當今世界，以算力為核心的產業數字化，正在各個行業迅猛加速。數據中心的應用也越來越廣泛，這使得數據中心的負載越來越重，需要對其負載進行合理的分配和管理。
以漫長的人類曆史廣度為觀測點，不難發現，每一輪工業革命都重新定義了社會秩序，創造了更豐富的資源體係。在大數據呈指數級爆發之下，第四次工業革命中人工智能的發展成為撬動新一輪社會秩序和生產力變革的關鍵。
隨著數字化、智能化程度的加深，數字經濟時代已悄然而至，其背後還蘊藏了不可小覷的爆發潛力。但時代的跨越並非一蹴而就，龐大數據所麵臨的存儲、搬運、計算、通信等需求難題，是橫亙於變革前夕的幾座大山。
撬動這場變革的關鍵杠杆，則是芯片。
在今年 9 月的英特爾 ON 技術創新大會上，英特爾 CEO 帕特・基辛格 (Pat Gelsinger) 曾提出“芯經濟”概念，即“在芯片和軟件推動下，正在不斷增長的經濟形態”。“芯經濟”所描繪的新時代生活方式和經濟結構形態，與數字時代變革的終點不謀而合，都在為社會帶來巨大的商業機遇，創造未來樣式的更多可能性。
01、一款為 AI 加速而生的 CPU, 如何打破數智化轉型陣痛?
實際上，數智化變革的關鍵，是要解決各行業數智化發展對算力指數級增長的需求。
在工業製造方麵，優化生產和流通環節，降低人力成本和開銷，提高良品率，是企業轉型的首要突破口。AI 能做的，便是幫助傳統製造企業在質量監控、產量提升、故障監控等眾多場景，完成從人力密集型到技術密集型的轉變，在提高生產、管理和運營效率的同時加速產業升級。
同樣對數智化變革有著迫切需求的還有醫療行業，但由於大量複雜臨床場景可靠數據不易獲得、數據維度少且質量差、數據孤島等問題，AI 技術在醫療領域的應用進程仍舉步維艱。因此，AI 醫療的發展需要在降低隱私泄露風險的前提下，以更多高質量數據搭建安全可信的多源數據協同方案，提升醫療 AI 應用效能。
例如從 2018 年開始，英特爾就與賓夕法尼亞大學生物圖像計算與分析中心一起，利用多個醫療機構確診患者的多模式腦部掃描磁共振成像 (MRI) 作為數據集，在聚合服務器上迭代聚合本地訓練的模型，在不共享任何患者數據的情況下，應用聯邦學習方法構建一個有效的圖像分割模型，並使模型為多個參與方提供服務。驗證測試的結果表明，在醫療機構中使用聯邦學習方法，醫療機構可以有效應對一係列因數據共享產生的安全、隱私或數據所有權問題。
歸根結底，支撐各行各業解決傳統業務痛點，完成數智化轉型的關鍵，是滿足業務龐大數據分析、計算和預測背後日益劇增的 AI 算力需求，本質上與“芯經濟”的發展息息相關。
那麽，“芯經濟”該如何崛起?
