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底層算力牛馬,誰說站在光里的才是英雄?

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我是一臺云服務(wù)器~

每天躲數(shù)據(jù)中心深處,默默扛活↓



我可是經(jīng)歷過各種大場面,什么潑天流量、什么海量數(shù)據(jù)、什么極限并發(fā)……

上層業(yè)務(wù)的那些“歲月靜好”,都少不了我們這些牛馬的負重前行。



可是,作為底層算力牛馬,在辛苦搬磚之余,我也會很失落。

只因大家明明都離不開我,卻又很少關(guān)注我…



比如,下面這些大事兒,我都深度參與了,還受到好評。



這些差事,涉及到各行各業(yè),需求五花八門,我都干得相當漂釀。

可是,鮮花和掌聲似乎只屬于上層的應(yīng)用,而我,只能深藏功與名。

這,大概這就是“牛馬的宿命”吧……



無巧不成書,最近有件事,讓我有點感動了——

居然有位叫做IDC的大佬在認真研究我,還特地為我“著書立傳”,寫了一份厚厚的報告↓



在報告里,IDC把我樹成典型,告訴老板們:業(yè)務(wù)能力強的“算力牛馬”長這樣↓

嘿嘿,說的就是我——阿里云第九代企業(yè)級ECS實例(ECS g9i),基于「CIPU+飛天」技術(shù)架構(gòu),搭載英特爾至強6性能核處理器。



為啥說我業(yè)務(wù)能力強?因為我(阿里云ECS g9i),上線100天內(nèi)就擁有了超過1萬家客戶。

這份成績單可太亮眼了。

我是如何干活的,憑啥成績這么優(yōu)秀?

IDC分各種場景,詳細介紹了面對不同挑戰(zhàn),我是如何從容應(yīng)對的↓

1、 傳統(tǒng)Web業(yè)務(wù)

這類業(yè)務(wù)的特點是高并發(fā)、低延遲、動態(tài)流量波動大,比如電商網(wǎng)站、票務(wù)網(wǎng)站,動不動來一場秒殺。



面對這種不可預(yù)測的流量波動,我怎么辦?

嘿嘿,我(ECS g9i)對彈性伸縮能力進行了大幅優(yōu)化,單實例創(chuàng)建時間從10s縮短到4s,1分鐘就能交付1萬臺實例(單AZ單規(guī)格)。

需要我“彈”的時候,30s就能做好戰(zhàn)斗準備。



同時,我的算力搭子「英特爾至強6性能核處理器」有一項技能叫做SST,讓CPU的性能、功耗動態(tài)可調(diào)。

就好比開車時不同的檔位,按需切換。



這樣,我就可以讓用戶“在線換擋”,通過主頻變配來提供更強大的單核計算性能。

瞬間扛起重載,而不需要“停機換車”(重新調(diào)度其它機器和可用區(qū))。



我的這位算力搭子(英特爾至強6性能核處理器)還有幾項絕技,也派上了大用場↓

比如RDT(英特爾資源調(diào)配技術(shù)),它可以為關(guān)鍵服務(wù)預(yù)留L3緩存和內(nèi)存通道帶寬,再輔以HWDRC(硬件級動態(tài)資源控制),綜合保障那些高優(yōu)先級業(yè)務(wù)的延遲體驗。



同時,利用DDIO(英特爾數(shù)據(jù)直連I/O技術(shù)),讓數(shù)據(jù)可以一步直達CPU緩存。

不需要像傳統(tǒng)DMA通過主內(nèi)存中轉(zhuǎn),從而進一步實現(xiàn)更高帶寬、更低延遲和功耗。



再比如QAT(英特爾數(shù)據(jù)保護與壓縮加速技術(shù)),提供獨立于CPU的額外壓縮/解壓和加解密算力,把CPU解放出來專門扛業(yè)務(wù)。

這樣,針對web服務(wù)中采用HTTPS/TLS的場景,可以輕松提供加速。



最后,我還通過eRDMA技術(shù)來進一步兜底,實現(xiàn)彈性遠程直接內(nèi)存訪問,比傳統(tǒng)VPC延遲低了三分之二。

面對更大的活兒的時候(哪怕雙十一這樣的大場面),我就可以和更多的同伴一起,抱團作戰(zhàn),滿足大規(guī)模組網(wǎng)和高彈性需求。



2、數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)

