协同创新实现节能减排
时间：2022-04-12 14:30:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-12 14:30:01 来源：行业动态
从2013年，百度和英特尔开始合作，到今年正好第9年。百度和英特尔在硬件、软件多个方向上展开了合作，并且在多个业务领域取得了积极的成果，实现了整个基础设施的优化和升级。
百度数据中心整个基础设施的一个关键目标是降本增效，也就是降低成本、提升性能、持续优化升级底层基础设施，为上层业务提供更好性能和服务。
何永占表示，百度与英特尔进行合作，在CPU微架构设计方面，针对业务需求，定义参数，优化功能组合，进而实现提升主频、提升核数、提升性能，提高能效的目标。
通过定制化让定制后的处理器更加满足用户特定的需求，这是CPU定制化的目的所在。这其中有三个逻辑：一方面，通过裁剪百度业务不需要的CPU功能或者降低CPU个别feature的规格来提升性能；另一方面，通过增强CPU相关的参数，比如频率等，进一步提高性能；第三，与系统设计紧耦合，采用更优化的系统散热设计，比如液冷，降低CPU的Tcase温度，来获取主频的提升。通过这样一系列的优化组合，最终实现提高能耗比，达到节能、增效的目的。目前通过CPU定制，我们每一代CPU对比上一代性能提升基本1.5倍以上。何永占说。
英特尔技术专家表示，节能增效是两个方面，一方面是节约和降低功耗，另外一方面是通过改善性能，用相同的功耗完成更多的事情，同时从这两个方面出发，可以更好地达到节能增效的目标。
随着AI技术的发展，对于异构算力的需求也越来越高，如何有效的利用异构算力资源，充分发掘硬件潜力就显得至关重要。何永占说，这种情况下需要做好异构虚拟化的建设，让异构硬件能够承接更多的业务模型，进一步降低能耗，提升集群效能，降低业务的使用成本。
在这方面，百度和英特尔结合各自的优势，围绕百度AI的核心业务，通过提取业务的本身特征，定义不同业务类型的性能基准，再配合使用英特尔提供的异构硬件和虚拟化技术，从而实现整个AI在异构算力上达到可量化、可分配的目的，通过综合利用率的提升带来算力的能耗收益。
近年来随着CPU、GPU算力的快速提升，服务器的功耗在快速的增长，风冷散热技术越来越难以满足服务器的散热需求，对于数据中心而言，整个风冷系统的制冷高功耗是其当前面临的最大挑战之一，因此风冷全面转向液冷已经成为绿色节能的必然趋势。
未来，百度和英特尔将在整个CPU、GPU液冷散热技术上继续进行深度合作，推进冷板式液冷的规模化落地和浸没式液冷的试点，助力整个百度数据中心从风冷转向液冷，创造最佳的实践。
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