《隐匿的AI王者：Intel至强6携手NVIDIA引领行业新篇章》

英特尔至强与英伟达联手重塑未来：开启智能计算新时代

　　 在生成式AI和预测式AI的浪潮持续高涨之际，各类工作负载的形态愈发多样，复杂程度也在不断提升，这使得对AI服务器性能与能效的要求也随之节节攀升。

　　 一提到AI服务器、AI工作站、AI一体机等相关设备，许多人首先想到的就是具备高算力的AIGPU加速器。

　　 它无疑是整个AI系统的核心，肩负着最为艰巨的任务，但切勿忽视，仅靠GPU加速器无法单独支撑起整个系统。事实上，任何计算系统都少不了CPU处理器的主导作用。

　　 CPU处理器在AI系统中扮演着至关重要的角色，它如同整个计算系统的指挥中心，虽然常常不被大众所关注，但其重要性不容忽视。在现代科技发展中，CPU不仅支撑了传统计算任务的高效运行，更是在深度学习和大数据处理等新兴领域中发挥着基石作用。尽管GPU近年来因在并行计算上的优势而备受瞩目，但CPU依然是确保系统稳定性和灵活性的核心组件。 我的看法是，我们应该更加重视CPU技术的发展。随着AI应用的不断扩展，对计算能力的需求也在持续增长。CPU作为计算平台的基础，其性能优化和能效提升对于推动整个行业进步至关重要。未来，CPU与专用加速器之间的协同工作将是实现高性能计算的关键。因此，无论是硬件制造商还是软件开发者，都应加大对CPU研究的投入，以满足日益复杂的计算需求，同时也要注重生态系统的协同发展，这样才能让AI技术更好地服务于社会。

　　 如果说GPU加速器是人工智能系统中那个在聚光灯下尽情展示才华的明星，那么CPU处理器则是那位隐身幕后的智慧管理者，它以稳健的姿态确保整个系统的流畅运转，尤其在满足GPU加速器的各种需求上扮演着至关重要的角色。只有当CPU与GPU完美协作时，才能让强大的计算能力得以充分释放，为AI领域的突破性进展提供坚实支撑。 从我的角度来看，这种分工合作的模式正是现代计算机架构成功的关键所在。GPU专注于处理那些需要海量并行计算的任务，而CPU则负责统筹全局，协调资源分配。两者相辅相成，缺一不可。未来随着AI技术的不断演进，我们或许会看到更多创新性的硬件设计出现，但无论如何，这种核心部件之间的默契配合将是推动科技进步的重要基石。

　　 因此，这个时候的CPU处理器，我们一般称之为“主控CPU”。

　　 采用最合适、协同工作的主控CPU与AI加速器，能够构建出高效的AI加速平台，在工作负载性能和总体拥有成本（TCO）之间实现均衡优化。

　　 在AI加速系统中，主控CPU负责通过提供高效的任务管理，以及出色的预处理性能，来优化处理性能和资源利用率，这对于确保AI模型训练流程中的数据高效供给、维持AI处理器的理想运行状态，都是至关重要的。

　　 主控CPU在AI加速系统中扮演着“中枢神经”的角色，能够承担管理、优化、预处理、处理以及卸载等多种任务，进而提升系统的整体性能与能效。

　　 Intel的至强系列处理器，特别是最新推出的至强处理器，凭借其在各类AI基准测试中的卓越表现，以及全球用户的真实应用反馈，无疑是构建高效AI加速系统时主控CPU的首选方案。

　　 NVIDIA最新推出的DGX B300系统，选用了Intel新发布的至强6776P作为主控CPU。而去年的MGX系统则采用了至强6767处理器，Intel依然是NVIDIA唯一的主控CPU合作伙伴。

　　 至强6为何如此之强？

　　 我们可以从六个不通过方向，逐一看看AI加速系统对主控CPU的需求，以及至强6系列是如何满足的。

　　 1、AI加速系统需要非常强大、灵活的IO性能。

　　 至强6系列处理器凭借其强大的性能，能够支持高达96条PCIe 5.0通道，相比前代产品提升了约20%的通道数，这意味着在双路配置下可提供惊人的192条通道。这样的设计不仅极大提升了系统的整体带宽，还确保了充足的通道数量，使得用户可以根据实际需求灵活地为各种加速器和扩展卡分配资源。 这种技术进步无疑为数据中心和高性能计算领域带来了新的可能性。随着越来越多的应用场景对计算能力和数据传输速度提出更高要求，至强6系列提供的高带宽与多通道优势显得尤为重要。它不仅能够满足当前复杂的工作负载需求，也为未来的创新应用预留了足够的空间。这表明，技术的发展正在不断推动硬件架构向更高效、更智能的方向演进，同时也提醒我们，在选择解决方案时需要综合考虑未来扩展性和兼容性等因素。