英特爾給出的一個答案是，強化各種硬件產品的 AI 能力，並通過開放、多架構的軟件解決方案，助力 AI 應用的普及。
12 月 15 日，英特爾發布了第五代英特爾 ® 至強 ® 可擴展處理器。它主打為 AI 加速，每個內核均具備 AI 加速功能。在上一代處理器的基礎上，第五代至強 ®️實現了全麵的架構升級，其 CPU 核心數量增加至 64 個，相同 TDP 下平均性能比上一代提升 21%, 還擁有更大的 LLC 緩存和更高的內存速度，以及豐富的 AI 軟件堆棧及生態係統支持，能夠降低 AI 大規模部署的成本，加速 AI 落地與應用。
多樣化的 AI 應用、龐大規模的雲服務、步步為營的安全需求…… 在數據和算法無孔不入的時代下，作為一款為 AI 加速而生的 CPU, 第五代英特爾 ® 至強 ® 可擴展處理器基於其內置的豐富加速器引擎，為各行各業提供了從 AI 部署到落地、從應用到創新的強勁性能支持，同時還能實現降本與安全的雙協同，幫助企業更好地應對變革浪潮中直擊命脈的痛點，實現高效數智化轉型。
02、增效: 業務性價比的成倍增長與創新爆發
第五代英特爾 ® 至強 ® 可擴展處理器真正給行業變革帶來的動力，有兩大關鍵詞 —— 增效和降本，這也是數智化時代無法繞開的核心議題。
芯片製造商和科技公司一直在尋找提升 AI 應用效率的方法。作為基礎算力輸出者和應用性能加速器，英特爾相信: 充分利用現階段應用部署最為廣泛的 CPU 資源，是在 AI 應用規模化部署和實踐上高效且行之有效的路徑之一。
2017 年，第一代至強 ®️可擴展處理器內置了英特爾 ®️AVX-512, 成功對 AI 工作負載進行加速；2018 年，第二代至強 ®️開始采用深度學習加速 (DL Boost) 技術；2020 年，麵向多路服務器的第三代至強 ®️可擴展處理器通過擴展出 bfloat16 加速功能，在推理加速能力之外又加強了訓練能力；而第四代英特爾 ®️至強 ®️則帶來了全新的加速引擎 —— 英特爾 ®️AMX, 進一步提升深度學習訓練和推理性能，同時更適合自然語言處理 (NLP)、推薦係統和圖像識別等工作負載。
英特爾通過對不同代際至強 ®️可擴展處理器中內置的 AI 加速能力的優化，使企業可以充分利用部署更為廣泛的、基於 CPU 的 IT 基礎設施和架構，對於有多元需求的行業也可以更靈活地兼顧常規通用算力和針對特定場景的 AI 應用，更有利於達成降本增效的目標。
英特爾 ®AVX-512 和英特爾 ®️AMX 同樣內置於第五代至強 ®️可擴展處理器中，不僅能實現傳統企業 AI 應用的落地和加速，更使其機器學習、深度學習的性能大幅提升，在大模型上也能有出色表現。
據了解，11.11 期間，在京東用戶訪問峰值同比大幅提升、智能客服谘詢服務量暴漲的情況下，京東雲通過部署基於第五代英特爾 ® 至強 ® 可擴展處理器的新一代服務器，大幅提升了整機性能、AI 計算機視覺推理性能以及 Llama v2 推理性能，高效服務了數百個 AI 場景和 36 萬商家。
不僅是 AI 推理加速，通過內置的英特爾 ®SGX、TDX 雙安全引擎，第五代至強 ®️可擴展處理器還可實現應用級和虛擬機級雙隔離。基於第五代英特爾 ®️至強 ®️可擴展處理器及英特爾 ®️AMX、英特爾 ®️TDX 加速引擎，阿裏雲打造“生成式 AI 模型及數據保護“的創新實踐，實現數據在使用、存儲和傳輸的全流程保護，使第 8 代 ECS 實例在安全性和 AI 性能上都獲得顯著提升，且保持實例價格不變，普惠客戶。
第五代至強 ® 可擴展處理器可以為各種工作負載加速。
