在解決了“能或不能”的問題之後，推理成本是大語言模型落地後最關鍵的挑戰。

至強6效能核的核心規模

此前，有業者預測，預計至強6效能核處理器每顆計算單元晶片中的核心數量為43，加上每個計算單元有兩組雙通道記憶體控制器各佔一個網格，那麼總共佔用43+2=45個網格，可以由5×9的佈局構成。但這個假設有一個問題，要構成128核的6980P，三顆晶片只遮蔽1個核心，這良率要求比較高。

至今還未在公開渠道看到至強6效能核處理器的Die shot或架構圖，但英特爾釋出了晶圓照片作為宣傳素材。雖然晶圓照片並不能提供每顆晶片的清晰資訊，但隱約能感覺到，網格構成更像是5×10，而不是5×9或6×8。另外，左上角和左下角疑似記憶體控制器的區域面積比預想的要大得多，每一側佔了三個網格。如果接受了兩組記憶體控制器共佔用6個網格的設定，那麼每個晶片中就是50-6=44個核心，在構成6980P的時候分別遮蔽一到兩個核即可，感覺就合理多了。

在獲得相對可信的核心數量後，新的疑惑就是：為什麼至強6效能核的記憶體控制器這麼佔地——這個區域有其他未知功能？還是因為增加了MRDIMM(Multiplexed Rank DIMM)的支援？畢竟在此之前，英特爾的雙通道DDR5、三通道DDR4記憶體控制器只佔一個網格，甚至，連訊號規模更大、頻寬更高的HBM控制器（至強CPU Max處理器）也是一個網格。至強CPU Max處理器的HBM2e是工作在3,200MT/s，那麼每個控制器頻寬是410GB/s，整顆CPU有超過2TB/s的HBM頻寬。

雖然對疑似記憶體控制器區域所佔芯片面積的疑惑未解，還需要進一步解惑，但至少可以確定，英特爾在這一代至強的記憶體控制器上是下了大本錢的。至少在相當一段時間內，它是可以“獨佔”MRDIMM的優勢了。

至強6效能核的NUMA與叢集模式

談伺服器的記憶體就繞不過NUMA（Non-Uniform Memory Access，非統一記憶體訪問）。因為隨著CPU核心數量的增加，各核心的記憶體訪問請求衝突會迅速增加。NUMA是一個有效的解決方案，將核心分為若干組，分別擁有相對獨立的快取、記憶體空間。規模縮小後，衝突就會減少。一般來說，NUMA劃分的原則是讓物理上臨近某記憶體控制器的核心為一個子集。這個子集被英特爾稱為SUB-NUMA
Clustering，簡稱SNC。同一SNC的核心綁定了末級快取（LLC）和本地記憶體，訪問時的時延最小。

譬如，在第三代至強可擴充套件處理器中，一個CPU內可劃分兩個SNC域，每個SNC對應一組三通道DDR4記憶體控制器。如果關閉NUMA，那麼整個CPU的記憶體將對稱訪問。

而第四代至強可擴充套件處理器使用了4顆芯粒的封裝，可以被劃分為2個或4個SNC域。如果希望每個核心可以訪問所有的快取代理和記憶體，可以將第四代至強可擴充套件處理器設定為Hemisphere Mode或者Quadrant Mode，預設是後者。第五代至強可擴充套件處理器是2顆芯粒，可以劃分為兩個SNC域。

在至強6效能核中，可以將每個計算單元晶片作為一個SNC，每個域擁有4個記憶體通道，這被稱為SNC3 Mode。如果要透過其他芯粒的快取代理訪問所有記憶體，那就是HEX Mode。

根據英特爾提供的資料，幾種不同模式的記憶體訪問時延差異較大，與核心、記憶體控制器之間的“距離”直接相關。至強6效能核的核心規模、記憶體控制器數量增加之後，相應的訪問時延也會上升。例如，至強6效能核內每個計算單元晶片中，核心與記憶體控制器的最遠距離為10列，而第四代/第五代至強可擴充套件處理器無NUMA的為8列。這反映在英特爾的資料上，就是至強6900P在SNC3 Mode的時延略高於上一代至強處理器的Quad Mode。如果至強6900P設為HEX Mode，那麼核心與記憶體控制器的最遠距離將達到13甚至15列，時延增加會比較明顯。

整體而言，由於SNC3 Mode時延低，其將成為至強6伺服器的預設模式。這種模式主要是適合虛擬化/容器化這類常見雲應用，以及並行化程度高的計算（如編解碼）等。當然，HEX Mode可以直接訪問更大規模的記憶體，這對於大型資料庫，尤其是以OLTP為代表的應用來說更為有利。Oracle和SQL通常建議關閉NUMA以獲得更佳的效能。Apache Cassandra 5.0這類引入向量搜尋的資料庫也能從HEX Mode顯著獲益。部分科學計算也更適合HEX Mode，譬如透過偏微分方程建模的PETSs、分子動力學軟體NAMD等。

HEX Mode的另一個典型場景是配合CXL記憶體使用。譬如英特爾在今年12月11日釋出的一篇利用CXL記憶體最佳化系統記憶體頻寬的論文中，使用了至強6900P搭配12條64GB DDR5
6400以及8個128GB CXL記憶體模組，其中至強6900P本地的768GB DDR5記憶體在HEX Mode下配置為NUMA0，所有的1TB CXL記憶體配置為NUMA1，採用最佳化交錯配置（Interleaving Strategy）。測試表明，在記憶體頻寬敏感的應用中，使用CXL記憶體擴充套件可以提升20%～30%的效能。