當前的在線數(shù)據(jù)庫(MySQL/Redis/PG/ClickHouse)業(yè)務(wù),其實都很“卷”。

既要卷數(shù)據(jù)量,還要卷隨機訪問,兇得很。



而且通常計算量很大,多核并發(fā)要求高,把CPU們整得壓力山大。



怎么破呢?不慌不慌。

首先,我(ECS g9i)針對各類主流數(shù)據(jù)庫都進行了針對性優(yōu)化,綜合性能提升17%。



第二,我的算力搭子(英特爾至強6性能核處理器)也來鼎力相助。

它能夠提供高達504MB的L3共享緩存,面對數(shù)據(jù)庫查詢操作帶來的小數(shù)據(jù)塊隨機訪問,可以更大概率“命中”緩存。



這種“大L3+強核”的設(shè)計,可以顯著加速數(shù)據(jù)庫的QPS和響應(yīng)時間,降低P99查詢延遲。

想象一下,沒有“中間商”(內(nèi)存)耽誤事兒,搬磚自然嗖嗖快呀。



3、游戲/量化交易業(yè)務(wù)

這兩類場景的特點是對實時性、計算性能、穩(wěn)定性要求都很苛刻,想要有好的體驗,就必須拿出點實力來。



而這些要求,恰恰是我的舒適區(qū),除了前面那些高性能、高彈性和硬件加速能力之外,我還特別增加了一些籌碼↓

先讓我的算力搭子(英特爾至強6性能核處理器)穩(wěn)住基本盤,它在高主頻(包括睿頻)模式下,可以保持繼續(xù)穩(wěn)定的性能輸出。



接下來,我可以針對海量實例規(guī)格進行智能篩選,用動態(tài)規(guī)格供給模式來滿足游戲這樣的高彈性場景需求。

說白了就是用最合適的資源來填空,減少空跑的資源,大幅降本。



4、數(shù)據(jù)預(yù)處理場景

在ETL、大數(shù)據(jù)清洗等數(shù)據(jù)預(yù)處理場景,通常涉及海量數(shù)據(jù)的重復(fù)運算。

比如文本處理和JSON解析、列式數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)解壓縮、數(shù)值歸一化等等。



而我標配就支持SIMD指令集,這就像數(shù)據(jù)預(yù)處理的「超級叉車」,搬磚能力強了好幾個檔次。



之所以能干“SIMD”,跟我的CPU老鐵搭檔的一項超能力不無關(guān)系,這項能力叫做AVX-512,簡單講就是個超寬的向量寄存器。



比如數(shù)據(jù)預(yù)處理場景的數(shù)值歸一化,傳統(tǒng)標量模式一次只能算一個數(shù)。

而我的搭子用AVX-512一次就能算16個(單精度浮點數(shù)),效率飆升。



5、AI訓(xùn)練和推理場景

面對當下流行的AI任務(wù),我也能夠大顯身手。

比如AI推理場景的推薦系統(tǒng),這可是電商、廣告等行業(yè)的核心技術(shù)支撐。

我可以輕松應(yīng)對模型與特征處理復(fù)雜度帶來的挑戰(zhàn)。



為啥?因為至強6有獨門絕技英特爾AMX,不需要GPU參與,就能獨立搞定推薦系統(tǒng)中最復(fù)雜的矩陣計算。

有了這招,各種復(fù)雜的推薦模型,我都能輕松拿捏,無需額外加速卡,而且延時更低。



再比如目前主流的AI訓(xùn)練集群中,均大量采用了英特爾至強系列處理器作為「機頭」,提供協(xié)同計算、管理資源分配,從而提升系統(tǒng)整體性能和能效。



英特爾至強6作為機頭或主控,其RAS特性(高可靠、高可用、高可維護)可支撐超大AI集群穩(wěn)定運行,實現(xiàn)平臺可用時間最大化、業(yè)務(wù)中斷影響最小化,讓GPU跑得既快又穩(wěn)。



這么說吧,我和我算力搭子的“超能力”,都一一被這份報告記錄下來。

也正是因為我這么能“整活兒”,一上線就賣瘋了,短短100天,就擁有了超過10000家客戶。



好了,看完這份報告,我也是心潮澎湃,底層“算力牛馬”的那些付出,總算有人記住了。

怎么樣,像我這樣的“牛馬”,誰能不愛呢?



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