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英特尔至强CPU如何处理争用AVX单元的内核？

英特尔至强CPU通过硬件机制来处理争用AVX单元的内核。AVX（Advanced Vector Extensions）是一种指令集扩展，用于加速向量化计算。在多核处理器中，当多个线程同时请求使用AVX单元时，可能会出现争用的情况。

为了解决这个问题，英特尔至强CPU采用了以下机制：

动态分配：CPU会根据当前的负载情况和线程的需求动态分配AVX单元。当多个线程同时请求使用AVX单元时，CPU会根据优先级和负载情况进行调度，以保证每个线程都能得到合理的资源分配。
资源隔离：CPU会将AVX单元划分为多个逻辑分区，每个逻辑分区可以独立地分配给不同的线程使用。这样可以避免不同线程之间的资源争用，提高并行计算的效率。
指令重排：CPU会对AVX指令进行重排，以最大程度地减少争用。通过优化指令的执行顺序和调度方式，可以减少AVX单元的空闲时间，提高计算效率。

英特尔至强CPU的这些处理机制可以有效地解决争用AVX单元的内核问题，提高多核处理器的并行计算性能。

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大模型时代，计算创新如何为应用性能提升开启新路径

作为 CPU 行业的领军企业，英特尔公司一直非常重视 CPU 扩展指令集和专用加速引擎的研发和创新探索，英特尔第五代可扩展至强处理器内置的英特尔 AVX-512 指令集与英特尔 AMX 高级矩阵扩展加速引擎就是这些探索的最新成果...为验证第五代英特尔至强可扩展处理器基于英特尔 AVX-512 及英特尔 AMX 为腾讯云向量数据库中向量检索任务提供的助力，腾讯云与英特尔携手开展了验证测试，测试分为两个场景：第一个场景中，使用英特尔...第二个场景中，同样使用第五代至强可扩展处理器的算力平台上，使用英特尔 AMX 加速数据格式为 INT8 的测试场景对比使用英特尔 AVX-512 加速数据格式为 FP32 的测试场景，性能提升高达 5.8...事实上，英特尔第五代至强可扩展处理器就凭借英特尔 AVX-512 和英特尔 AMX，在诸多科学计算、AI 推理、AI 训练等场景中取得了非常优秀的表现。...正是包括英特尔 AVX-512 和英特尔 AMX 在内的一系列计算创新技术，让 CPU 在生成式 AI 大规模普及的时代依旧能够一马当先，为企业带来显著的生产力提升和竞争优势。

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CPU笑了

不过这样的向量数据库又是如何搭建起来的呢？腾讯云还有一个杀手锏—— 与英特尔合作，以至强CPU平台为基础，通过软、硬件两方面的并行优化，为向量数据库提供显著的性能加速。...前面提到向量数据库属于密集型计算负载，谈到CPU上相关的加速技术，就不得不提我们的老朋友——从2017年第一代至强® 可扩展处理器开始就内置在这个CPU产品家族中的英特尔® AVX-512指令集。...△英特尔® SSE、英特尔® AVX2和英特尔® AVX-512之间的寄存器大小和计算效率的差异说明另一项可为向量数据库带来显著性能提升的是英特尔® AMX （高级矩阵扩展）加速引擎，它是从第四代至强...实地测试表明，在第三代至强® 可扩展处理器平台上启用英特尔® AVX-512优化后，相比没有启用优化时，使用IVF-PQFastScan算法执行向量检索时的QPS性能提升了约一倍；而把计算平台升级到目前最新的第五代至强...△英特尔软硬件产品与技术带来的性能提升（归一化）还有，在使用第五代至强® 可扩展处理器的算力平台上，如果使用英特尔® AMX 加速数据格式为 INT8的测试场景，相比使用英特尔® AVX-512加速数据格式为

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超 2600 Patch 合入，英特尔深度参与 OpenCloudOS 社区实践