MRDIMM領跑者

對於至強6效能核處理器而言，提升記憶體頻寬最直接的方法莫過於MRDIMM。這也是這款處理器相比其他同類產品比較獨佔的一項能力，近期看不到任何其他CPU廠商有明確支援MRDIMM的時間表，更不要說推出實際產品了。相對而言，記憶體廠商對MRDIMM的支援比較積極，美光、SK海力士、威剛都推出了相應的產品，包括高尺寸（Tall formfactor，TFF）。第一代DDR5 MRDIMM的目標速率為8,800 MT/s，未來會逐步提升至12,800 MT/s、17,600 MT/s。

MRDIMM增加了多路複用資料緩衝器（MDB），改進了寄存時鐘驅動器（MRCD）。MDB佈置在記憶體金手指附近，與主機側的CPU記憶體控制器通訊。MDB主機側的執行速度是DRAM側的雙倍，DRAM側的資料介面是主機側的雙倍。MRCD可以生成4個獨立的晶片選擇訊號（標準的RCD是兩個，對應兩個Rank）。MDB可透過兩個資料介面將兩個Rank分別讀入緩衝區，再從緩衝區一次性傳輸到CPU的記憶體控制器，由此實現了頻寬翻倍。

由於MRCD可以支援4個Rank，也意味著可以支援雙倍的記憶體顆粒。已經展示的MRDIMM普遍引入更高的板型（TFF），單條容量也由此倍增。由於至強6900P插座尺寸大增，導致雙路機型的記憶體槽數量從上一代的32條減少到24條。要能夠繼續擴充套件記憶體容量，增加記憶體條的面積（增加高度）確實是最簡單直接的手段。透過使用256GB的MRDIMM，雙路至強6900P機型可以獲得6TB記憶體容量。除了更大的記憶體頻寬，更高的記憶體容量也非常有利於AI訓練、大型資料庫等應用的需求，進一步強化至強6900P在AI機頭領域的優勢。

與DDR5 6,400MT/s相比，MRDIMM 8,800MT/s的實際執行頻率略低（4,400MT/s），導致輕量級的應用不能從記憶體頻寬的增加當中明顯獲益。其實類似的問題在記憶體代際轉換之初均會存在，能夠充分利用更大記憶體頻寬的主要還是計算密集的應用，譬如加密、科學計算、訊號處理、AI訓練和推理等。從目前的測試看，對MRDIMM受益最大的應用主要包括HPCG（High Performance Conjugate Gradient）、AMG（Algebraic Multi-Grid）、Xcompact3d這些科學計算類的應用，以及大語言模型推理。

記憶體頻寬與大模型推理

並非所有應用都能充分利用MRDIMM的記憶體頻寬收益。就推理應用而言，根據目前所見的測試資料，卷積神經網路為代表的傳統推理任務在MRDIMM中獲得的收益就比較小，不到10%的水平。而在大語言模型推理當中，MRDIMM的頻寬優勢將得到充分的發揮，效能提升在30%以上，因為大模型是確定性的渴求視訊記憶體/記憶體容量和頻寬的應用場景。

在這裡就得提一下英特爾至強6效能核處理器釋出會資料中的另一個細節：在多種工作負載的效能對比中，AI部分的提升幅度最為明顯，而且僅用了96核的型號（至強6972P）。

也就是說，至強6972P使用了至強8592+的1.5倍核心，獲得了至少2.4倍的大語言模型推理效能。其中，右側的是Llama3 8B，int8精度，那麼模型將佔用約8GB的記憶體空間。以目前雙路24通道MRDIMM 8,800MT/s約1,690GB/s的總記憶體頻寬而言，可以算出來每秒token數理論上限是211。而雙路8592+是16通道DDR5 5,600MT/s，記憶體總頻寬為717GB/s，token理論上限是接近90。二者的理論上限正好相差大約2.4倍。在這個例子當中，記憶體頻寬的增長幅度明顯大於CPU核心數量的增長。也就是說，在假設算力不是瓶頸的情況下，記憶體或視訊記憶體容量決定了模型的規模上限，而頻寬決定了token輸出的上限。

一般來說，在控制模型引數量並進行低精度量化（int8甚至int5、int4）之後，大語言模型推理時的算力瓶頸已經不太突出，決定併發數量和token響應速度的，主要還是記憶體的容量和頻寬。透過MRDIMM，以及CXL記憶體擴充套件頻寬將是提升推理效能最有效的方式。這也是目前CPU推理依舊受到重視的原因，除了可獲得性、資源彈性外，在記憶體容量及頻寬的擴充套件上要比VRAM便宜的多。

結語

隨著掌握更多的資訊，至強6效能核處理器在記憶體頻寬上的優勢和潛力顯得愈發清晰了。MDRIMM不但能夠大幅提升記憶體頻寬，還能使可部署的記憶體容量翻倍，顯著利好傳統的重負荷領域，如科學計算、大型資料庫、商業分析等，對於新興的向量資料庫也大有裨益。CXL還能夠進一步起到錦上添花的作用。

過去幾年，增長迅猛的大模型推理需求，讓至強可擴充套件處理器（從第四代開始）利用GPU缺貨的契機證明了在AMX的加持下，純CPU推理也有不錯的效能，而且易於採購和部署。隨著應用深入，部分網際網路企業還挖掘了CPU推理的資源彈性，與傳統業務同構的硬體更易於進行峰谷排程。至強6效能核處理器在核數、記憶體頻寬均大幅提升的加持下，推理效能激增，進一步提升了推理的價效比。在解決了“能或不能”的問題之後，推理成本是大語言模型落地後最關鍵的挑戰。或許在這方面，至強6效能核處理器配MRDIMM的組合，將會帶來一些新的解題思路。

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