通過英特爾 ®AMX, 生成式 AI 更易於在 CPU 上運行，通過在自然語言處理推理方麵的性能飛躍，它能更好地幫助企業高效運行智能助手、聊天機器人、預測性文本、語言翻譯等工作負載；針對 Web 和微服務，第五代至強 ® 可擴展處理器能為搜索、社交媒體、電子商務、媒體及其他數字化服務帶來更低的成本和更優的性能；而在數據庫和數據分析方麵，五代至強 ® 通過更大的三級緩存、更快的內存和英特爾 ® 數據分析引擎，可以高速運行 CRM、ERP 及其他數據庫和數據分析應用，更快獲取洞察並提升生產力。
據悉，火山引擎即將全係規格支持第五代英特爾 ® 至強 ® 可擴展處理器，其全新升級的第三代彈性計算實例，在第五代至強 ® 的算力加持下，能夠實現整機算力和應用性能的大幅提升。同時，火山引擎通過獨有的潮汐資源並池能力，構建百萬核級別彈性資源池，用近似包月成本提供按量使用體驗，降低上雲成本。
產品組合創新亦是成倍提高業務效率的重要途徑之一。
在 CPU 之外，英特爾還擁有數據中心級 GPU 和 AI 專用加速器等不同硬件產品，以更好地拓展各類工作負載所需的算力及性能邊界，實現更全麵化的業務提升。
不僅如此，英特爾還提供了一整套由高級編譯器、庫以及分析、調試和移植工具組成的英特爾 ® 軟件開發工具，它和經優化的 AI 框架均麵向英特爾 ® 架構優化，能夠讓科學家、AI 研究員和開發者們更輕鬆地優化包括內置加速器在內的諸多功能特性；還能讓開發人員能夠在不同硬件架構和供應商之間自由遷移代碼，實現更高效的端到端解決方案。
03、加速器助力能效提升，業務轉型成本的“降壓藥”
降本是第五代英特爾 ® 至強 ® 可擴展處理器為行業數智化變革提供的另一大助力。隨著工作負載的日漸增長，企業亟需找到軟硬件性能提高與成本之間的平衡點。
例如在交通行業，正是借助 AI、大數據、雲計算、互聯網等前沿 IT 技術，以更細的顆粒度去推進各個流程的優化，實現全方位的降本增效。其中，由 AI 驅動的交通流量預測係統，能夠根據海量數據建模實時預測未來路況，再通過動態控製交通信號、交通運輸路線優化等方法，緩解高峰期交通壓力；AI 技術與交通監控係統的結合，不僅能通過圖像自動分析技術，自動監控道路交通事件，還能根據車流量、車速、車型、突發事件緊急程度進行預測分析，為道路安全運行與危險情況營救提供必要的數據支持。
而這所有 AI 交通係統和解決方案運轉的背後，都需要海量數據與強大算力作為支撐，後續的維護和運營成本亦不可小覷。
對此，第五代至強 ® 可擴展處理器的解法是提升能效，降低成本。在其上使用內置加速器，可將目標工作負載的每瓦性能提升高達 10 倍。同時相比於第一代至強 ®, 第五代至強 ® 能夠減少高達 77% 的 TCO。憑借更高的單核性能和內置的眾多加速器引擎，它還能夠幫助各行業企業在保證算力性能的基礎上，降低功耗和運營成本，實現可持續發展。
值得一提的是，第五代至強 ® 可擴展處理器設計了優化的電源模式，在對大多數工作負載的性能幾乎沒有影響的情況下，減少係統利用率不高時係統部分的空轉程度，從而提高輕度及中度載荷下的電源效率，幫助企業減少本地或雲端碳足跡。同時，它還擁有高能效 SKU, 以能耗低至 105W 且已針對工作負載優化的 SKU 擴展算力，滿足工作負載的要求。
在部署成本方麵，第五代至強 ® 可擴展處理器的軟件和引腳與上一代處理器兼容，大大簡化了用戶從上一代處理器的升級成本，減輕測試和驗證工作。
綜合來看，在數字時代和“芯經濟”快速發展的當下，第五代英特爾 ® 至強 ® 可擴展處理器的誕生，再次驗證了在各行業數智化探索的過程中，CPU 在 AI 加速方麵展現出的澎湃性能潛力和優勢。
一方麵，第五代英特爾 ® 至強 ® 可擴展處理器用於 AI 加速工作負載的代際提升性價比高；另一方麵，它可以覆蓋從數據預處理、訓練、推理的整個 AI 管線，實現端到端的 AI 加速。更重要的是，廣泛且規模龐大的 x86 CPU 生態係統，為極速爆發的 AI 業務轉型和迭代需求提供了不可小覷的原生態優勢。基於英特爾 ® 至強 ® 可擴展處理器帶來的“芯經濟”強勁發展勢頭，或許將在數字化時代重塑 AI 算力的格局。