OpenCloudOS 社区最新发布的 OpenCloudOS 9.2，率先完成了对英特尔第六代至强可扩展处理器的适配优化，是国内首个支持第六代至强处理器的开源服务器操作系统。...一、OpenCloudOS 9.2 与第六代至强处理器适配优化英特尔第六代至强处理器堪称至强处理器历史上最大的一次变革，首次推出基于性能核（P-core）和基于能效核（E-core）的两个系列的产品，分别侧重于高性能与高能效...其中新指令集包括：AMX-FP16 for GNR, AVX for SRF(AVX-NE-CONVERT, AVX-VNNI-INT8,AVX-IFMA), CMPCXADD for SRF,PREFETCH...两年时间里，英特尔在内核、虚拟化、编译器、工具链、测试、AI 软件框架等多个项目中贡献了超过 2600+ Patch，深度参与到 OpenCloudOS 社区的建设当中，内容包括：对新处理器平台的适配优化...在众多项目中，英特尔第四代至强可扩展处理器的适配最具挑战性，处理器集成了十余项加速器，引入特性众多，与操作系统内核版本差异大，对内核开发与适配优化提出了极高的挑战。

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坐拥4亿用户，哪些技术难点支撑了短视频的兴起｜英特尔云中论道

尤其是在CPU方面，我们在去年下半年推出了最新的英特尔至强可扩展处理器，提供更多的核数，更高的主频。...从英特尔®至强® 处理器E5 2600系列到V3、V4都使用AVX2.0指令集，那个时候，寄存器的位宽是256位，而英特尔最新的AVX-512 指令集将位宽翻了一倍，达到512位。...这对向量化的计算及单指令多数据的计算性能提升了2倍。在对于视频264转码测试中，相比英特尔®至强® 处理器E5-2690，英特尔®至强®铂金8168处理器的整个性能有94%的提升。...使用英特尔万兆网卡并采用DPDK技术采用了DPDK的技术，绕开kernel直接在用户空间处理，用很少的处理器计算资源实现高带宽，提高了整个系统的转发能力。...而英特尔优化版的Caffe、TensorFlow、MXNet等，可以更好地利用英特尔®至强®可扩展AVX-512指令集来达到更好的性能。在人工智能的深度学习上，英特尔做了很多优化。

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嘿！机器人，请说人话

WaveNet声码器可以生成高保真音频，但在计算上它那巨大的复杂性，限制了它在实时服务中的部署； LPCNet声码器利用WaveRNN架构中语音信号处理的线性预测特性，可在单个处理器内核上生成超实时的高质量语音...他们把面向第三代英特尔至强可扩展处理器所做的优化进行了全面整合，并采用了英特尔深度学习加速技术（英特尔 DL Boost）中全新集成的 16 位 Brain Floating Point (bfloat16...事实上，英特尔至强可扩展处理器本就是专为运行复杂的人工智能工作负载而设计的。借助英特尔深度学习加速技术，英特尔志强可扩展处理器将嵌入式 AI 性能提升至新的高度。...目前，此种处理器现已支持英特尔高级矢量扩展 512 技术（英特尔AVX-512 技术）和矢量神经网络指令 (VNNI)。...就像腾讯在针对TTS的探索中获得了性能提升那样，第二代和第三代英特尔至强可扩展处理器在集成了加速技术后，已经显著提升了人工智能工作负载的性能。

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大数据技术演进实录：云原生大数据、湖仓一体、AI for Data，未来“谁主沉浮”？| Q推荐

应对业务侧日益增长的需求和不断演变的数据服务模式，企业可利用英特尔® 至强® 可扩展处理器上集成的英特尔® 高级矢量扩展 512（英特尔® AVX-512）来继续进行工作负载优化创新。...英特尔® 高级矢量扩展 512（英特尔® AVX-512）是一组指令集，可以加速工作负载和用例的性能，如科学模拟、金融分析、人工智能 (AI) / 深度学习、3D 建模和分析、图像和音频 / 视频处理、...英特尔® AVX-512 可以处理苛刻的计算任务，借助两个 512 位融合乘加 (FMA) 单元，应用程序在 512 位矢量内的每个时钟周期每秒可打包 32 次双精度和 64 次单精度浮点运算，以及八个...作为底层计算平台，英特尔 BigDL 针对分布式的英特尔® 至强® 处理器 CPU 集群进行了大数据 AI 平台的构建，包括在硬件上的众多优化，包括 CPU 本身对 AI 的支持。...虽然英特尔® 至强® 处理器是一个通用处理器，但它提供了非常多的硬件指令及针对 AI 优化和加速的硬件支持，包括在低精度 INT8 上的 AVX512_VNNI , 以提升 DL 性能。

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