AI大模型的推理训练，最渴求的就是强劲的算力，可以来自CPU通用处理器，可以来自GPU加速器，可以来自ML/DL加速器，也可以是多种异构硬件的组合。
当下最火的当然是NVIDIA GPU加速器，但一花独放不是春，能够提供强劲算力硬件方案的厂商很多。
纵观整个AI江湖，唯一拥有全套方案、可真正替代NVIDIA的，只能是Intel：至强处理器、GPU Max、Gaudi加速器多管齐下，再加上强大丰富的开发工具、开放生态的开发平台，要啥有啥，表现还相当不赖。
今年6月，机器学习与人工智能开放产业联盟MLCommons公布了AI性能基准测试MLPerf Training 3.0的结果。
结果显示，Intel四代至强内置的各种加速器，使其成为在通用CPU处理器上运行大量AI工作负载的理想方案，Gaudi2加速器则在生成式AI、LLM大语言模型方面有着优秀的性能。
此外，Intel还提供了经过优化的、易于编程的开放软件，降低AI部署门槛。
8月份，MLCommons又公布了针对60亿参数大语言模型、计算机视觉与自然语言处理模型GPT-J的 MLPerf 3.1基准测试结果，Intel的表现依然值得称道。
其中在GPT-J模型上，Gaudi2加速器的GPT-J-99、GPT-J-99.9服务器查询和离线样本的推理性能分别为78.58次/秒、84.08 次/秒。
与竞品比较，Gaudi2相对于NVIDIA上一代A100的性能优势可达2.4倍（服务器）、2倍（离线），而最新一代的H100相对于Gaudi2也只有1.09 倍（服务器）、1.28 倍（离线）的微弱优势。
同时，Intel四代至强在视觉、语言处理、语音、音频翻译模型，以及更大的DLRM v2深度学习推荐模型、ChatGPT-J模型上处理通用AI负载时，性能都非常出色。
比如使用GPT-J对大约1000-1500字新闻稿进行100字总结的任务，四代至强在离线模式下每秒完成两段，实时服务器模式下则可完成每秒一段。【趣元素】
此外，Intel还首次提交了至强CPU Max处理器的MLPerf测试结果，其集成最多64GB HBM3高带宽内存，对于GPT-J而言是唯一能够达到99.9％准确度的CPU，非常适合精度要求极高的应用。
还有非常关键的一点：迄今为止，Intel是唯一一个使用行业标准深度学习生态软件并公开提交CPU结果的厂商，Gaudi2是仅有的两个向GPT-3大模型训练基准提交性能结果的解决方案之一。
那么，Intel Gaudi2加速器、至强处理器为何能在AI算力上如此彪悍？Habana Labs中国区总经理于明扬做出了详细解读。
据介绍，MLPerf 3.1推理测试中，Gaudi2和H100一样都采用了FP8精度，GPT-J测试结果非常令人满意，准确率高达99.9％，和H100的差距非常小。
这主要是因为Gaudi2 MME支持FP8、BF16精度加速，而且结构设计合理，可以高效提升推理能力。
同时，Gaudi2也和H100一样使用了HBM高带宽内存，Intel也很好地预测了市场，并预估了额外的需求，因此基本保证了供应和生产，可以满足市场需求，不像NVIDIA那么头疼产能。
至于A100，它并不支持FP8而仅支持FP16，所以Gaudi2比之优势非常明显，这也显示了Gaudi2架构和软件设计的领先性，以及资源利用率的高效性。
非常关键的是，Intel Gaudi2的性价比优势明显，不像A100、H100那样动不动几十万一块，让中小企业和个人开发者望洋兴叹。
Intel也已经开放了开发者云，让不同客户可以访问不同的Intel AI硬件，大大降低AI工作成本。
除了硬件性能的比拼，Intel也在软件生态上持续大力投入，虽然暂时还做不到NVIDIA CUDA生态那样有着独一无二的优势，但也有自己的突出特点。
于明扬强调，在软件生态上，Intel一直主张开放，比如通过开发者社区与开发者互动，提供优化后的模型、开源驱动和工具库，并支持Pytorch、Deepspeed等开源框架，加入和维护开放生态，为客户、合作伙伴和开发人员提供早期访问和便捷、迅速的途径。
Intel oneAPI也能提供更为开放的环境，支持不同层面的定制化开发，Intel和客户都可以在软件中添加新的加速算子，并且upstreaming到框架开源社区中。
值得一提的是，在软件上CUDA的影响已经大大缩小，对整体开发和应用环境更加有利。
事实上，NVIDIA目前的强大只是GPU一条腿走路，CPU通用处理器是欠缺的。
虽然NVIDIA也开发了Grace CPU，并打造了所谓的“超级芯片”，可以将两颗Grace CPU或一颗Grace CPU加一颗H100 GPU进行整合，但毕竟是基于Arm架构，性能较弱，而且缺乏通用性。
Intel则凭借多管齐下的多硬件组合，可以构建强大、灵活异构计算平台，从而支持更大的模型规模，满足更广泛的系统需求。
于明扬指出，至强可扩展处理器有着最好的通用性，可以运行各种AI工作负载。
四代至强还衍生出了的至强CPU Max系列，是行业唯一一款具有HBM高带宽内存的x86处理器，无需更改代码，即可加速多种HPC、AI工作负载。
Gaudi系列加速器则专注于机器学习、深度学习的环境，以及未来对大语言模型的需求。
当然还有数据中心GPU Max系列，虽然才刚刚诞生，但是拥有47个功能模块、1000多亿晶体管的它，有着巨大的潜力和广阔的前景，在各种科学负载中相比H100可综合领先30％，还已经用于百亿亿次超级计算机“Aurora”。
这样的丰富组合，别说NVIDIA，在整个行业内都没有可与之匹配的。
面向未来，Intel也自信满满地公布了Gaudi加速器、至强处理器的多年路线图，让人充满期待。
Gaudi 3将把制造工艺从7nm升级到5nm，带来的性能提升堪称一次飞跃：
BF16算力提升4倍，计算性能提升2倍，网络带宽提升1.5倍，HBM高带宽内存容量提升1.5倍。
从示意图上看，Gaudi3的主芯片将从单颗升级为两颗整合，HBM内存则从6颗增加到8颗。
再往后更是革命性的变化：Falcon Shores将是Intel第一次把x86 CPU、Xe GPU双架构融合在一起，官方称之为XPU，类似AMD Instinct MI300A。
按照Intel之前给出的数字，对比当今水平，Falcon Shores的能耗比提升超过5倍，x86计算密度提升超过5倍，内存容量与密度提升超过5倍。
Emerald Rapids五代至强将在12月14日正式发布，这是至强历史上第一次一年内更新两代，增加到最多64核心128线程，同样功耗水平下可提供更高的性能和存储速度。
2024年上半年，至强将首次采用E核能效核设计，代号Sierra Forest，最多达到惊人的288核心288线程，而且首次引入Intel 3制造工艺，预计可使机架密度提升2.5倍、每瓦性能(能效)提高2.4倍。
紧随其后的是同样Intel 3工艺、全部P核性能核设计的Granite Rapids，AI性能对比四代至强预计可提高2-3倍。
2025年，我们将看到代号Clearwater Forest的再下一代至强，纯能效核设计，升级为Intel 18A制造工艺。
按照规划，那个时候，Intel将重新夺回制程工艺的领先地位，对于提高AI硬件的能效大有裨益。
总之，未来在AI计算领域，Intel将会提供更加强大、可满足不同应用场景和TCO成本的AI产品组合，为客户打造统一的开发平台，形成完整的产品生态链。