結語:
AI, 正重新定義未來的可能性。
“羅馬並非一日建成”，數字經濟時代爆發與產業變革並非一朝一夕之事，其帶來的巨大變革在重新定義社會秩序，帶來更豐富資源體係的同時，也帶來了象征著時代變革的產業陣痛。
破解之法無他，算力是第一要義。算力的不斷躍升，帶來最直接的價值無疑是提高業務轉型性價比，擁有與世界快速變化相匹配的生產能力，亦擁有為未來理想世界投票的能力。
而算力之上，是隨之而來的“芯經濟”浪潮。在推動數字化轉型的過程中，“芯經濟”發展的推力不僅僅來源於硬件本身，更是從基礎架構到數據庫與操作係統，再到上層應用的全棧支持，是百花齊放的軟件生態協力，才能充分釋放底層硬件特性，為變革帶來更深度的 AI 優化與算力潛能。
恰好，長期以來，英特爾也一直基於 CPU 產品，不斷強化與本土軟件合作夥伴的深度協作，以全棧生態加速 AI 在中國產業的落地與普及。
麵向新信息時代的黎明，英特爾向往的是更嶄新的未來。在奔赴這個未來的進程中，英特爾也將以更差異化、更個性化、更高效的產品迭代，為 AI 未來全麵加速。
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当今世界，以算力为核心的产业数字化，正在各个行业迅猛加速。数据中心的应用也越来越广泛，这使得数据中心的负载越来越重，需要对其负载进行合理的分配和管理。
以漫长的人类历史广度为观测点，不难发现，每一轮工业革命都重新定义了社会秩序，创造了更丰富的资源体系。在大数据呈指数级爆发之下，第四次工业革命中人工智能的发展成为撬动新一轮社会秩序和生产力变革的关键。
随着数字化、智能化程度的加深，数字经济时代已悄然而至，其背后还蕴藏了不可小觑的爆发潜力。但时代的跨越并非一蹴而就，庞大数据所面临的存储、搬运、计算、通信等需求难题，是横亘于变革前夕的几座大山。
撬动这场变革的关键杠杆，则是芯片。
在今年 9 月的英特尔 ON 技术创新大会上，英特尔 CEO 帕特・基辛格 (Pat Gelsinger) 曾提出“芯经济”概念，即“在芯片和软件推动下，正在不断增长的经济形态”。“芯经济”所描绘的新时代生活方式和经济结构形态，与数字时代变革的终点不谋而合，都在为社会带来巨大的商业机遇，创造未来样式的更多可能性。
01、一款为 AI 加速而生的 CPU, 如何打破数智化转型阵痛?
实际上，数智化变革的关键，是要解决各行业数智化发展对算力指数级增长的需求。
在工业制造方面，优化生产和流通环节，降低人力成本和开销，提高良品率，是企业转型的首要突破口。AI 能做的，便是帮助传统制造企业在质量监控、产量提升、故障监控等众多场景，完成从人力密集型到技术密集型的转变，在提高生产、管理和运营效率的同时加速产业升级。
同样对数智化变革有着迫切需求的还有医疗行业，但由于大量复杂临床场景可靠数据不易获得、数据维度少且质量差、数据孤岛等问题，AI 技术在医疗领域的应用进程仍举步维艰。因此，AI 医疗的发展需要在降低隐私泄露风险的前提下，以更多高质量数据搭建安全可信的多源数据协同方案，提升医疗 AI 应用效能。
例如从 2018 年开始，英特尔就与宾夕法尼亚大学生物图像计算与分析中心一起，利用多个医疗机构确诊患者的多模式脑部扫描磁共振成像 (MRI) 作为数据集，在聚合服务器上迭代聚合本地训练的模型，在不共享任何患者数据的情况下，应用联邦学习方法构建一个有效的图像分割模型，并使模型为多个参与方提供服务。验证测试的结果表明，在医疗机构中使用联邦学习方法，医疗机构可以有效应对一系列因数据共享产生的安全、隐私或数据所有权问题。
归根结底，支撑各行各业解决传统业务痛点，完成数智化转型的关键，是满足业务庞大数据分析、计算和预测背后日益剧增的 AI 算力需求，本质上与“芯经济”的发展息息相关。
那么，“芯经济”该如何崛起?
