AIGC時代，誰說煉大模型就一定得用GPU？

英特至強CPU，運行擴散模型Stable Diffusion只需5秒就能出圖。

而在這兩天，專門搭載在該CPU上使用的AI加速器更是新鮮出爐。

它叫Gaudi2，面向中國市場發布，用于加速AI訓練及推理，有了它，大規模部署AI便多了一種新選擇。

性能上，它在MLPerf最新報告中的多種訓練和推理基準測試中都直接超越了英偉達A100，并提供了約2倍的性價比。

至于H100，它雖然還不能敵過，但若拉上成本，則也能“扳回一局”。

這款主打超強性價比的AI加速器，究竟什么來頭？

全新Gaudi2加速器，性能超A100

Gaudi2深度學習加速器暨Gaudi2夾層卡HL-225B，以第一代Gaudi高性能架構為基礎，加速高性能大語言模型運行。

（ps. Gaudi1代處理器誕生于2019年，其背后公司來自以色列，當年年底被英特爾以20億美元收購，如今成為英特爾“叫板”英偉達的重要底氣。）

Gaudi2采用7nm制程工藝，具備24個可編程Tensor處理器核心（TPCs），支持面向AI的各類高級數據類型：FP8、BF16、FP16、TF32和FP32。

它配備21個100 Gbps（RoCEv2）以太網接口，可通過直接路由實現Gaudi處理器間通信（相比原版少了3個，但英特爾公司執行副總裁Sandra Rivera介紹，這對整體性能影響基本不大）。

同時，它還能做到2.4TB/秒的總內存帶寬，先進的HBM控制器則針對隨機訪問和線性訪問進行了優化，在各種訪問模式下都可以提供這一保證。

此外，48MB片上SRAM和集成多媒體處理引擎亦是標配。

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就在上個月公布的MLCommons? MLPerf?基準測試中，Gaudi2在1750億參數的GPT-3模型訓練上表現出色，使用384個加速器上耗時311分鐘就完成了訓練。

雖然相比之下，英偉達只需61分鐘便可，但這樣的成績需要512個H100——由于Gaudi2的成本要遠低于H100，所以要論性價比，Sandra Rivera表示，Gaudi2是更具誘惑力的選擇。

與此同時，Gaudi2在基于8個和64個加速器助力的BERT、8個加速器助力的ResNet-50和Unet3D訓練結果上，全部優于A100。

此外，Gaudi2也可為大規模的多模態和語言模型提供出色的推理性能。

在最近的Hugging Face評估中，其在大規模推理方面的表現，包括在運行Stable Diffusion、70億以及1760億參數BLOOMZ模型時，在行業內均保持領先。

能耗方面，訓練計算機視覺模型時，Gaudi2的每瓦性能是A100的2倍，推理176B參數的BLOOMZ時，功耗則可降低40%。

——不僅性能和功耗強大，英特爾還提供了配套的成熟軟件支持：SynapseAI。

它可以方便開發者輕松構建模型，或將當前基于GPU的模型業務和系統遷移到基于全新Gaudi2服務器。

同時，SynapseAI集成了對TensorFlow和PyTorch框架的支持，提供眾多流行的計算機視覺和自然語言參考模型，可以滿足深度學習開發者的多樣化需求。

另外，說到Gaudi2服務器，現在，英特爾已與浪潮信息合作，打造并發售基于Gaudi2深度學習加速器的浪潮信息AI服務器NF5698G7。

該服務器集成了8顆Gaudi2加速卡HL-225B，還包含雙路第四代英特爾至強可擴展處理器，進一步幫助大家高效部署大模型。

最后，值得一提的是，在發布會后的交流環節中，當被問及英特爾是否有一個預期，能占領多少AI加速芯片的市場時，Sandra Rivera表示：

國內AI產品需求非常大，產品完全不夠用。因此市場就在那里，在這種情況下我們不用特別設什么份額的目標，就把最好的產品帶出來，滿足市場需求，幫助大家創新，這就是我們想要做的事情。

而據量子位現場獲悉，明年，能夠進一步縮小差距甚至超越英偉達H100的Gaudi3就將問世。

與此同時，2025年之時，英特爾還將整合既有的GPU Max產品線和Gaudi系列，取兩者之長，推出更加完整的下一代GPU產品。

而在這之中，英特爾將對大家最為關心的可持續軟件生態做大筆投入。