摩爾定律再戰十年!代工、社群、AI 和雲,Intel 執行長 Pat Gelsinger 揭未來藍圖

在 Intel Innovation 大會中,Intel 執行長 Pat Gelsinger 找來 Intel 共同創辦人 Gordon Moore,並且宣布 Moore 摩爾本人和摩爾定律都活得很好。
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Intel 英特爾執行長 Pat Gelsinger。Intel 提供
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本文綜合 Intel 新聞稿及大會與會後訪談內容。

在 Intel Innovation 大會中,Intel (英特爾) 執行長 Pat Gelsinger 找來 Intel 共同創辦人 Gordon Moore 一起回顧晶片的技術發展軌跡,並且宣布 Moore 摩爾本人和摩爾定律都還活得很好,可以再戰下個十年!

另外本次大會的重心之一,就是強調開發者優先,為遊戲、程式、資料科學開發者提供:

  • 第 12 代  Intel Core 處理器:這個新系列的效能混合架構代表著,唯有透過軟體與硬體的深度共同研發,才讓架構轉移成為可能,並提供更高水準的效能。第 12 代 Intel Core 全產品線將包括 60 款處理器,為超過 500 款高效能桌機到超輕薄筆電設計注入動力。公司正在向 OEM 合作夥伴出貨 28 款處理器,並由英特爾旗艦 Core i9-12900K 領銜,首波推出 6 款桌上型處理器。
  • 資料科學解決方案:資料科學家現在可以透過這個由 Intel Core 和 Intel Xeon 架構驅動的新解決方案,以同類產品中最高的記憶體組態,對複雜的數據進行大規模的迭代、視覺化和分析。結合工作站硬體和 Intel oneAPI AI 分析工具包,實現「立即可用」的 AI 開發,此一解決方案現在可以在 Dell、HP 和 Lenovo 的 Linux 工作站 PC 上使用。此外,Microsoft 和 Intel 也已合作將完整的資料科學工具鏈導入 Windows,將首先在新的 Surface Laptop Studio 上提供。
  • Intel Arc Alchemist 圖形單晶片系列:專為遊戲領先所設計,第一代 Intel Arc 高效能獨立 GPU(代號「Alchemist」)將提供 Xe 超取樣(XeSS)-遊戲開發者正在整合至他們遊戲內的新穎畫面提升(upscaling)技術。XeSS 汲取機器學習和 Alchemist 內建的 XMX AI 加速器的優勢,提供高效能和高保真的視覺效果。XeSS 採用開放式標準,以便在眾多遊戲和一系列硬體之中,確保廣泛的可用性。除此之外,Alchemist 將於英特爾平台支援 Deep Link 技術,藉由包含 Hyper Code 在內的新運算能力,允許橫跨整合式和獨立式圖形引擎的單一影片檔案轉檔同步加速。

IDM 2.0

還有外界關注的另一焦點,就是 Intel 對於外包代工製造的態度。

會後 Intel 發言人表示,Intel 一直有外包製造,而 IDM 2.0 目前 Intel 在美國亞利桑那和新墨西哥州的後端投資,並且以先進製程為主,以打造最好的產品為依據來配合相應的解決方案,會依照客戶需求去調整發包代工和自產,合作夥伴台積電、聯電、三星、格羅方德在在設計過程與驗證都有深度合作。

人工智慧案例

會中還分享了另一重心,人工智慧運算的合作案例,以及提供的開發者工具:

  • 阿岡國家研究所 Aurora 超級電腦提供超過 2 exaFLOPS 的峰值效能:共同設計的 Aurora 超級電腦採用次世代 Intel Xeon可擴充處理器(代號「Sapphire Rapids」)和次世代英特爾 GPU(代號「Ponte Vecchio」),將可提供超過 2 exaFLOPS 的雙精度浮點運算峰值效能。Aurora專門設計用來處理高效能運算、 AI∕ML 和大數據分析工作負載。阿岡國家研究所是美國能源局國家級實驗室,位列美國供應未來百萬兆級運算能力的最前線。
  • 英特爾 AI 驅動 Alibaba 推薦引擎:英特爾和 Alibaba 合作建立 DeepRec 端到端工具包,促進深度學習訓練和部署推薦系統,該工作負載需要消耗資料中心絕大部分的雲端 AI 執行週期,並於運算、記憶體、頻寬和網路有著多樣化的需求。DeepRec 開發者能夠輕鬆載入和更新模型、處理嵌入層、利用現有 model zoo 以及部署具有數兆個樣本的超大規模推薦服務。
  • 針對 Intel Xeon 可擴充處理器最佳化的 AI 工具包:英特爾最佳化的 AI 工具包為資料科學家提供了立即可用的更高效能和生產力。英特爾與開源社群以及 Amazon、Baidu、Facebook、Google 和 Microsoft 合作,以確保能夠使用最受歡迎的資料科學軟體,包括 pandas、scikit-learn、MXNet、PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime 等。
  • 加速次世代 Intel Xeon 可擴充處理器的 AI 效能:英特爾的目標是在次世代 Intel Xeon 可擴充處理器(Sapphire Rapids)中提供總和高達 30 倍的 AI 效能提升。這些效能提升將透過廣泛的軟體最佳化和即將推出處理器內建 AMX 引擎所實現,並且能夠在無需獨立 GPU 的條件下支援更多 AI 使用案例。

12 代 Intel Core
,以及遊戲處理器 i9-12900K

最後,英特爾在會中揭曉第 12 代 Intel Core 處理器產品線,並發表 6 款新的不鎖倍頻版桌上型電腦處理器,包括 Intel Core i9-12900K,即日起開始預購,美國時間11月4日起發售。

第 12 代 Intel Core 處理器為首次使用 Intel 7 製程的產品線,新的效能混合架構,於多執行緒效能提供巨大躍進,相對前一代能夠達 2 倍快的內容創作速度。

新效能混合架構以及新的 Intel 7 製程技術,帶來更進一步的效能:

  • 遊戲處理器:最多達 16 核心 24 執行緒,全新第 12 代 Intel Core 處理器系列包含最強遊戲處理器-Core i9-12900K。Core i9-12900K 提供令人驚豔的世代間效能提升,透過 Intel Kille Wi-Fi 6E 強化,多工作業時玩遊戲可降低 75% 延遲,高時脈 P-core 搭配可卸載平行任務的 E-core,於同時遊戲、串流和錄影,能夠提升每秒幀數最高達 84%。
  • 內容創作效能:於多執行緒效能方面提供改進,擁有 P-core 的回應性效能,並能夠透過 DDR5 快速移動資料,在內容創作各方面實現包含:
  • 相片編輯效能最高提升 36%
  • 影片編輯效能最高提升 32%
  • 3D 建模效能最高提升 37%
  • 多幀渲染(multi-frame rendering)效能最高提升 100%
  • 超頻體驗:包含超頻效率核心和 DDR5 記憶體的能力,效能型玩家和遊戲玩家能夠嘗試最新 Intel Extreme Tuning Utility(XTU)7.5 提供的新平台超頻功能。從 Core i9-12900K 開始,XTU 將透過 Intel Speed Optimizer 的方式,為第 12 代處理器提供一鍵超頻的支援。英特爾更進一步引薦支援 DDR5 的最新 Intel Extreme Memory Profile(XMP)3.0,提供額外的設定檔,其中包含全新可寫入客製化設定檔,以及針對記憶體超頻的彈性化調整。

平台改進則包含:

  • 業界首款支援 DDR5 記憶體的處理器,最高達 4800MT/s。
  • 業界首款提供 PCIe 5.0(最多 16 條通道)的處理器,相較 PCIe 4.0 提供最高 2 倍的 I/O 吞吐量,額外還支援最多 4 條 PCIe 4.0 通道。
  • 為增加的記憶體容量並降低延遲,Intel Smart Cache(L3)最多達 30MB、L2 最多達 14MB。
  • 整合 Intel Killer Wi-Fi 6E 高速無線網路,結合 Wi-Fi 6E 連結性和遊戲網路技術,最小化延遲和封包遺失。
  • 獨立的 Thunderbolt 4 通用纜線可用來外接擴充裝置。

