谷歌携手英特尔，定制芯片

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谷歌将继续与英特尔合作，为其公共云购买 SmartNIC，而不是像 AWS 那样自行开发 Nitro NIC。

与当今大多数超大规模数据中心运营商一样，谷歌也采用了智能网卡（SmartNIC），或者如英特尔所称的基础设施处理单元（IPU）。这些设备本质上是网卡上的计算机，旨在卸载网络、安全和存储操作，从而释放 CPU 资源以支持租户工作负载。

亚马逊采用其 Annapurna Labs 团队的定制 ASIC，微软使用在 FPGA 上运行的定制逻辑，而谷歌则委托英特尔开发了一款名为Mount Evans 的基于 ASIC 的 IPU ，该 IPU 于 2022 年与其 C3 实例一同推出。

周四，英特尔宣布谷歌已扩大与英特尔的合作，共同开发新的IPU。这份新闻稿读起来像是英特尔孤注一掷地试图说服公众，其数据中心和网络部门仍然具有重要意义。

英特尔首席财务官大卫·津斯纳在1月份的公司第四季度财报电话会议上曾暗示对这些服务的需求增加，并吹嘘公司定制ASIC业务在2025年增长超过50%，并在第四季度末实现了超过10亿美元的年化收入。

英特尔没有详细说明谷歌的下一代 IPU 可能是什么样子，但考虑到人工智能计算集群对高速网络的需求，它很有可能比其 200 Gbps 的埃文斯山 IPU 快得多。

除了扩大与IPU的合作之外，英特尔也强调，这家“巧克力工厂”并没有放弃其至强处理器，这些处理器将继续为各种通用和人工智能工作负载提供动力。换句话说，一切照常进行。

与许多超大规模数据中心一样，谷歌现在拥有了自己的基于 Arm 架构的 CPU，代号为Axion，用于运行内部和面向客户的工作负载。

然而，正如 Graviton 和 Cobalt 已经取代了亚马逊或微软云中的 Xeon 或 Epyc 处理器一样，英特尔和 AMD 近期内都不会面临被 Axion 淘汰的风险。

事实上，由于许多客户出于性能或兼容性原因更喜欢在 x86 内核上运行工作负载，因此英特尔仍然有助于对 AMD 施加价格压力，反之亦然。

总之，英特尔认为有必要向所有人保证，至强处理器仍然是谷歌云的关键组成部分，尤其是在人工智能领域。但话说回来，这并非什么新鲜事。

自 2022 年的 H100 以来，至强处理器一直是英伟达 8 GPU DGX 参考设计的首选 CPU。换句话说，谷歌的许多 GPU 实例内部已经使用了英特尔的处理器。

而且，虽然人工智能工作负载也需要 CPU 来协调代理并执行由谷歌 GPU 和 TPU 生成的代码，但 Xeon 本身并没有任何优势比 Epyc 或 Axion 更适合这项工作。事实上，在云规模下，最适合代理式人工智能的 CPU 可能就是任何给定时刻恰好处于空闲状态的 CPU。

英特尔和谷歌深化合作

英特尔公司（纳斯达克股票代码：INTC）和谷歌今天宣布了一项多年合作计划，旨在推进下一代人工智能和云基础设施的发展，并强化CPU和定制基础设施处理单元（IPU）在扩展现代异构人工智能系统中的关键作用。

随着人工智能的快速普及，基础设施变得日益复杂和异构，对CPU在编排、数据处理和系统级性能方面的依赖性也越来越高。通过此次合作，英特尔和谷歌将整合多代英特尔® 至强® 处理器，以提升谷歌全球基础设施的性能、能效和总体拥有成本。

人工智能并非仅靠加速器运行，而是运行在系统之上。而CPU则是这些系统的核心。

谷歌云持续在其工作负载优化实例中部署英特尔至强处理器，包括为 C4 和 N4 实例提供动力的最新英特尔至强 6 处理器。这些平台支持广泛的工作负载，从大规模 AI 训练协调到对延迟敏感的推理和通用计算。

与此同时，英特尔和谷歌正在扩大基于ASIC的定制化IPU的联合开发。这些可编程加速器将网络、存储和安全功能从主机CPU卸载，从而提高CPU利用率、提升效率，并在超大规模AI环境中实现更可预测的性能。

IPU 是现代数据中心架构的关键组件。它们能够处理传统上由 CPU 管理的底层架构任务，从而释放更大的有效计算能力，并使云服务提供商能够在不增加整体系统复杂性的情况下更高效地扩展。Xeon CPU 和 IPU 共同构成了一个紧密集成的平台，该平台兼顾通用计算和专用的底层架构加速，从而提供更高效、更灵活、更具可扩展性的 AI 系统。

英特尔首席执行官陈立步表示：“人工智能正在重塑基础设施的构建和扩展方式。扩展人工智能需要的不仅仅是加速器，还需要均衡的系统。CPU 和 IPU 对于提供现代人工智能工作负载所需的性能、效率和灵活性至关重要。”

谷歌人工智能基础设施高级副总裁兼首席技术官Amin Vahdat表示：“CPU和基础设施加速仍然是人工智能系统的基石——从训练编排到推理和部署。英特尔近二十年来一直是值得信赖的合作伙伴，他们的至强处理器路线图让我们有信心能够继续满足我们工作负载日益增长的性能和效率需求。”

此次扩展合作体现了双方共同致力于推进面向人工智能时代的开放、可扩展基础设施的决心。通过将通用计算与专用基础设施加速相结合，英特尔和谷歌正在推动一种更加平衡的人工智能系统设计方法——这种方法能够提高资源利用率、降低复杂性并更高效地扩展。

两家公司携手合作，正在加强下一代人工智能驱动型云服务的基础，从而支持全球企业、开发者和用户的持续创新。

（来源：半导体行业观察综合）

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