內(nèi)含面向AI、科學(xué)計(jì)算(HPC)、安全、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)分析和存儲(chǔ)的多個(gè)英特爾®加速器引擎。相比增加CPU內(nèi)核數(shù),內(nèi)置加速器對(duì)于提高工作負(fù)載的性能來(lái)說(shuō)是能效更高的方式。最新的英特爾加速器引擎、高帶寬內(nèi)存和軟件優(yōu)化可幫助提高目標(biāo)工作負(fù)載的性能和能效,并通過(guò)卓越的CPU資源而實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約。

英特爾®高級(jí)矩陣擴(kuò)展開(kāi)辟人工智能新路徑

智能光學(xué)字符識(shí)別(OCR)技術(shù)通過(guò)自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理、減少人工錯(cuò)誤、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化以及創(chuàng)新應(yīng)用開(kāi)發(fā)等方式,為企業(yè)提升工作效率和促進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供了重要的推動(dòng)力。在智能OCR應(yīng)用中,字符識(shí)別通常借助深度學(xué)習(xí)技術(shù),如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),以提高準(zhǔn)確性和效率。然而,這一過(guò)程可能伴隨著巨大的性能開(kāi)銷,給企業(yè)帶來(lái)了沉重的總擁有成本(TCO)壓力,并且難以實(shí)現(xiàn)異構(gòu)化擴(kuò)展。

針對(duì)這一挑戰(zhàn),用友商業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)借助第四代英特爾®?至強(qiáng)®?可擴(kuò)展處理器及其內(nèi)置的英特爾®高級(jí)矩陣擴(kuò)展(英特爾® AMX)技術(shù)對(duì)于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理性能的大幅提升,不僅有效避免了獨(dú)立GPU所帶來(lái)的高昂支出,也以更加靈活與敏捷的方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)于現(xiàn)有CPU資源的充分利用。在采用第四代英特爾®?至強(qiáng)®?可擴(kuò)展處理器的用友YonBIP平臺(tái)上,OCR模型推理性能提升高達(dá)3.42倍,并將模型從FP32量化到INT8/BF16,性能提升7.3倍。

用友智能中臺(tái)總經(jīng)理方高林表示,“通過(guò)應(yīng)用第四代英特爾®?至強(qiáng)®?可擴(kuò)展處理器,并結(jié)合我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)模型方面的持續(xù)優(yōu)化,我們?yōu)橛脩籼峁┝艘愿咝?、卓越的智能化服?wù),助力支撐企業(yè)智慧大腦,賦能管理者商業(yè)創(chuàng)新和智慧管理,提升員工工作效率與用戶體驗(yàn)?!?

此外,英特爾® AMX也正在助力醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域加速數(shù)據(jù)洞察進(jìn)程,進(jìn)而使醫(yī)生在與疾病的對(duì)抗中取得領(lǐng)先。衛(wèi)寧健康作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的醫(yī)療軟件和解決方案提供商,其NLP后結(jié)構(gòu)化平臺(tái)收集相關(guān)數(shù)字病歷數(shù)據(jù)已有5年時(shí)間,在不使用 GPU 的情況下,基于NLP等人工智能技術(shù)完成了相關(guān)特征提取和分析,這證明了整體技術(shù)方案在英特爾 CPU 上的可行性和優(yōu)勢(shì)。

基于英特爾的解決方案,將衛(wèi)寧健康 NLP 后結(jié)構(gòu)化平臺(tái)集成到醫(yī)院的IT系統(tǒng)中,使分散的患者數(shù)據(jù)可以智能地合并成為一個(gè)更全面的信息庫(kù)。第四代英特爾®至強(qiáng)®可擴(kuò)展處理器上的AI加速器英特爾® AMX,讓這一過(guò)程大大提速,讓臨床醫(yī)生和研究人員更快地從多個(gè)臨床部門的多種數(shù)據(jù)中獲得洞察,從而使醫(yī)生進(jìn)一步分析影像診斷和病理結(jié)果,提高診斷的準(zhǔn)確性,實(shí)現(xiàn)更好的患者治療效果。

英特爾®動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡器使“大象流”難題迎刃而解

目前,微服務(wù)的采用仍是開(kāi)發(fā)型企業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)型的主要推動(dòng)因素。超過(guò)83%的全新云原生應(yīng)用及SaaS解決方案在使用微服務(wù)。在實(shí)際應(yīng)用中,為應(yīng)對(duì)包括服務(wù)質(zhì)量(QoS)、基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)銷和可觀測(cè)性在內(nèi)的各種挑戰(zhàn),云硬件和軟件必須對(duì)吞吐量進(jìn)行優(yōu)化,以確保企業(yè)在跨云環(huán)境中的無(wú)縫運(yùn)營(yíng)。

為破解這一應(yīng)用難題,天翼云利用第四代英特爾®?至強(qiáng)®?可擴(kuò)展處理器及其內(nèi)置的英特爾®動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡器(英特爾® DLB),有效解決了上云環(huán)節(jié)針對(duì)“大象流”加密處理的業(yè)務(wù)難題。英特爾® DLB能夠在多個(gè)CPU內(nèi)核/線程上高效地分配網(wǎng)絡(luò)處理,并根據(jù)系統(tǒng)負(fù)載的變化而動(dòng)態(tài)地在多個(gè)CPU內(nèi)核上分配網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)以進(jìn)行處理。利用英特爾® DLB加速技術(shù),天翼云第八代云主機(jī)得以充分釋放多核服務(wù)器的性能優(yōu)勢(shì),支持更多并發(fā)隧道,并實(shí)現(xiàn)了更快的處理效率、更低的軟件開(kāi)發(fā)復(fù)雜度,以及高達(dá)4倍的吞吐收益。

第四代英特爾®至強(qiáng)®可擴(kuò)展處理器內(nèi)置七大算力“神器”,除了前文提到的英特爾® AMX和英特爾® DLB,還內(nèi)置了一系列創(chuàng)新技術(shù),包括英特爾® 數(shù)據(jù)保護(hù)與壓縮加速技術(shù)、英特爾® 數(shù)據(jù)流加速器、英特爾® 存內(nèi)分析加速器等。這些內(nèi)置加速器“神器”旨在幫助用戶在降低能耗的同時(shí)快速運(yùn)行工作負(fù)載,并提升系統(tǒng)的擴(kuò)展性,進(jìn)而精準(zhǔn)應(yīng)對(duì)當(dāng)前主流工作負(fù)載中的各種挑戰(zhàn)。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷加深的背景下,它們不僅為各行業(yè)的用戶提供了解決當(dāng)前問(wèn)題的更優(yōu)解,而且注重著眼于智能化發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì),為持續(xù)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)洪流、持續(xù)復(fù)雜化的應(yīng)用場(chǎng)景和不斷提升的安全性要求提供了堅(jiān)實(shí)可靠的保障。

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