　　 2、AI加速系统需要尽可能高的单线程性能。

　　 至强6系列处理器凭借其最高可达128个性能核心以及惊人的504MB三级缓存，展现了卓越的计算能力。此外，它在单线程性能上同样表现出色，同时支持多种睿频加速技术，进一步提升了整体性能。在我看来，这款处理器不仅为高性能计算领域树立了新的标杆，同时也满足了对多任务处理有极高要求的应用场景需求。无论是数据中心还是专业工作站，至强6系列都能提供强劲的支持，帮助用户应对各种复杂挑战。这种强大的性能与灵活性结合，无疑将推动相关行业的进一步发展和技术进步。

　　 例如PCT（优先核心睿频）技术，能够将少数核心加速至更高频率以服务于GPU，最高可支持8个核心。

　　 比如SST，可以通过调整不同核心配置的频率，从而实现各异的性能表现。

　　 3、AI加速系统需要尽可能高的内存容量与带宽。

　　 至强6系列不仅兼容更高规格的DDR5-6400内存，更独占首发支持MRDIMM技术，其内存频率最高可达8800MHz，带宽相较于前代产品提升了30%，性能领先幅度达到2.3倍，这对依赖大内存带宽的AI工作负载而言尤为有利。

　　 至强6系列凭借最多可达12个内存通道，能够提供卓越的内存带宽和容量，单路系统最高可支持3TB内存。

　　 NVIDIA DGX B300系统，就选择了每通道两条DIMM(2LDPC)、5200MHz频率的方案，主要是为了实现更大的内存容量。

　　 另外，至强6系列处理器不仅延续了其在性能上的优势，还引入了CXL（Compute Express Link）技术，这使得CPU的内存空间能够与AI加速器的内存保持一致性，从而实现了高效的数据共享。这种设计不仅能显著提升系统的运行效率，还能有效降低整体硬件成本。在我看来，这一技术突破对于推动数据中心和人工智能应用的发展具有重要意义。它不仅简化了复杂的内存管理流程，还为开发者提供了更大的灵活性，让他们可以更专注于创新而非资源调配。未来，随着更多设备采用类似的技术，我们或许会看到一个更加集成化和经济化的计算生态系统。

　　 4、AI加速系统需要CPU做好数据预处理和卸载。

　　 至强6系列处理器在设计上引入了AMX（高级矩阵扩展）指令集，这一升级不仅增强了其处理能力，还特别新增了对FP16数据格式的支持，这无疑为高性能计算和人工智能领域带来了新的活力。尤其是在当前MoE（ mixture of experts，专家混合）和MLP（多层感知器）等复杂模型逐渐成为主流的趋势下，这种技术进步显得尤为重要。在这些模型的应用场景中，将部分计算任务从GPU卸载到CPU上已成为一种趋势，而至强6系列正好满足了这一需求。 在我看来，至强6系列的推出恰逢其时，它不仅填补了市场上对于高效能、灵活部署方案的需求空白，也为开发者提供了更多可能性。特别是在AI训练与推理过程中，通过优化数据类型和支持更高效的矩阵运算，可以显著提升整体效率，降低能耗成本。未来，随着更多应用场景向云端迁移以及边缘计算需求的增长，相信这类具备强大算力且易于集成的产品会受到越来越多企业的青睐。同时，这也提醒我们，在追求技术创新的同时，如何平衡性能提升与实际应用之间的关系将成为企业决策者需要深思的问题之一。

　　 5、AI加速系统需要强大的RAS。

　　 RAS即可靠性、可用性与可维护性，这些特性对工作站、服务器以及数据中心硬件而言至关重要，至强6自然也不例外。具备这些特性能够显著降低大规模停机的概率，从而避免造成巨大的经济损失。

　　 RAS技术不仅支持多种高级管理功能，如设备遥测、平台状态监控、共享资源的精细化调控以及实时固件升级，还整合了众多平台合作方、独立软件开发商（ISV）及解决方案集成商的专业知识与经验。这种技术的广泛应用为企业带来了更高效、更智能的运维模式，同时也推动了整个行业的技术进步。 在我看来，RAS技术的发展体现了现代信息技术从单一功能向综合服务转型的趋势。它不仅仅是一项技术革新，更是企业数字化转型的重要支撑点。通过引入这样的技术，企业能够更好地应对复杂多变的业务需求，同时降低运营成本，提高竞争力。未来，随着更多行业应用场景的探索，RAS技术有望在智能制造、智慧城市等领域发挥更大的作用，为社会带来更多的便利与价值。

