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    如果未来靠这种方式继续推动从云终端到边缘的人工智能处理电销系统,消耗的资源是难以想象的。破解AI发展遇到的难题其必由之路就是超异构计算。英特尔针对超异构计算架构进行了全面创新,英特尔至强处理器内部加入了异构计算能力,既有专门的深度学习加速器件,还有可扩展的配置,AVX-512可专门针对矢量运算进行加速,针对深度学习可以用的不同架构。这些组件让通用服务器的性能提升了46%,而专门针对AI训练和加速能力提升了74%,这比市面上其他厂商的CPU或者是GPU相对应的能力都有所提升。说道超异构计算就不得不提到英特尔的XPU战略。采用不同的架构去处理不同类型的数据,电销系统根据处理速度、带宽的要求进行优化,而这就构成XPU计算架构。CPU适宜处理标量计算;GPU则适宜处理矢量运算;AI则适宜进行块状运算;FPGA适合做稀疏的运算。

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