英特尔给出的一个答案是，强化各种硬件产品的 AI 能力，并通过开放、多架构的软件解决方案，助力 AI 应用的普及。
12 月 15 日，英特尔发布了第五代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器。它主打为 AI 加速，每个内核均具备 AI 加速功能。在上一代处理器的基础上，第五代至强 ®️实现了全面的架构升级，其 CPU 核心数量增加至 64 个，相同 TDP 下平均性能比上一代提升 21%, 还拥有更大的 LLC 缓存和更高的内存速度，以及丰富的 AI 软件堆栈及生态系统支持，能够降低 AI 大规模部署的成本，加速 AI 落地与应用。
多样化的 AI 应用、庞大规模的云服务、步步为营的安全需求…… 在数据和算法无孔不入的时代下，作为一款为 AI 加速而生的 CPU, 第五代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器基于其内置的丰富加速器引擎，为各行各业提供了从 AI 部署到落地、从应用到创新的强劲性能支持，同时还能实现降本与安全的双协同，帮助企业更好地应对变革浪潮中直击命脉的痛点，实现高效数智化转型。
02、增效: 业务性价比的成倍增长与创新爆发
第五代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器真正给行业变革带来的动力，有两大关键词 —— 增效和降本，这也是数智化时代无法绕开的核心议题。
芯片制造商和科技公司一直在寻找提升 AI 应用效率的方法。作为基础算力输出者和应用性能加速器，英特尔相信: 充分利用现阶段应用部署最为广泛的 CPU 资源，是在 AI 应用规模化部署和实践上高效且行之有效的路径之一。
2017 年，第一代至强 ®️可扩展处理器内置了英特尔 ®️AVX-512, 成功对 AI 工作负载进行加速；2018 年，第二代至强 ®️开始采用深度学习加速 (DL Boost) 技术；2020 年，面向多路服务器的第三代至强 ®️可扩展处理器通过扩展出 bfloat16 加速功能，在推理加速能力之外又加强了训练能力；而第四代英特尔 ®️至强 ®️则带来了全新的加速引擎 —— 英特尔 ®️AMX, 进一步提升深度学习训练和推理性能，同时更适合自然语言处理 (NLP)、推荐系统和图像识别等工作负载。
英特尔通过对不同代际至强 ®️可扩展处理器中内置的 AI 加速能力的优化，使企业可以充分利用部署更为广泛的、基于 CPU 的 IT 基础设施和架构，对于有多元需求的行业也可以更灵活地兼顾常规通用算力和针对特定场景的 AI 应用，更有利于达成降本增效的目标。
英特尔 ®AVX-512 和英特尔 ®️AMX 同样内置于第五代至强 ®️可扩展处理器中，不仅能实现传统企业 AI 应用的落地和加速，更使其机器学习、深度学习的性能大幅提升，在大模型上也能有出色表现。
据了解，11.11 期间，在京东用户访问峰值同比大幅提升、智能客服咨询服务量暴涨的情况下，京东云通过部署基于第五代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器的新一代服务器，大幅提升了整机性能、AI 计算机视觉推理性能以及 Llama v2 推理性能，高效服务了数百个 AI 场景和 36 万商家。
不仅是 AI 推理加速，通过内置的英特尔 ®SGX、TDX 双安全引擎，第五代至强 ®️可扩展处理器还可实现应用级和虚拟机级双隔离。基于第五代英特尔 ®️至强 ®️可扩展处理器及英特尔 ®️AMX、英特尔 ®️TDX 加速引擎，阿里云打造“生成式 AI 模型及数据保护“的创新实践，实现数据在使用、存储和传输的全流程保护，使第 8 代 ECS 实例在安全性和 AI 性能上都获得显著提升，且保持实例价格不变，普惠客户。
第五代至强 ® 可扩展处理器可以为各种工作负载加速。
通过英特尔 ®AMX, 生成式 AI 更易于在 CPU 上运行，通过在自然语言处理推理方面的性能飞跃，它能更好地帮助企业高效运行智能助手、聊天机器人、预测性文本、语言翻译等工作负载；针对 Web 和微服务，第五代至强 ® 可扩展处理器能为搜索、社交媒体、电子商务、媒体及其他数字化服务带来更低的成本和更优的性能；而在数据库和数据分析方面，五代至强 ® 通过更大的三级缓存、更快的内存和英特尔 ® 数据分析引擎，可以高速运行 CRM、ERP 及其他数据库和数据分析应用，更快获取洞察并提升生产力。
据悉，火山引擎即将全系规格支持第五代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器，其全新升级的第三代弹性计算实例，在第五代至强 ® 的算力加持下，能够实现整机算力和应用性能的大幅提升。同时，火山引擎通过独有的潮汐资源并池能力，构建百万核级别弹性资源池，用近似包月成本提供按量使用体验，降低上云成本。
产品组合创新亦是成倍提高业务效率的重要途径之一。
在 CPU 之外，英特尔还拥有数据中心级 GPU 和 AI 专用加速器等不同硬件产品，以更好地拓展各类工作负载所需的算力及性能边界，实现更全面化的业务提升。