　　 6、AI加速系统需要灵活的形态。

　　 至强6系列凭借其对DC-MHS全球标准的支持，在与NVIDIA的合作中展现出强大的兼容性。无论是面向高性能计算的MGX平台，还是专注于AI应用的DGX系统，双方都展开了深入的技术协作。近期推出的DGXB300便是这一合作的重要成果，该产品经过双方团队的大量技术验证，确保了卓越的性能表现和稳定性。在我看来，这种跨领域的技术融合不仅推动了数据中心解决方案的进步，也为未来的智能化应用场景奠定了坚实的基础。通过这样的合作模式，我们可以期待更多创新产品的问世，从而更好地满足市场和技术发展的需求。

　　 至强6系列家族里，有三款特别型号是专门为服务器主控CPU设计的。

　　 当前主流的主控CPU依然专注于P核（性能核）的设计，这种趋势反映了市场对高性能计算的需求。不过，未来是否引入E核（能效核）的设计，还需要密切关注市场的实际需求变化。在我看来，随着技术的进步和应用场景的多样化，单纯依赖性能核可能无法满足所有用户的需求。尤其是在移动设备和物联网领域，能效比的重要性日益凸显。因此，未来的CPU设计或许会更加注重性能与能效的平衡，以适应不同场景下的使用需求。这不仅需要技术创新，也需要厂商对市场需求有更敏锐的洞察力。

　　 其中，NVIDIA DGX B300采用的是至强6776P，并且是双路配置。

　　 至强6776P搭载了64个核心（128线程），基础频率为2.3GHz，全核睿频可达3.6GHz，最高睿频更是达到3.9GHz。其PCT睿频技术能够在最多8个核心上提升至4.6GHz，相较于常规型号额外提升了700MHz。

　　 另外，这款高性能处理器搭载了336MB的超大缓存，能够完美支持八通道DDR5-6400以及MRDIMM-8000内存技术，带来极致的数据处理速度。同时，其拥有的88条PCIe5.0通道为设备提供了强大的扩展能力，无论是高端显卡还是高速存储都能轻松连接。尽管它的热设计功耗达到350W，但凭借先进的能耗管理技术，依然能够在性能与功耗之间找到平衡点。在我看来，这样的配置无疑让其成为数据中心和专业工作站的理想选择，特别是在面对大规模数据运算和复杂任务时，能显著提升工作效率。不过，高功耗也意味着对供电系统提出了更高要求，用户在实际应用中需要综合考量电源适配性与散热方案。

　　 这里解释一下几种不同的睿频频率：

　　 全核睿频即All Core Turbo，是指所有核心处于活跃状态时，所能运行的最高频率，适合作为虚拟机等场景，此时需要每一个核心跑在尽可能高的性能上。

　　 最大睿频即Max Turbo，是在传统SKU中能够达到最高的睿频，它假设一半核心活跃、另一半核心休眠，活跃核心就能够运行在更高的频率，也就是Max Turbo对应的频率。

　　 优先核心睿频（PriorityCoreTubo）技术通过激活较少的核心，并将其频率提升至更高水平，来满足AI加速系统对高性能的需求。这种设计能够有效避免因资源分配不均而导致的系统瓶颈，尤其在面对GPU和I/O这类高负载组件时表现尤为突出。从技术角度来看，这一策略不仅提升了单核性能，还优化了整体系统的运行效率。 在我看来，这项技术体现了现代处理器设计的一个重要趋势——更加精细化地调配硬件资源。随着人工智能应用的普及，计算密集型任务日益增多，传统的一刀切式性能提升方式已难以满足需求。优先核心睿频技术则提供了一种灵活且高效的解决方案，它能够在关键任务上集中火力，确保核心工作负载的高效执行。未来，随着该技术的进一步发展和完善，我们有理由相信它将在更多领域发挥重要作用，为用户带来更出色的使用体验。

　　 至于使用哪些核心进行加速，可以在启动前使用BIOS设定，也可以在运行中通过SST-TF工具实时设定。

　　 低端版的至强6774P同样具备64核心，除了基础频率提升至2.5GHz之外，它与至强6776P的主要区别在于仅支持单路运行，却能够提供高达136个IO通道，展现出更为强劲的扩展能力。

