3月15日，AMD發佈了採用台積電7nm製程製造的全新EPYC 7003系列處理器(代號Milan)，其中包括了代表著伺服器CPU性能新高的AMD EPYC 7763處理器。在最多可達64顆的「Zen 3」核心、全新等級的每核心快取記憶體、PCIe 4連接、更多I/O和記憶體傳輸量等先進科技的加持下，EPYC 7003系列處理器每時脈指令集(IPC)性能提升高達19%。

AMD方面表示，EPYC 7003系列是目前全球最好的資料中心晶片，超越了競爭對手英特爾(Intel)。預計到2021年底，EPYC處理器將會與包括AWS、思科、戴爾科技、Google、HPE、聯想、微軟Azure、甲骨文雲端基礎架構、Supermicro和騰訊雲端等在內的眾多合作夥伴攜手合作，為其生態系統帶來超過400個雲端實例，以及超過100個新OEM平台。

AMD圍繞EPYC處理器建構的生態系統。

被AMD搶了風頭的Intel自然不甘落於人後。

4月7日，Intel宣佈推出第三代Xeon可擴展處理器(代號Ice Lake)，其主要亮點包括：採用Intel最新的10nm製程，單個晶片最多包含40個核心。與上一代20核心Cascade Lake相比，IPC性能提升20%；在主流資料中心工作負載上性能平均提升46%；74%的人工智慧(AI)推理性能增加；與5年前的老系統相比，平均性能提升2.65倍。

值得一提的是，第三代Xeon可擴展處理器是Intel首個主流雙插槽並啟用SGX軟體防護擴展技術的資料中心處理器，也是Intel唯一一個內建AI加速的資料中心處理器。此外，作為多代策略的延續，第三代Xeon內建Intel密碼操作硬體加速。

而為了應對資料中心AI負載任務的增長，第三代Xeon處理器透過代際硬體平台改進、軟體最佳化，在機器學習使用案例中，例如XGBoost演算法、Kmeans演算法等方面，實現了1.3~1.6倍的性能提升；針對深度學習應用中常見的影像辨識、影像分類、語言處理等，DL Boost指令實現了1.45~1.74倍的性能提升。

Intel官方提供的資料顯示，自2017年推出第一款Xeon可擴展處理器以來，Intel不但向全球客戶交付了超過5,000萬顆Xeon處理器，部署了超過10億顆Xeon核心，還成功的將用戶每台虛擬機器的基礎設施成本降低了25%，且性能保持不變，並將超過80%的TOC轉化為已有實際收益的部署。目前，超過800家雲端服務供應商部署了基於Xeon可擴展處理器的伺服器，超過1,000個客戶進行了TOC認證。

不打「核」戰

Intel方面認為，單純比拼「核心」數的做法既不可行，也不科學。因為雖然大多數產業標準的基準測試都是最大傳輸量，但是對於資料中心電腦架構來說，不僅需要提高傳輸量，同時也需要具備最佳的回應能力，這樣才能更好地處理資料中心普遍的工作負載。為了實現這一點，處理器既需要應對傳統的工作負載，也要能夠應對新興的資料工作負載，性能需要在處理器內部和外部進行良好拓展，無論是節點內部還是節點外部。

Intel官方提供了與AMD Milan在快取延遲、記憶體延遲等方面的參數對比：

在包括L1、L2、L3層級的快取延遲方面，最關鍵的是L3層面的快取延遲。第三代Xeon可以直接訪問這一層快取，從而獲得一致的回應時間。Milan包括8個不同的矽晶片進行運算，每個都有獨立的快取，當資料在本地快取中，即核心所在的位置旁邊，回應時間會很短；但如果資料不在本地快取，需要透過I/O請求，到另一個運算矽晶片來檢索資料，再透過I/O回到發出申請的核心，因此本地快取訪問和遠端存取之間回應的時間差別很大。

記憶體延遲方面，Intel方面強調了最大的DIMM能力和速度能力。第三代Xeon有8個記憶體通道，可以在最高的記憶體頻率下達到3,200 DIMM性能，而Milan只有一個記憶體通道可以最快的速度運作，到第二個DIMM時，速度下降會降低記憶體的傳輸量。

在DRAM延遲方面，在本地插槽的情況下，從記憶體中獲取資料最快需要多長時間？從第二個遠端插槽中獲取資料又需要多長時間？Intel方面強調了第三代Xeon組合產品的優勢，矽晶片旁邊就是直接記憶體控制器，因此本地插槽延時更短，遠端插槽延時性能更優，最高可以快30%。

記憶體總能力上，Intel的持久記憶體可以實現每個插槽6TB記憶體，這一能力幾乎可以讓用戶在盡可能靠近處理器的位置隨時提取資料，做到快速訪問。Intel技術專家表示，以上這些好處不一定在傳輸量上能顯示出來，但實際回應時間在應用中非常關鍵。

在深度學習和推理性能方面，第三代Xeon比AMD Milan提高25倍。在20個最常見的機器學習、深度學習模型的訓練和推理比較中，第三代Xeon性能是Milan的1.5倍，是Nvidia A100 GPU的1.3倍。

