你猜得没错

这就是“英大师”闭关修炼多日的

(相关资料图)

「第四代英特尔^®️至强^®️可扩展处理器」

具体的修炼“心法”，是这样的

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这一代至强，被称为

英特尔10年来数据中心级处理器最大提升

首次采用了“多芯粒”工艺

延迟更低、带宽更大、扩展性更好

核心的数量也进一步提升

根据已经剧透的测试数据

这家伙超级“能打”

为啥要求这么“能打”

因为你不知道作为一枚C位出道的CPU

每天都要扛多重的活儿、面对多少挑战

最基础的活，是通用计算

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这是CPU从被发明出来的第一天起

承担的最主要责任

时至今日，大多数上层业务应用

都是靠CPU的通用计算能力在支撑

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但是，要想在数据中心领域混出名堂

光会玩通用计算、扛普通任务，还远远不够

所以，它们要面对极其复杂的“KPI”

没点硬功夫，分分钟累吐血

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我们先来捋一捋

在当下的数据中心、云战场

CPU的KPI都包含了哪些“幺蛾子”

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总之吧，在这些新兴战场

CPU们总是被寄予厚望

各种锅，甭管是不是CPU的本职工作

全都一股脑的甩锅给CPU了

面对这些不负责任的“锅”

为了给CPU们减负

常规的套路就是搞一堆外挂

用各种加速卡来分担

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但是“英大师”不信邪

他深知打铁还要自身硬

除了外置加速卡、IPU的思路

“英大师”对这一代至强进行了“醍醐灌顶”

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“英大师”把一套加速心法

注入到第四代至强可扩展处理器体内

这便是内置的超强硬件加速器

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“英大师”久经沙场

深知内置加速器和传统外挂的区别

“内置”比“外挂”与CPU内核配合更默契

也不需要浪费体力进行片外传输

实战中，高下立现

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接下来，我们就看看

“英大师”带领新修炼的法宝

如何勇闯「数据中心十八铜人阵」

一路打怪升级的

虽然名为「辅助」，打起架来却很「主力」

它最擅长的是对付压缩和加密这两大铜人

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它可以在任何状态加密、压缩数据

性能飙到惊人

比如完成对称加密，速率高达100Gb/s

大大降低CPU本体的开销

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因此，但凡涉及压缩和加密业务

（网络安全、存储、虚拟机、大数据、文件系统、数据库等等）

采用这一代至强内置的QAT技术

都能达到事半功倍的效果

比如，在英特尔QAT的加持之下

NGINX服务器每秒新建连接数量

可最高提升3.2倍之多

天生练就了一手「平衡」绝技

不管网络的「山路」多么陡峭

有了DLB，都可以健步如飞

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实际对战中

DLB可以提升队列管理和调度效率

在多个cores之间实现分布式处理

多核同心协力扛活，效率大大提升

尤其面对各种网络通信业务

（安全网关、负载均衡、大象流处理、UPF、vSwitch）

不同核心均衡调度

可以获得更强劲的吞吐能力

可以加速数据移动和数据转换操作

简单讲，就是搬砖交给DSA

把CPU的内核周期解放出来干别的

实战中可以用于

网络/存储加速、内存管理、工作负载加速

比如减少内存复制/清零开销

或者提高网络数据包的复制速度

再比如传输中，完成数据完整性检查

几乎不会增加CPU的额外开销

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据验证，在Open vSwitch用例中

使用英特尔DSA加持

可以将数据吞吐量提升2.5倍

这可是数据库战场的神之技能

在应对内存数据库和分析场景时

IAA可以大幅压缩数据

并提高内存带宽和CPU效率

IAA的能力包括压缩/解压缩加速

CRC校验加速、分析语句加速…

在RocksDB数据库实测中，开启IAA加速

数据库QPS提高了94%，p99时延降低52%

所以，在内存数据库业务场景

（各类商用或开源）

或者用于大数据分析的列式存储场景

让新一代至强带着IAA上，就对了

最后这个AMX

主战场是当下最火的人工智能

用更快的矩阵计算方法来搞定AI难题

各种场景的AI算法全部通过硬件来扛

（卷积、内积、矩阵乘法、神经网络）

有了AMX的硬件加速能力

AVX-512指令集用起来更加挥洒自如

AI推理和训练的性能都能得到大幅提升

对付各种AI用例全部不在话下

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AMX的最新测试结果也出炉了

比如加速Tiled乘法运算时

最大吞吐量比在CPU内核上启用AVX-512

高出了足足八倍