核稿編輯:Chris

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開發者享受 CI/CD 價值!運用 Amazon EKS 整合 GitLab 創建自動化部署

企業如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署,減輕人力負擔,提升專案服務運作效率?
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所謂現代化智慧 IT,所有工程師最希望的境界,莫過於只要輕鬆點幾下設定,系統就會自動跑起來,管理者再也不用隨時待命在機台旁邊,從此工作悠哉又快樂!儘管這樣情境還沒到來,但隨著敏捷式開發的流行,除了 DevOps 人員,有越來越多開發者將 CI/CD 概念融入到工作流程當中,例如從 build code、執行 unit test、到部署應用程式。

打造第一個在 AWS 上的應用程式

上述種種反覆步驟自動化執行,也就能提昇服務品質、主動通知開發人員以減輕人力負擔,讓專案服務能持續運作。

其中,GitLab 是執行 CI/CD 常用的工具之一,也是開發者使用程式碼儲存庫的地方。為了讓 GitLab Runner 在雲端快速實踐 CI/CD,《AWS 開發者系列》透過影片分享,如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署。

以下節錄工作坊影音內容,幫助開發者快速理解如何運用 Amazon EKS 的高可用性且安全的叢集,將修補、部署節點、更新等關鍵任務,全部做到自動化設定。同時影片也會示範 Amazon EKS 搭配 GitLab 如何展開自動部署,幫助工程團隊實踐 CI/CD 價值。

Amazon EKS 對容器管理輕鬆簡單、維運省時省力

容器化服務越來越興盛,當容器(Container)越來越多,在複雜的微服務(Microservice)系統環境之下,運維團隊的管理成本可能相對會增加不少,為了有效調度容器部署, 導入Kubernetes 無疑是近年企業熱門的話題之一。

建構 Kubernetes Cluster 流主要可區分兩大塊,一是安排容器調度的Control Plane、另一則是容器運行時需要用到的 Worker Node。

Control Plane 裡面涵蓋有儲存狀態的 ETCD、CoController manager 、Scheduler 的調度管理、甚至是操作時進行互動的 APIServer,若是自己創建 的 Kubernetes Cluster ,需要自己安裝這些元件,後續仍需要對 Control Plane 進行相關管理、維護、升級工作。為了減少上述 Components 的繁複維護,在透過 AWS EKS 代管的 Kubernete Control Plane 部可以獲得以下三大好處。

透過 AWS 增加雲端技能 在組織發揮影響力

Amazon EKS 一鍵式部署,展現三大優勢

第一,Amazon EKS代管的 Control Plane實踐了跨AZ的高可用部署,使用者不需要擔心單一節點故障的風險。

第二,Amazon EKS 支持至少四個 Kubernetes版本,持續跟進每季 CNCF 的發佈,同時 EKS 也完全符合上游 CNCF 規範。

第三,部署 Amazon EKS 之後,可直接使用 AWS 平台上現成的服務工具,在安全性管理、網路設定方面,可以做到無縫整合。

最後 AWS 台灣解決方案架構師也提到,若想在容器環境進行 CI/CD 及應用程式的管理,可以進一步透過 IaC 整合部署 Amazon EKS 叢集,透過使用 Console、把 EKS 變成 Cloudformation 的模板、使用 AWS 所開發出來的 eksctl.io、或指令是採用 AWS CDK 可以讓開發者用自身熟悉的語言,在 AWS 平台整合 CI/CD 工具進行維運及部署 EKS。

了解 Amazon EKS 整合 GitLab ,獲得三面向價值

對開發者而言,想把 Amazon EKS 整合到 CI/CD 工具之一的 GitLab 平台上,可以看到那些實際的優勢?

