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英特爾推出全新的基礎(chǔ)設(shè)施處理器(IPU) 英特

2021-06-18
來源:知IN

在今日舉行的Six Five峰會(huì)上,英特爾公布了其對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施處理器(IPU)的愿景。IPU是一種可編程網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,旨在使云和通信服務(wù)提供商減少在中央處理器(CPU)方面的開銷,并充分釋放性能價(jià)值。利用IPU,客戶能夠部署安全穩(wěn)定且可編程的解決方案,從而更好地利用資源,平衡數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)的工作負(fù)載。

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IPU是一種全新的技術(shù)類別,是英特爾云戰(zhàn)略的重要支柱之一。它擴(kuò)展了我們的智能網(wǎng)卡功能,旨在應(yīng)對(duì)當(dāng)下復(fù)雜的數(shù)據(jù)中心,并提升效率。在英特爾,我們致力于攜手客戶及合作伙伴構(gòu)建解決方案、創(chuàng)造新型技術(shù),而IPU就是這種合作的典范。

——Guido Appenzeller

英特爾數(shù)據(jù)平臺(tái)事業(yè)部首席技術(shù)官

IPU是一個(gè)可編程的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,能夠?qū)?shù)據(jù)中心內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施功能進(jìn)行安全加速,從而使系統(tǒng)級(jí)資源的管理更加智能。

通過IPU,云運(yùn)營(yíng)商可以轉(zhuǎn)向完全虛擬化的存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),同時(shí)保持超高的性能、以及強(qiáng)大的可預(yù)測(cè)性與可控性。

通過特定功能,IPU可對(duì)數(shù)據(jù)中心中基于微服務(wù)架構(gòu)的現(xiàn)代應(yīng)用程序進(jìn)行加速。谷歌和Facebook的研究表明,微服務(wù)通信開銷可消耗22%①到80%②的CPU性能。

借助IPU,云提供商可以安全地管理基礎(chǔ)設(shè)施功能,同時(shí)為客戶提供對(duì)CPU和系統(tǒng)內(nèi)存功能的全面控制力。

IPU可以提供的能力包括:

? 通過專用協(xié)議加速器來加速基礎(chǔ)設(shè)施功能,包括存儲(chǔ)虛擬化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化和安全。

? 通過把軟件中的存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)虛擬化功能從CPU轉(zhuǎn)移到IPU,從而釋放CPU核心。

? 允許靈活的工作負(fù)載分配,提高數(shù)據(jù)中心利用率。

英特爾與絕大多數(shù)超大規(guī)模云服務(wù)提供商建立了緊密的合作關(guān)系。通過至強(qiáng)D、FPGA和以太網(wǎng)組件的廣泛部署,英特爾已在IPU市場(chǎng)出貨量上位于領(lǐng)先地位。英特爾首個(gè)基于FPGA的IPU平臺(tái)已為多個(gè)云服務(wù)提供商完成部署,我們的首款A(yù)SIC IPU也正在測(cè)試中。

——Patty Kummrow

英特爾公司數(shù)據(jù)中心事業(yè)部副總裁兼

以太網(wǎng)產(chǎn)品部總經(jīng)理


百度和英特爾在IPU領(lǐng)域展開全面合作,基于英特爾的IPU解決方案,百度自研智能網(wǎng)卡實(shí)現(xiàn)裸金屬、虛機(jī)、容器多種算力在網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)功能的全面卸載和統(tǒng)一,極大地賦能了百度云主機(jī)產(chǎn)品。

—— 王雁鵬

百度主任系統(tǒng)架構(gòu)師

英特爾將推出更多基于FPGA的IPU平臺(tái)和專用 ASIC,這些解決方案建立在強(qiáng)大的軟件基礎(chǔ)之上,使客戶能夠構(gòu)建領(lǐng)先的云編排軟件。

不斷演進(jìn)的數(shù)據(jù)中心將需要一個(gè)全新的智能架構(gòu)。這一架構(gòu)內(nèi),大規(guī)模分布式異構(gòu)計(jì)算能夠協(xié)同工作,無縫連接,形成一個(gè)獨(dú)立的計(jì)算平臺(tái)。這種新架構(gòu)將有助于解決當(dāng)今資源擱淺、數(shù)據(jù)流擁堵和平臺(tái)安全不兼容的挑戰(zhàn)。這種智能數(shù)據(jù)中心架構(gòu)將擁有三類計(jì)算單元——用于通用計(jì)算的 CPU、用于特定應(yīng)用或特定工作負(fù)載加速的XPU以及用于基礎(chǔ)設(shè)施加速的IPU——它們將通過可編程網(wǎng)絡(luò)相互連接,從而有效利用數(shù)據(jù)中心資源。

① From Profiling a warehouse-scale computer, Svilen Kanev, Juan Pablo Darago, Kim M Hazelwood, Parthasarathy  Ranganathan, Tipp J Moseley, Guyeon  Wei, David Michael Brooks, ISCA’15

https://research.google/pubs/pub44271.pdf -- figure 4

https://research.fb.com/publications/accelerometer-understanding-acceleration-opportunities-for-data-center-overheads-at-hyperscale/



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