不仅如此，英特尔还提供了一整套由高级编译器、库以及分析、调试和移植工具组成的英特尔 ® 软件开发工具，它和经优化的 AI 框架均面向英特尔 ® 架构优化，能够让科学家、AI 研究员和开发者们更轻松地优化包括内置加速器在内的诸多功能特性；还能让开发人员能够在不同硬件架构和供应商之间自由迁移代码，实现更高效的端到端解决方案。
03、加速器助力能效提升，业务转型成本的“降压药”
降本是第五代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器为行业数智化变革提供的另一大助力。随着工作负载的日渐增长，企业亟需找到软硬件性能提高与成本之间的平衡点。
例如在交通行业，正是借助 AI、大数据、云计算、互联网等前沿 IT 技术，以更细的颗粒度去推进各个流程的优化，实现全方位的降本增效。其中，由 AI 驱动的交通流量预测系统，能够根据海量数据建模实时预测未来路况，再通过动态控制交通信号、交通运输路线优化等方法，缓解高峰期交通压力；AI 技术与交通监控系统的结合，不仅能通过图像自动分析技术，自动监控道路交通事件，还能根据车流量、车速、车型、突发事件紧急程度进行预测分析，为道路安全运行与危险情况营救提供必要的数据支持。
而这所有 AI 交通系统和解决方案运转的背后，都需要海量数据与强大算力作为支撑，后续的维护和运营成本亦不可小觑。
对此，第五代至强 ® 可扩展处理器的解法是提升能效，降低成本。在其上使用内置加速器，可将目标工作负载的每瓦性能提升高达 10 倍。同时相比于第一代至强 ®, 第五代至强 ® 能够减少高达 77% 的 TCO。凭借更高的单核性能和内置的众多加速器引擎，它还能够帮助各行业企业在保证算力性能的基础上，降低功耗和运营成本，实现可持续发展。
值得一提的是，第五代至强 ® 可扩展处理器设计了优化的电源模式，在对大多数工作负载的性能几乎没有影响的情况下，减少系统利用率不高时系统部分的空转程度，从而提高轻度及中度载荷下的电源效率，帮助企业减少本地或云端碳足迹。同时，它还拥有高能效 SKU, 以能耗低至 105W 且已针对工作负载优化的 SKU 扩展算力，满足工作负载的要求。
在部署成本方面，第五代至强 ® 可扩展处理器的软件和引脚与上一代处理器兼容，大大简化了用户从上一代处理器的升级成本，减轻测试和验证工作。
综合来看，在数字时代和“芯经济”快速发展的当下，第五代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器的诞生，再次验证了在各行业数智化探索的过程中，CPU 在 AI 加速方面展现出的澎湃性能潜力和优势。
一方面，第五代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器用于 AI 加速工作负载的代际提升性价比高；另一方面，它可以覆盖从数据预处理、训练、推理的整个 AI 管线，实现端到端的 AI 加速。更重要的是，广泛且规模庞大的 x86 CPU 生态系统，为极速爆发的 AI 业务转型和迭代需求提供了不可小觑的原生态优势。基于英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器带来的“芯经济”强劲发展势头，或许将在数字化时代重塑 AI 算力的格局。
结语:
AI, 正重新定义未来的可能性。
“罗马并非一日建成”，数字经济时代爆发与产业变革并非一朝一夕之事，其带来的巨大变革在重新定义社会秩序，带来更丰富资源体系的同时，也带来了象征着时代变革的产业阵痛。
破解之法无他，算力是第一要义。算力的不断跃升，带来最直接的价值无疑是提高业务转型性价比，拥有与世界快速变化相匹配的生产能力，亦拥有为未来理想世界投票的能力。
而算力之上，是随之而来的“芯经济”浪潮。在推动数字化转型的过程中，“芯经济”发展的推力不仅仅来源于硬件本身，更是从基础架构到数据库与操作系统，再到上层应用的全栈支持，是百花齐放的软件生态协力，才能充分释放底层硬件特性，为变革带来更深度的 AI 优化与算力潜能。
恰好，长期以来，英特尔也一直基于 CPU 产品，不断强化与本土软件合作伙伴的深度协作，以全栈生态加速 AI 在中国产业的落地与普及。
面向新信息时代的黎明，英特尔向往的是更崭新的未来。在奔赴这个未来的进程中，英特尔也将以更差异化、更个性化、更高效的产品迭代，为 AI 未来全面加速。
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2024-05-25 19:11
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1空巷新友
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1爷丶有爷的范°
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钻石一样闪耀的男人：很好，可以在裏麵交流遊戲經驗，還可以很快知道職業選手的八卦新聞，不錯。 来自秦皇岛市
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