在 DevOps 開發者示範工作坊當中,GitLab 資深解決方案架構師指出,GitLab 使用到 Kubernetes 技術,主要有三種搭配方法,包含 GitLab Server、GitLab Runner、以及創建 Deployment Environment。

本次示範教學會主要聚焦在 GitLab Runner 如何採取 Auto-scaled 方式進行 Build、Test、Package Apps;以及在 Deployment Environment 運用 Kubernetes 技術,做到 Auto Deploy、Review App。

正因為 Amazon EKS 能夠在 DevOps 過程提供所需要的彈性計算資源,幫助開發者在 GitLab 平台上面獲得以下三個層次的優勢:

  • 在 GitLab 內建的部署工作流程當中,自動生成整套 CI/CD 最佳實踐腳本。
  • Review App 過程,從 Merge Request 中可直接訪問應用程式 /App 的 UI 介面,並且根據 Git branch 名稱、專案名稱,自動生成 Review App 的 URL,以及在 Merge 前的最後防線進行 Approval 檢查。
  • 加速 CI/CD 流水線,GitLab Runner 運行時候還可藉由 Amazon EKS Cluster 進行 Auto-scaled 的支援。

Amazon EKS 整合 GitLab ,需要兩大流程

影片最後,GitLab 資深解決方案架構師示範如何把 Amazon EKS 整合至 GitLab 執行 Auto Deploy,主要可分為兩大區塊流程,第一部分聚焦在 Amazon EKS cluster 的設置,第二部分則執行 Auto Deploy 設置。

第一塊可拆分為四個階段,首先教學怎麼創建 EC2 節點的 EKS cluster,第二階段示範把 EKS Cluster 連接到開發者的 GitLab Instance、Group 或 Project,下一步則使用 Cluster Management Project Template 創建一個 Cluster Management Project,以及最後一階段透過 Cluster Management Project 自帶的 Helm Chart,安裝在 Cluster 所需要的內建 App。

第二塊執行 Auto Deploy 設置,針對需要部署的 App 創建一個 GitLab Project,接著再把 gitlab-ci.yml 添加到 Project,並從 Web IDE 選擇及導入 Auto Deploy 的 CI 模版,讓 GitLab 自動生成最佳實踐的整套流水線。

幫助開發者更了解 Amazon EKS 整合 GitLab 的 QA 系列

Q:使用 Amazon EKS 之後,如何更有效率或優化資源去配置 Worker Node 的機器數量,以及如何有效空管開發維運的成本?

A:Kubernetes 除了本身有 HPA(Horizontal Pod Autoscaling)可根據使用程度自動調整資源流量,另外也能延伸使用 AWS Auto Scaling 方案,針對可擴展資源去設定自動擴展管理。另外在成本管控,雖然 Amazon EKS 會收取額外管理費用,但可透過 AWS 平台的 Calculato r計算每個 EKS 的價格,你會發現自動化部署及管理的費用,相對工程師人力的成本更加便宜。

Q:越來越多客戶考慮把現有 Application 變成容器部署,大多是爲了加快部署的效率,那麼變成容器模式之後,對 CI/CD 的工作流程有什麽影響嗎?

A:運用容器技術最直接的效果,可以讓應用程式的環境更一致化,例如 testing 環節、stage production,讓容器避開一些差異問題。至於 CD 部分要 delivery 一些 usage 不太一樣的時候,容器會幫忙做配置,所以 CI/CD 對容器的效益是相輔相成的。

Q: 客戶在開發流程漸漸會把 Infrastructure 變成代碼或文檔,是不是可以把程式碼跟現有的應用程式的 CI/CD 流水線整合在一起,達到一套完整的 CI/CD 部署流程?

A:觀察目前市場作法,主要分成兩個階段去做整體部署。如果規模比較小的團隊,會把 Infrastructure 代碼跟 App 代碼分開,在管理上會比較靈活;如果企業規模比較大,會有另外一個 Infrastructure 團隊來控制部署事情,這種情况之下,APP 的項目會生成一個 APP package,主要做到 delivery 這個階段爲止。而 Infrastructure 的項目會指定把需要版本的文檔,部署到他們的 Kubernetes Cluster。

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