面對資料中心應用將AI加速任務卸載到專用處理器上的趨勢，Intel借第三代Xeon發佈之際再次表明：第一，Xeon CPU是AI加速的絕佳選擇，加速發生在CPU，可以將工作負載提升到新的水準；第二，資料中心基礎架構的高利用率非常關鍵，決定了使用者在不同類型工作負載中能夠獲得的容量彈性，因此在最佳TCO基礎上的分散式服務最為重要，而不僅僅是在孤立的節點基準測試上做到最佳。

Intel市場行銷集團副總裁、中國區資料中心銷售總經理陳葆立表示，整個產品的反覆運算做好平衡非常重要，不管是核心數、還是不同工作負載的加速指令和配套產品。目前採用PCIe 4.0 64個通道，已經可以顯著提高頻寬和性能。隨著分散式運算、微服務在大規模資料中心的應用，I/O的延遲和一致性對於大規模服務的實際交付非常關鍵。Intel透過對這些I/O流、在插槽中的處理情況，以及與CPU上其餘服務對話模式的改進，從而保證能夠提供最佳的規模系統性能，滿足遍佈大量節點和整個資料中心的需求。

Arm陣營「笑而不語」

對伺服器領域的追逐從未停止的，不僅有X86架構，還有Arm陣營。

2018年10月，Arm首次宣佈推出針對雲端到邊緣基礎設施產品Neoverse及其初步發展藍圖，並承諾平台效能30%的年增長率指標將持續到2022年及以後。2020年9月，Neoverse再度進階，新增兩個全新的平台——Neoverse V1平台，以及第二代的N系列平台Neoverse N2。

Arm Neoverse平台發展藍圖。

根據Neoverse平台PPA設計原則，N系列強調性能、功率、面積得到同等考量，擅長可擴展；E系列主要關注效率，對於網路流量和資料應用程式非常有效，在功耗和面積的縮減上進行最佳化；V系列旨在提供最佳性能，需要添加更大的快取、視窗和佇列，相對來說會消耗更多面積和功耗。

Arm方面認為，除了與工程團隊的努力和投入密不可分外，Arm自身軟體生態系統的逐漸成熟，以及異質運算的推動同樣功不可沒。

其他廠商最新動態

3月15日，隸屬於Arm陣營的安晟培半導體(Ampere Computing)公佈了雲端原生伺服器處理器Ampere Altra Max樣片的基準測試資料。Altra Max是Ampere繼2020年3月發佈的80核心Altra處理器後即將推出的新產品，核心數量達到128顆，專為雲端原生架構打造。在軟體媒體編碼測試中，Ampere Altra的編碼性能已經領先於當前的x86處理器，而Ampere Altra Max則比Ampere Altra更強。

Ampere Altra媒體編碼性能與x86處理器比較。

3月17日，高通(Qualcomm)宣佈以14億美元的價格完成NUVIA的收購。在被問及是否會繼續投資NUVIA最初進入的伺服器和企業市場時，高通方面回應稱，這不是收購的主要目標或動機，但是高通未來會對此保持開放的態度，讓NUVIA團隊探索這些可能性。

3月29日，AWS宣佈，新一代記憶體最佳化實例Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) X2gd已全面可用，它由AWS自行研發、基於Arm架構的Graviton2處理器提供支援。新的X2gd實例與當前基於x86的X1實例相比，性價比提升可高達55%；而與其他基於Graviton2的實例相比，每個vCPU配置的記憶體容量更大，使客戶能夠更高效地執行記憶體密集型工作負載，例如記憶體中資料庫、關係型數據庫、電子設計自動化(EDA)工作負載、即時分析和即時快取伺服器等。

結語

儘管受到新冠病毒疫情的影響，但來自資料中心的需求仍然源源不斷，同時，5G商用也促使全球消費者和企業資料訪問出現了快速變化。Canalys資料顯示，2020年第一季全球雲端運算資本支出增長34%，達310億美元，創歷史新高。根據Omdia的資料，2020年第一季全球伺服器出貨量為330萬台，同比增長超過30%，創下了有史以來第一季的最高紀錄，而2020全年出貨量達1,290萬台，比2019年增長8.3%。

顯然，一些過去需要2~4年時間才能形成的趨勢，現在已經被縮短到了幾個月。因此，越來越多的資料中心營運商不斷加大對資料中心的投資，以應對經濟領域數位化轉型的快速推進。可以預見的是，在資料中心領域，打造強有力的批量生產與交付的生態系統和供應鏈，協助使用者加速上市時間，簡化從邊緣到雲端基礎設施的部署，將成為晶片廠商未來競爭的焦點。

本文原刊登於ESM China

活動簡介

從無線連接、更快的處理和運算、網路安全機制、更複雜的虛擬實境(VR)到人工智慧(AI)等技術，都將在未來的每一個嵌入式系統中發揮更關鍵功能。「嵌入式系統設計研討會」將全面涵蓋在電子產業最受熱議的「智慧」、「互連」、「安全」與「運算」等系統之相關硬體和軟體設計。

會中將邀請來自嵌入式設計相關領域的研究人員、代表廠商以及專家，透過專題演講、產品展示與互動交流，從元件、模組到系統，從概念設計到開發工具，深入介紹嵌入式系統設計領域的最新趨勢、創新和關注重點，並深入分享關於嵌入式系統設計的經驗、成果以及遇到的實際挑戰及其解決方案。

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