　　 英特尔最新推出的至强6962P处理器以其强大的性能引起了广泛关注。这款芯片配备了惊人的72核心与144线程设计，缓存容量高达432MB，这样的规格在服务器领域堪称顶级配置。其基准频率达到2.7GHz，全核运行时能够稳定在3.6GHz，而单核的最大睿频更是达到了3.9GHz，甚至在特定工作负载下可以进一步提升至4.4GHz的PCT睿频状态。 从技术角度来看，这款处理器无疑代表了当前数据中心和高性能计算领域的顶尖水平。对于需要处理海量数据和复杂运算任务的企业用户来说，至强6962P提供了前所未有的算力支持。然而，如此强大的性能也意味着它对散热系统提出了极高的要求，如何平衡功耗与温度将成为厂商在产品设计时的一大挑战。 总体而言，至强6962P的发布不仅展示了英特尔在芯片制造工艺上的持续进步，也为未来的云计算和人工智能应用奠定了坚实的基础。不过，考虑到其高昂的成本，该产品可能会主要面向大型企业和科研机构等高端市场。对于普通消费者而言，虽然这款处理器的魅力难以抵挡，但它的实际应用场景或许仍然有限。未来，随着更多类似产品的推出，市场竞争或将变得更加激烈，这也将促使整个行业不断向前发展。

　　 它还支持12通道内存，可提供96个PCIe通道，热设计功耗来到了500W。

　　 以上三款产品均为面向大众市场的开放型产品，是企业整体产品规划与未来发展路线的重要组成部分。可以预见的是，在未来的市场发展中，这些产品可能会根据用户的具体需求或行业定制化的要求进行调整与优化，甚至可能衍生出更多创新性产品。 从我的角度来看，这种以客户需求为导向的产品策略无疑是明智之举。在竞争日益激烈的市场环境中，只有真正倾听用户的声音，才能让产品始终保持活力与竞争力。同时，这也表明企业具备较强的灵活性与前瞻性，能够快速响应市场变化，抓住潜在的发展机遇。不过，如何平衡标准化产品的规模化生产与个性化需求的定制化服务，将是企业在后续发展中需要深入思考的问题。

　　 NVIDIA推出的DGX B300 AI加速系统无疑是当前技术领域的顶尖之作，它专为复杂的AI训练任务量身打造，展现了强大的计算能力与创新的技术架构。这款设备集成了多种先进的硬件模块，能够显著提升深度学习模型的训练效率，为科研机构和企业提供了强有力的工具支持。 在我看来，DGX B300的推出不仅标志着AI硬件领域的一次重要突破，也反映了行业对高效能计算需求的持续增长。在当今这个数据驱动的时代，无论是学术研究还是商业应用，都需要更高效的计算平台来处理海量的信息。NVIDIA凭借其深厚的技术积累，在这一方面再次走在了前列。不过，我也注意到这类高端产品的成本相对较高，如何让更多的中小企业也能享受到先进技术带来的便利，或许是未来需要解决的一个重要课题。总之，DGX B300无疑为AI的发展注入了新的活力，值得我们密切关注。

　　 它配备了双路至强6776P主控CPU处理器，彼此通过UPI高速总线互连，每路都是最多8个PCT睿频核心，客户在使用的时候可以根据需要定制选择8个、6个、4个或2个核心用于PCT睿频。

　　 每一路至强6776P之下，通过两个NIC高速网卡，连接四块AI GPU，整个系统就是八块AI GPU，彼此通过NVLink高速总线互连。

　　 这套系统在主控CPU的选择上展现了均衡而周到的考量，其性能不仅处于行业前沿，还在I/O性能和可靠性（RAS）等方面达到了出色的平衡。这种设计思路无疑为用户提供了极为可靠且高效的选择。在我看来，这样的系统非常适合那些对综合性能有高要求的应用场景，无论是企业级的数据中心还是需要高性能支持的专业领域，它都能很好地满足需求。这表明，技术的发展正在朝着更加全面优化的方向迈进，而不仅仅追求单一性能的极致表现。

　　 当然，我们了解到，在NVIDIA的AI加速系统中已广泛采用其自研的Grace CPU处理器，与AIGPU加速器协同工作。

　　 事实上，当下，众多AI系统供应商纷纷采用自主研发的主控CPU与AIGPU协同工作。

　　 Intel的服务方向始终聚焦于为客户提供多样化的选择，其开放系统的理念也从未动摇，致力于为主控CPU提供最优解决方案，从而更好地满足客户的不同需求。 在我看来，Intel坚持开放的态度不仅体现了其技术实力，更彰显了对市场变化的高度敏感性。在科技日新月异的今天，客户需求愈发多元化，而Intel通过不断优化产品线和服务模式，能够更灵活地应对市场的各种挑战。这种以客户为中心的发展策略，既巩固了其行业领先地位，也为整个产业链带来了积极影响。未来，随着技术的进一步发展，相信Intel将继续发挥自身优势，推动行业的共同进步。

　　 NVIDIADGXB300产品采用了Intel至强6作为核心处理器，这并非是试制品或概念产品，而是一款正式上市的商业化成熟商品，充分体现了Intel至强系列在性能与兼容性方面的卓越表现。